馬斯克的主要商業版圖是汽車與火箭這樣的重工業，其實原本與這個時間點的人工智能關系沒有那么大。

    不過他個人的確是想法極其前沿又激進的一個人，造普通的車可不是他的風格。

    特斯拉不僅要帶電，還要帶自動駕駛！

    不僅如此，面對孟繁岐在視覺算法上的接連突破，他有一個大膽的想法。

    那就是希望為自己的特斯拉電車產業打造一個純計算機視覺系統，而不借助其他技術手段。

    這是導致他此次再次來尋找孟繁岐，追求技術突破的主要原因。

    個人來說，他其實已經對上次的結果非常滿意了，只不過他給自己的目標定的太高，想要完成這還遠遠不夠。

    自動駕駛在深度學習發展起來之前就已經有了一些不錯的成果，不過那些內容都是基于雷達和傳感器居多。

    主要通過激光雷達或者其他傳感器來檢測物體，以及這些物體距離車輛的距離。

    不過馬斯克覺得，這與人類操作車輛的方式不大一樣，太不酷了。

    想想人類是怎么開車的？

    一個人在駕駛汽車的時候，基本上就是純視覺的，只靠看就能駕駛。車輛上那些鏡，主要就是為了方便人看到周圍和后面。

    可能偶爾有一些聽覺的輔助效果，比如鳴笛，不過不是特別關鍵。主要還是視覺系統在起到作用。

    馬斯克稱之為第一原理思維，他希望做出的智能系統完全按照人類的邏輯去駕駛車輛，而不是借助傳感器，畢竟人類可沒有這樣的超能力。

    但是視覺系統完全是基于大量的相機的，非常依賴高精度的檢測算法，這就會帶來很多的問題。

    如果檢測到的東西數據集中沒有見過怎么辦？那還能檢測到嗎？

    基于激光雷達的傳感器辦法，不管碰到什么，總是可以檢測到粒子和物體，它的原理像不像人類不說，至少不那么容易直接撞上去。

    純依靠視覺的智能系統那可就不好說了，必須先用網絡處理圖像，然后加以分析。