自动驾驶汽车为何不需要雷达？ 特斯拉首席AI科学家这样解释(2)

但问题仍然存在，比如深度学习目前的进步状态是否足以克服自动驾驶面临的所有挑战。当然，目标检测、速度和距离估计在驾驶中起着重要作用。但是人类的视觉还有许多其他复杂的功能，科学家们称之为视觉的“暗物质”。这些都是意识和潜意识分析视觉输入和不同环境导航的重要组成部分。

深度学习模型也很难做出因果推理，当模型面对他们以前没有见过的新情况时，这可能是个巨大的障碍。因此，虽然特斯拉成功地创建了庞大而多样化的数据集，但开放道路上的实际环境却非常复杂，那里随时都可能发生新的、不可预测的事情。

AI社区存在的分歧在于，是否需要明确地将因果关系和推理整合到深度神经网络中，或者是否可以通过“直接拟合”克服因果关系障碍。特斯拉以视觉为基础的自动驾驶团队似乎更喜欢后者，但这项技术显然需要接受时间的考验。（小小）

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