我感觉图像采集系统也有问题，不论是雷达还是相机，都有各种各样的不足，无法和人眼相比。
像工业上用的视觉，设备一大圈都用不透光玻璃围起来，然后各种灯光打光补光，就这样也没法做到100%的正确，95%都很难做到。更何况各种气候状况下的室外。
【 在 touareg 的大作中提到: 】
: 当前的解决方案，重度依赖于深度学习。深度学习基本是不可解释的模型，可以在某些方面有渐进发展，但难以把渐进累积起来形成突破。
: 你要是不理解以上这段话，不妨想想中医和西医的区别：一千年前，中医和西医的治疗水平应该是差不多的，在有些case下可能有用，同时都充斥了大量的错误方法和观念，与巫术交织在一起。但是，西医有一个基于实证的解释体系，可以帮助西医一点一点地把增量的渐进累积起来并系统化，最终形成突破性进步。反观中医，解释体系是错的，或者说根本没有靠谱的解释体系，因而一千多年以来始终原地踏步甚至倒退。
: 深度学习架构的不可解释性，会让自动驾驶技术难以形成有效的技术积累和突破，做个类比就像狗熊掰棒子一样，研究者自以为解决了一个corner case，但往往同时制造出了几个新的corner case而不自知。
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