问题是现在的算力还远达不到够饱的地步。多路传感器，更细的网格化，超低演算时间，都是需要处理的。



【 在 hellogg 的大作中提到: 】
: 可能你有个误解，以为算力越高就会越好，其实不是的。举个例子，就像人吃饭，并不是盆里的饭越多就越好，多到一定值以后，再多就没有意义了。算力也是一个道理。
: 这可能对自动驾驶的误解造成的。自动驾驶平时的训练，只是在训练神经网络，让它具有越来越丰富的知识。而使用自动驾驶时，其实只是将图像做一定处理后输入给训练好的神经网络，再由网络输出具体的驾驶动作。这个过程只是简单的数据运算，只需要非常少的算力就可以了。所以再高的算力，并不能得到更好的自动驾驶能力。
: 而即使在所谓大数据处理的中心端，一样不太需要算力极高的cpu，因为大数据处理，都是用的分布式系统，用无数个机器运算经过分解开的任务，所以不需要单个cpu的高算力。
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