看了这个就知道为什么华尔街改变了对Tesla 的看法
为什么特斯拉的自动驾驶会成功？
几乎所有人都同意，自动驾驶，如果能够成功，将是一个划时代的重大科技事件。
但是，大家对特斯拉是否能够成功，什么时候能够成功，却是众说纷纭。我也是曾经的
怀疑者。
为什么我是怀疑者，因为我不知道自动驾驶需要多智慧，就可以取得实际应用。 所有
多种特殊情况，无法预估的情况，都要自动驾驶处理,很难实现。
然而，自从看了tesla的Andrej Karpathy的解释，我就豁然开窍了。
其中最重要的是psudeo-lidar，伪激光雷达，也就是对图像通过计算，实现激光雷达
lidar的功能，从而绘制出毫米级别精度的基本固定的地标，地物，道路的地图。一旦
有了这种精度的地图，我估计，很快自动驾驶的驾驶能力和安全，就会比普通人高很多
。 而且，这个地图必须经常进行update。 update越勤快，当然就越正确。驾驶就越安
全。
例如，一旦修路的，在路上放了一个固定的水泥墩，只要有一辆特斯拉的车经过这里，
这车的计算机，就会把这水泥墩和没有放之前的地图比较，就会马上把这个种特例，报
告给特斯拉总部的计算机，很快就会对地图进行修正。
更重要的是，这种地图都是由特斯拉用户的车在使用中勘测的，选择fsd的用户必须付
钱给tesla。这样，特斯拉的投资就很少了。特斯拉的自动驾驶部门，100多人吧，却是
地图和测试，至少是针对以整个国家（美国）展开的。当然，先难后易，先高速公路。
而不是像谷歌waymo那样，长时间的投入巨大的投资（数以亿美元计）去进行，雇佣好
几千人，还局限在phonix等极少数的城市。 当然，这样的方法，是无法长期亏损，持
续进行下去的。
顺带说一句，psudeo-lidar的学术论文，cornell大学的，有多位华人名字。
https://arxiv.org/abs/1812.07179
https://arxiv.org/abs/1906.06310
当然，做产品和企业的，不可能去做这种艰难的科研。elon的伟大之处，就在于多年以
前，在选择通过昂贵的测绘硬件lidar，来减低对人工智能软件和cpu/gpu的要求，和昂
贵的软件（人工智能），昂贵的运算能力（cpu，gpu）而超级廉价的摄像头，选择了后
者。也就是赌软件和运力的增加和成本减低的速度，会远远快于lidar的成本减少的速
度。
到现在来看，lidar当然成本也在迅速减少，功能也可能有增加，但远远不如软件和运力
进步快。 过去看来不可逾越的障碍，lidar的部分优势，全部消失殆尽，而tesla的图
像摄像人工智能的优势，已经全部碾压lidar了。Waymo的数亿美金的投资，百亿美金的
估值，一下子化为乌有。当然，waymo还不认输，还在挣扎。
