Não tenho certeza se isso faz sentido. Concedido, Elon é muito mais inteligente do que eu, mas aqui estão meus 2 centavos: Não acho que a fusão de sensores seja impossível, apenas torna o sistema muito mais complicado. Eu posso ver um objeto, tocá-lo, cheirá-lo, e meu cérebro pode fundir tudo isso naturalmente. Não acho que a fusão de sensores seja inerentemente menos segura, mas aumenta a complexidade do sistema e aumenta o número de pontos de falha. O principal problema da Tesla era que o radar do carro era de resolução muito baixa. A Waymo ainda não pode dirigir em rodovias com clientes, em parte devido ao alcance dos sensores LIDAR e ao ajuste para direção em alta velocidade. E por causa do risco adicional de altas velocidades. Mas eles estão realmente correndo em rodovias agora sem ninguém no banco do motorista e deixando os funcionários brincarem com isso. Portanto, não acho justo dizer que eles não podem dirigir em rodovias, eles simplesmente não se sentem confortáveis em deixar os clientes usá-lo ainda. Meu argumento favorito de por que o aprendizado profundo supera uma abordagem multissensor é que o conjunto de dados em grande escala que você pode construir com uma única modalidade de sensor de baixo custo é extremamente poderoso para aumentar a precisão preditiva do modelo. Você pode ter todos esses sensores sofisticados, mas se isso significa que seu conjunto de dados é uma fração do tamanho, diversidade, etc., um modelo somente de visão pode realmente superar em precisão preditiva e, portanto, segurança. Concordo com ele que a visão só é melhor, mas não pense que o ponto crucial disso é a fusão de sensores