首先ai不能只有一种学习方式，用大量数据训练神经网络，这种方式用在计算机视觉领域有道理，用于其他领域有问题

其次自动驾驶不适合套用数据训练神经网络的学习方式，而应该走规则下的迅速学习模式。08年我看到一张照片，一只猫叼着一颗树枝过河，我就顿悟了，神经网络之外还有很多种学习方式。汽车自动驾驶类似猫过河，只有一次机会，错了致命，对了救命。试图通过大数据学习、培训神经网络的方式，不适合用在一次定成败的自动驾驶领域，特斯拉带着一众友商点错了科技树。

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，tesla并不靠设置规则去完善驾驶策略。  
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: tesla的自动驾驶说穿了就分这几块。一块是hydranet（老马表示会改名，这个名字是一个sex toy...），这块负责视觉，识别道路上标志，路道，车辆，行人，速度等等任务。最近在这个.69版本增加了occupynet，用来形成障碍
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发自「今日水木 on Dol Guldor Express」
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