1樓：
在自動駕駛領域，技術只能是能用的盡量都上，而不會把重點放在某個方面。因為自動駕駛直接關係安全和生命。每乙個環節更多的技術冗餘能降低單個技術失效帶來的安全風險。
在我看來，當道路具備自動駕駛能力的汽車足夠多的時候，每輛車都成了分布式自動駕駛網路的感測器，網路伺服器基於車輛或其他感測器（如治安攝像頭）感知到的道路狀態，實時繪製和修正自動駕駛導航地圖。
這麼一來，此前新聞中特斯拉撞隔離帶或者追尾清掃車的案例就不可能發生了，因為車輛早就知道這裡有隔離帶或者清掃車，而不是僅僅依賴車載雷達或者攝像頭。
通過物聯網和車載感測器獲得的資料，會相互比對驗證，以消除資料異常帶來的安全風險。比如突然網路失效，車輛還依然需要能夠正常行駛。
2樓：張yz
地圖精度再高，更新再頻繁快速，物聯網再普及，都不可能保證及時標識出道路上出現的任何物體。從這個意義上看，人工視覺才是解決問題是核心
3樓：wayyoung
融合更多，可能會批量訓練再加執行時二次卷積，二次卷積可能要更多的實踐，現在實驗室內更多的是多感測器融合（未結合gps等巨集觀定位）
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