回复@fangyidong: 这是一个常见的似是而非的论点。多一份纯视觉不能充分覆盖的输入数据，肯定是可以通过联合判断的数据训练提升判断的准确度，而判断的准确度对前方有风险还是没有风险都是同样有效的。之所以有这样的说法，很可能是因为激光雷达的成本目前还太高，不能大规模应用编的托词。如果视觉摄像头也很贵，估计也有人会说11个摄像头比8个摄像头更容易引起误判。马斯克也是一个为了目的可以满嘴跑火车的人，当然这丝毫无损他的伟大。//@fangyidong:回复@平凡的熊:即使采用激光雷达，也会出现幽灵刹车的，原因是机器判断一般产生两个问题：误判（前方没有障碍物判断为有）和漏判（前方有障碍物判断为没有）。从安全角度看，漏判引起的后果更严重，所以算法会向前者倾斜，这样就产生了幽灵刹车事件。引入一个激光雷达会发生什么呢？就是会产生视觉和激光雷达判断不一致的情况，如果是这样，该听谁的？这样最安全的策略是：只要是视觉或者激光雷达认为前方有障碍物，则都认为有障碍物。这样的结果是：幽灵刹车的概率反而上升了。