随着特定机构的智驾测试，激光雷达代表安全的真相被揭开，而如今有业界人士指出还因为激光雷达的技术太复杂了，工程师们连视觉识别技术都还需要追赶特斯拉，已没有那个能力再去从零开始搞激光雷达了。
说到视觉识别技术，如今视觉识别技术已经成熟了，所以许多人忘记了当年NVIDIA等企业当年用人工智能识别图片的时候面临了多少困难。
刚开始的时候人工智能根本无法分辨照片，例如图中的将沙漠看成人的身体，还是乱七八糟的，后来他们耗费了好多年时间，用了海量的资源喂人工智能，才让人工智能逐渐能如人一样分辨出各种照片。
正是有了这些基础的技术，后来智驾的起步才能加速，然而即使有了这些基础技术特斯拉等开发智驾技术仍然遭遇很多挫折，在经历了这些困难之后，才逐渐形成智驾的方案，再到后来特斯拉将部分智驾专利公开，让后来者少走了许多弯路。
特斯拉一直以来都坚持视觉识别技术，自然特斯拉公开的这些智驾专利都是基于视觉识别技术，基于此许多以视觉识别技术为基础的智驾才迅速起步，这也是在初期一些智驾企业宣称他们的智驾与特斯拉差距不大的原因。
但是特斯拉毕竟有更多智驾数据，早在几年前特斯拉的行车里程数就已超过10亿公里，巨量的数据逐渐推动特斯拉智驾发展到端到端技术，这是用巨量的视频喂给智驾，逐渐训练出来的，到这个时候各个智驾技术已不是参数论能搞定的了，就是靠巨量的算力以及数据训练。
相比之下，国内的智驾企业在算力方面远远落后于特斯拉，2024年有分析机构给出的数据指出特斯拉的算力相当于中国三大运营商之和的接近两倍，几乎中国所有汽车企业的算力之和才于特斯拉相当。
如此少的算力，这些汽车企业只是专注于视觉识别技术都很难提供足够的算力追赶特斯拉，而且他们在视频资源方面也远远无法与特斯拉相比，如此情况下让他们再将算力分一部分给激光雷达，只会进一步导致他们在视觉识别技术方面与特斯拉的智驾差距加速拉远。
正如上述所言的视觉识别技术，人家已提供了视觉识别技术的方案，而激光雷达技术国内汽车企业是从零做起，如何将激光雷达的信号变成AI可以理解的信号，进而对之进行分析就需要大量算力和时间。
同时让AI对视觉识别技术和激光雷达进行分析，AI自己也很难将两种完全不同的技术进行融合，甚至可能让AI自己混乱，面对互相矛盾的数据而宕机。
如此情况下也就不奇怪为何在参数方面激光雷达和视觉识别技术的融合方案比视觉识别技术更安全，然而在实际测试时却是特斯拉仅靠视觉识别技术的智驾居于领先优势了，技术更单一，AI更容易做出决策，更何况特斯拉在视觉识别技术方面本来就居于优势呢！
国内不少企业如今也回过味了，一些车企已明确表示舍弃激光雷达，全力投入视觉识别技术，原因就是他们看到他们在视觉识别技术方面与特斯拉差距越来越远了，继续分心只会很快就连特斯拉的车尾灯都看不见了。
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