Я не уверен, что это имеет смысл. Допустим, Илон намного умнее меня, но вот мое мнение: Я не думаю, что слияние датчиков невозможно, это просто делает систему гораздо более сложной. Я могу увидеть объект, прикоснуться к нему, понюхать его, и мой мозг может естественным образом объединить это все. Я не считаю, что слияние датчиков по своей сути менее безопасно, но оно увеличивает сложность системы и количество точек отказа. Главная проблема Tesla заключалась в том, что их радар в автомобиле имел слишком низкое разрешение. Waymo пока не может ездить по автомагистралям с клиентами, отчасти из-за диапазона датчиков LIDAR и настройки их для высокоскоростного вождения. И из-за дополнительного риска высоких скоростей. Но они на самом деле уже ездят по автомагистралям без водителя и позволяют сотрудникам поиграть с этим. Поэтому я не думаю, что справедливо говорить, что они не могут ездить по автомагистралям, они просто не чувствуют себя комфортно, позволяя клиентам использовать это пока. Мой любимый аргумент в пользу того, почему глубокое обучение превосходит многосенсорный подход, заключается в том, что крупномасштабный набор данных, который вы можете создать с помощью одного недорогого сенсорного модальности, чрезвычайно мощен для повышения предсказательной точности модели. У вас могут быть все эти дорогие датчики, но если это означает, что ваш набор данных составляет лишь часть размера, разнообразия и т. д., то модель только с визуальным восприятием может на самом деле превзойти по предсказательной точности и, следовательно, безопасности. Я согласен с ним, что только визуальное восприятие лучше, но не думаю, что суть этого заключается в слиянии датчиков.