纯视觉的智能驾驶，是高等级智能驾驶的必由之路

纯视觉的智能驾驶，是丢掉拐杖，简化路径的第一性原理，是高等级智能驾驶的必由之路。
基于机器视觉技术发展历程，我做一点简单分析：
其演进可分为以下三个阶段
第一阶段：手写数字识别——感知算法的启蒙时代
使用传统机器学习方法（如支持向量机、决策树），识别手写阿拉伯数字。这一阶段受限于算法复杂度和数据规模，模型仅能处理简单、结构化的二维图像（如手写阿拉伯数字），且依赖人工特征提取（如边缘检测、形状分析），缺乏对复杂模式的泛化能力。
第二阶段：静态图像识别——深度学习与数据驱动的飞跃
卷积神经网络（CNN）的引入，使机器能自动提取多层次特征+海量标注数据驱动模型泛化能力+GPU的普及加速了训练过程。
通过大规模数据集与深度神经网络（如AlexNet）的结合，机器在2012年首次实现高精度物体识别，正确率超过人类水平。
第三阶段：动态视频识别——空间智能与行动智能的融合
动态视频识别的核心挑战在于时空一致性与物理规律建模。机器人通过视觉输入预测物体运动（如判断杯子是否会被猫推倒，并主动干预）
利用Transformer架构构建大型世界模型，整合多模态数据（RGB-D、LiDAR）；
目前机器视觉正在步入第三个阶段，所以特斯拉按照第一性原理做了纯视觉智驾，这个引领者是毫无问题的，小鹏跟随，肯定也是判断机器视觉即将迎来突破。
车厂引入纯视觉，不只是减少几个雷达传感器，降低成本，而是降低了整个智驾硬件的复杂度。
纯视觉智驾，只需要摄像头拍摄到，人工智能识别动态图像即可，也就是智驾只需要摄像头+芯片。
以上是昨天小鹏新款G6/G9上市后，我的一点遐想，请大家批评指正。