“不是，燃神这气场怎么比马斯克还要更强呢？”阿波罗科技新晋员工，编号 。
他一直内心对这个编号很是腹诽，没少在好友群吐槽，我明明本硕博全是燕大，怎么现在变 。
组长轻声道：“教授发起火来那可是非常恐怖。
如果阿波罗科技有什么规则怪谈的话，那第一条一定是宁愿承担错误也别撒谎，无论你做的是哪个领域的工作，都不要试图去忽悠教授，你一定忽悠不了他。
哪怕他对你做的研究一窍不通，压根就不懂，但他在科学领域的本能会让他察觉到不对。
下次你再被教授找去谈话的时候，会发现他已经变成了比你更懂的专家，然后你如果真的欺骗了他，程度轻重，享受从边缘化、再学习、喜提裁员大礼包这些待遇里选一个。
总之这在阿波罗科技是铁律。”
李宜清了然：“明白，你放心。”他可是听说过燃神温酒斩大问题，徐贤博士大问题就五分钟时间就被斩于马下的故事，他可不会自作聪明。
其他记者同样感到惊讶。
气场是一个很玄学的东西。
看不到，但确实存在。
他们以为，林燃是以学习的心态来采访马斯克，毕竟林燃是后来者，是年轻人，从成就上可以说比马斯克更大，但华国人多少会尊重前辈，更像是后辈请教前辈，在一个友好的气氛下结束对话。
结果光是第一个问答环节，大家就能明显感受到，林燃是前辈，马斯克是后辈，不是后辈请教前辈，而是前辈指点后辈。
现在这种感觉更强烈了。
甚至在气场上，林燃都完全压制住了马斯克。
在林燃说完开始聊下一个环节后，气场压制哪怕再迟钝的人也感受到了。
“埃隆，你如何看待人工智能技术？特斯拉之所以不装激光雷达，是因为成本考虑，还是因为所谓的第一性原理？
不安装激光雷达有很多种解释，是特斯拉有激光雷达比没有激光雷达在自动驾驶上会表现得更好，但是特斯拉不需要激光雷达也比所有竞争对手的自动驾驶更好，所以你们从成本考虑不安激光雷达。
还是说第一性原理，有激光雷达反而会弱化自动驾驶的表现，人类开车靠的是视觉，有了激光雷达信号反而会造成整个模型紊乱，是因为什么原因？”
这到了马斯克的舒适区，从对话开始，马斯克的脸上第一次浮现出自信的笑容，““嗯，其实这个问题我回答过很多次。
我不讨厌激光雷达，但它没必要。
伦道夫，你开车的时候，是用眼睛还是用激光雷达？
你是用眼睛。
地球上几乎所有有智慧的生物，导航靠的都是视觉系统。
我们的大脑用的是二维感知，然后推理出三维。
激光雷达的问题是，它提供的信息太‘干净’，其实没用。
它会让系统偷懒，不去真正理解世界，只是依赖传感器的点云。
这在受控环境里可能很棒，但在真实世界，激光雷达作用下是死路一条。
再说，激光雷达很贵，复杂度高，集成度差。
汽车是一种消费产品，不是nasa的实验室。
要想实现全球规模化的自动驾驶，唯一合理的解法就是视觉。
没错，纯视觉。
特斯拉的优势在于神经网络，我们训练系统真正去‘看’世界，像人类一样。
你不能依赖一个拐杖，激光雷达就是拐杖。如果你靠它，你永远无法造出一个能像人类一样开车的ai。
所以这不是单纯的成本问题，也不是我们‘比别人好’的问题，而是物理现实，是第一性原理，视觉是最强的传感器。
未来的自动驾驶系统，如果真的要安全、普及、便宜，必然是视觉优先的。
我们只是走在前面。”
马斯克说到兴奋的时候耸了耸肩，最后总结道：“你不会看到一只鸽子挂着激光雷达飞来飞去，对吧？”
“但是蝙蝠有类似雷达的用回声来定位的器官，华国已经把激光雷达的价格降低到一千元rmb，折合美元只需要 ，但现在情况截然不同了。
在这个情况下，你还坚持自己的想法吗？
我也做人工智能，我反而会觉得激光雷达带来了新的信息，让人工智能更好地理解整个世界，你说激光雷达是偷懒，反而不主动拥抱更多的数据才是偷懒。
过去我们会认为模型训练算法是根本，现在发现大数据训练大模型，大模型才诞生出足够好用的llm，激光雷达终归是在丰富数据量，增加数据维度，从算法算力和数据三原则来说，有终归比没有好。
为什么不是，一味追求现实复刻，而不是把激光雷达信息融入到模型里去，这会不会也是一种偷懒呢？”林燃反问道。
马斯克还在短暂思考。
youtube上的弹幕已经炸锅了，“？？？”
“ ？”
“不是， ？”
清一色的问号。
在阿美莉卡记忆里，他们还停留在激光雷达动辄大几万美元一个的印象中。
velodyne的激光雷达单价高达七万五到八万美元之间，当然这是几年前的价格。
但哪怕是去年 。
现在华国的大佬出来说，两百美元不到一个，为啥不用？
可想而知，对知道价格的阿美莉卡网友的冲击，数字摆在这，堪比小红书对账的冲击力了。
“蝙蝠确实用声呐，但人类不是蝙蝠。
我们要造的是给人类开的车，而不是给蝙蝠开的车。
人类有眼睛，大脑就是用视觉在驾驶。
你想让车学会像人一样驾驶，那就用人类的感知方式。
你说激光雷达便宜了，是的，比三年前便宜很多，但关键不在价格。
关键是它没能解决核心问题：理解世界。
