لست متأكدا من أن هذا منطقي. منحت إيلون أذكى مني بكثير ولكن إليك 2 سنت: لا أعتقد أن اندماج المستشعر مستحيل ، إنه يجعل النظام أكثر تعقيدا. أستطيع أن أرى شيئا ، وألمسه ، وأشمه ، ويمكن لعقلي أن يدمج ذلك معا بشكل طبيعي. لا أعتقد أن اندماج المستشعر بطبيعته أقل أمانا ، لكنه يزيد من تعقيد النظام ويزيد من عدد نقاط الفشل. كانت المشكلة الرئيسية لشركة Tesla هي أن رادارهم في السيارة كان منخفض الدقة. لا يمكن ل Waymo القيادة على الطرق السريعة مع العملاء حتى الآن ويرجع ذلك جزئيا إلى نطاق مستشعرات LIDAR وضبطها للقيادة عالية السرعة. وبسبب المخاطر الإضافية للسرعات العالية. لكنهم في الواقع يركضون على الطرق السريعة الآن مع عدم وجود أي شخص في مقعد السائق والسماح للموظفين باللعب بذلك. لذلك لا أعتقد أنه من العدل القول إنهم لا يستطيعون القيادة على الطرق السريعة ، فهم لا يشعرون بالراحة في السماح للعملاء باستخدامها حتى الآن. حجتي المفضلة حول سبب تفوق التعلم العميق على نهج أجهزة الاستشعار المتعددة هي أن مجموعة البيانات واسعة النطاق التي يمكنك إنشاؤها باستخدام طريقة مستشعر واحدة منخفضة التكلفة قوية للغاية لزيادة الدقة التنبؤية للنموذج. قد يكون لديك كل هذه المستشعرات الفاخرة ، ولكن إذا كان ذلك يعني أن مجموعة البيانات الخاصة بك هي جزء بسيط من الحجم والتنوع وما إلى ذلك ، فقد يتفوق نموذج الرؤية فقط في الواقع على الدقة التنبؤية وبالتالي السلامة. أتفق معه في أن الرؤية فقط أفضل ، لكن لا أعتقد أن جوهر ذلك هو اندماج المستشعر