これが理にかなっているかどうかはわかりません。確かにイーロンは私よりはるかに賢いですが、これが私の 2 セントです。 センサーの融合は不可能ではないと思いますが、システムがはるかに複雑になるだけです。私は物体を見て、触れ、匂いを嗅ぐことができ、脳はそれらすべてを自然に融合させることができます。センサーフュージョンは本質的に安全性が低いとは思いませんが、システムの複雑さを増し、障害点の数を増やします。テスラの主な問題は、車載レーダーの解像度が非常に低いことでした。 Waymoは、LIDARセンサーの範囲と高速走行用に調整されていることもあって、まだ顧客と一緒に高速道路を走行することはできません。そして、高速のさらなるリスクのためです。しかし、実際には、運転席に誰も座らずに高速道路を走行しており、従業員にそれで遊ばせています。ですから、高速道路を運転できないと言うのは公平ではないと思いますが、まだ顧客に高速道路を利用させることに抵抗を感じているだけです。 ディープラーニングがマルチセンサーアプローチに勝る理由について、私が気に入っている議論は、単一の低コストのセンサーモダリティで構築できる大規模なデータセットが、モデルの予測精度を高めるのに非常に強力であるということです。これらすべての派手なセンサーを持っているかもしれませんが、データセットのサイズや多様性などが、視覚のみのモデルよりも実際には予測精度、つまり安全性よりも優れていることを意味する場合。 視覚だけの方が良いという彼の意見には同意しますが、その核心はセンサーの融合だとは思っていません