兄弟不要这么激动，网上全是什么华为自动驾驶，什么车载算力，大部分在吹牛逼呢，这公司已经在干算法了，不然要建超算干吗
这个学生就是我帖子里的Andrej Karpathy。学术和商用完全两码事，你算法再牛，别人花钱砸出高质量的数据，即使算法差一点最终性能照样吊打你。Andrej Karpathy的ppt就说明这个问题，读博是搞学术，在tesla是要真正解决问题，靠的是啥？--高质量的数据
李飞飞貌似解决识别单个可以被人眼识别的事物，那么一个事物在一个三维空间无数角度图像数据如何识别这是商用解决的问题，引入更多环境事物的相关性
记得李飞飞也是半路出家，特斯拉有一年讲算法是她的学生，学术实现和商用是两个故事，特斯拉就是证据吧
顶尖的门槛是高，但是你让李飞飞的phd和一个普通211硕士基于github复现当年最新的cvpr文章来做方案，如果同样的数据和需求，最终的性能差异不会是很大的