之前的视频呢，我们说到明年呢，有可能爆火了 ai 应用，一个呢是 ai 眼镜，另一个呢就是无人驾驶。那无人驾驶的确定性呢，其实比 ai 眼镜呢更高啊，因为呢，同行工具本身呢就是一种刚需， 无人驾驶呢只是在提高刚需的体验。那 ai 眼镜就不同啊，它呢是一个全新的载体啊，虽然呢有巨大的想象空间，但是呢整个生态需要重建，所以呢存在着极大的不确定性。 在国内厂商啊，还没有大规模量产之前呢，资本呢就相对比较克制一点，但无人驾驶就不用啊，捡现成的市场就好喽，主要呢就是看技术的迭代。 那现在我们呢，二五三法规落地以后啊，车企需要对无人驾驶所产生的后果负责。 那么从设备端的角度来看呢，就需要更新迭代，比如摄像头呢，要更高清，激光雷达呢，要多加几颗芯片的算计呢，需要达到两百 top 十以上，什么自动系统呢？线控转向呢？包括算法优化都需要升级， 那一升级就对上游产生了巨大的需求，接下来就影响上游供应商的业绩。所以呢，无人驾驶啊，明年的趋势呢，第一个阶段大概率还是聚焦在上游 资本市场趋势呢，你看到这那就差不多了，上面的关键词啊，足够你去挖掘了。但是如果你想更深层次的了解无人驾驶的底层逻辑，那就得继续看下去。无人驾驶这里面呢有两个方案，一个呢是纯视觉，主要呢是以特斯拉为主的。 另一个呢是视觉加激光雷达，是以国内厂商为主导，很多人呢，他不理解这两者的区别啊，随便看了一下网上情绪发的视频啊，就开始了站队啊，误导用户这玩意呢就大可不必了， 不论是从用户的角度还是从投资者的角度来看，那谁更安全，我们当然就用谁的了，一切是以结果为导向啊， 成视觉方案呢，主要是拟人的逻辑啊，用人脑的思维去思考怎么驾驶那人开车呢，就是只靠听和看啊，讲究的是瞬时性。 而加了激光雷达的逻辑是什么呢？就是可以扫描周边的物品，然后形成这个物品的形状轮廓，大概去判断这个是什么。 从人脑的逻辑来看啊，真的需要一定的时间去判断，那么呢，就跟瞬时性的逻辑就违背了，所以呢，有些厂商呢，就不希望有这种干扰信息的去影响机器人大脑的决策。之前呢，国外啊，出的那几次事故呢，就是视觉跟雷达呢起了起了冲突了， 视觉呢，判断是人啊，觉得不能过，但是呢，因为那个人又没动，离车呢又有点距离过，直接就一个左右老富婆了。 其实啊，如果是纯视觉的话呢，就可以避免了，这呢就是为什么有的海外厂商呢，取消了雷达方案， 但是啊，从精准的角度来看，三 d 建模测距绝对比纯视觉呢要来的准确，而且呢，不受光线影响，不论是晚上逆光还是瞬间的强光下，那都是要比纯视觉强的， 只要解决了左右老富婆的 bug， 其实呢，视觉加雷达必然呢是更靠谱的，毕竟呢，打开了天眼嘛，所以呢，你会发现啊，其实呢，无人驾驶的终极形态呢，当然是视觉加雷达了，并且呢，应用范围更广啊， 你比如说航天领域，军工领域，那早就已经深度融合了，但是如果你从开车的角度来看，由于技术缺陷啊，加上呢真实需求来看呢，又好像并不需要加个雷达呀。 你比如说大雨天啊，黑夜这种路况不良的情况下，你甭管哪个国家的法律都是要求你要谨慎驾驶，你总不能加个雷达，就在这种不良路况开个一百多码全速前进吧。所以呢，纯视觉卷算法让他呢比人更靠谱， 其实呢，是短周期的最优解。所以你说就这两个方案熟油熟油吗？因为成本呢，都丢到算法油法去了，他的进度呢，当然就快 啊，雷达本身呢，就是一个巨大的成本啊，又要兼顾算法优化，还要解决目前呢视觉加雷达的技术冲突，所以呢，进度自然就慢一点。但是啊，长期来看，还是加个雷达最好，这一点呢，也是行业的共识。 那从资本的角度出发呢，短期谁占优，那就看谁呗，至于梦想啊，有了结果再说。这里呢，再提供一个另辟蹊径的思路啊，你呢，管他啥方案呢，我们只看需求。 那么从车企的角度出发，从明年开始，车企呢，既要对无人驾驶负责，又要承担巨大的开发成本，那现有的买车送自驾模式是不可能持续的，所以呢，自驾收费已经成了大概率事件， 那既然要收费啊，消费者他只会关注自驾的靠谱程度，所以没实力的车企都会选择第三方，而有实力的车企呢，也要掂量自己呢能不能驾驭的住， 所以呢，可能会有企业主动剥离自驾，采取三方思路，出了事那就是第三方的责任。 其实呢，从消费者角度来看啊，为啥只能电车有自驾呢？我油车也想要啊。那指不定呢，第三方纯粹做自驾方案的企业直接就摘了桃子。
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