埃隆·马斯克(Elon Musk)在2019年的一次会议上忽视了激光雷达在自动驾驶汽车上的用途，这一事件迄今为止滋生了许多关于激光雷达的谬论。他声称，在相机和智能算法的辅助下，激光雷达是多余的，并将一直坚持自己的立场。

　　摄像机应用不同的图像识别技术，可以采集彩色视觉图像，但仅仅采用一个摄像机，只能捕捉到2D数据，很容易导致视觉错觉和距离误判。有不少的悲惨例子表明，这些缺陷是危险的，有时甚至是致命的。

　　相比之下，激光雷达可以可靠地捕捉3D数据，并**识别出距离和物体尺寸。

　　融合**的3D激光雷达数据有助于在摄像机“失明”的情况下依然能够感知周围环境，比如在走出隧道后摄像机需要一定时间适应光线变化等场景。

　　此外，摄像头生成的2D图像，表面上看起来可能足够**，足以训练自动驾驶汽车的算法。但它们仍然有很多不**的地方，会降低机器学习模型的准确性，从而降低车辆感知、预测和决策的能力。促进自动驾驶的机器学习能力需要具有可扩展性，并解决“长尾巴”问题。这意味着仅满足道路上车辆所面临的95%的场景是不够的，基于机器学习的自动驾驶功能还要针对5%的棘手情况进行训练，同时不断提高其性能，这需要大量纯相机系统数据用于训练。 相比之下，激光雷达可以提供更多的机器学习预测模型，同时生成更高精度的训练数据。因此，激光雷达是更可靠、更健壮的自动驾驶系统所必需的传感器。

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