最近看了很多吹 FSD V14 的内容，忍不住发帖喷一下 $特斯拉(TSLA)$ 。今日主题：FSD 的赌 AI 进化超过多传感器方案的成功率高么？

context and prompt：

总结：Waymo vs. Tesla 的哲学差异

如果把自动驾驶比作考试：

Tesla (端到端 + 纯视觉):

策略： 天才学生。不做小抄，到了考场全靠现场发挥（实时感知）。依靠极其强大的直觉（神经网络），大部分题一眼就能看出答案。

风险： 状态不好时会犯低级错误（幻觉），且很难解释为什么错。

目标： 解决通用 AI 问题（AGI）。

Waymo (激光雷达 + 地图 + 混合 AI):

策略： 严谨学霸。带着全套参考书（高精地图）、尺子计算器（激光雷达）进考场。遇到难题先查书，再用工具量，最后才用直觉。

优势： 极其稳定，下限极高（兜底逻辑强）。

代价： 装备太贵，参考书（地图）没覆盖的地方就考不了。

回答你的疑问： Waymo 的路线虽然看起来笨重（贵、扩展慢），但它通过物理传感器（LiDAR）和预设规则（地图/安全笼），在哲学上规避了纯 AI 模型不可预测的“幻觉”风险。这也是为什么现在只有 Waymo 敢真正拿掉驾驶员（L4），而特斯拉依然叫“监督式”全自动驾驶。

特斯拉这种赌博式的策略，在历史上看成功率高么？

Gemini 3 Pro 的回答：

这是一个非常深刻的历史观问题。

特斯拉的策略本质上是在赌：第一性原理（First Principles） + 通用计算（General Compute） 最终会碾压 专用工程（Specialized Engineering） + 冗余设计。

如果回顾科技史，这种“赌博”的成功率呈现出极其两极分化的特点：

1. 在“信息与效率”领域：胜率极高（>90%）

在消费电子、互联网、软件领域，特斯拉这种**“把硬件减到最简，把复杂留给算法”**的逻辑几乎是战无不胜的。

案例：智能手机（iPhone vs. 物理键盘）

赌博： 苹果赌“多点触控软件”能取代黑莓和诺基亚确定的、手感极佳的“物理键盘”。

初期： 早期触摸屏误触多、打字慢、没手感。大家觉得不靠谱。

结果： 软件的迭代速度（OTA、界面更新）远超硬件。一旦算法解决了误触问题，物理键盘就成了累赘。通用胜过专用。

案例：数码相机 vs. 胶片

赌博： 赌“摩尔定律”（像素和算法提升）会击败“化学工艺”。

结果： 即使早期数码照片噪点多、宽容度差，但随着算力提升（ISP 算法），现在手机靠计算摄影（Computational Photography）甚至能模拟出大光圈效果，干掉了卡片机。

特斯拉的逻辑： 激光雷达就像是“物理键盘”或“胶卷”，它是为了解决当下算力不足而存在的“拐杖”。只要算力够强，拐杖终将被扔掉。

2. 在“涉及人命的物理”领域：胜率极低（<10%）

一旦进入航空航天、医疗、重工业等容错率为零的领域，试图用“概率性软件”去替代“确定性硬件”的尝试，历史上往往伴随着灾难。

案例：IBM Watson 医疗诊断

赌博： 赌 AI 读取海量医疗论文和病例后，能比医生更准确地诊断癌症（类似特斯拉读海量视频学开车）。

结果： 惨败。因为医疗数据充满了噪音、非结构化信息和矛盾。AI 经常给出“杀人建议”（比如给出血严重的病人开抗凝血药）。最后 IBM 拆分出售了该业务。

教训： 在人命关天的事上，人类无法容忍“概率性幻觉”。

案例：波音 737 MAX (MCAS 系统)

赌博： 波音为了省钱（不重新设计机身气动布局），试图用一套软件系统（MCAS）配合单个传感器来修正飞机的物理缺陷。

结果： 软件过度自信，传感器单一故障导致两起空难，波音信誉扫地。

教训： 硬件冗余（Redundancy）是安全工程的底线，试图用软件绕过物理冗余，往往会受到物理学的惩罚。

3. 特斯拉的特殊性：它在用 SpaceX 的逻辑做车

你可能会说：“但马斯克做成了 SpaceX 啊！”

这正是最迷惑人的地方。SpaceX 的猎鹰火箭回收，确实是用软件控制（算法）解决了硬件难题（以前认为必须加降落伞或翅膀，SpaceX 纯靠推力矢量控制）。

但是，SpaceX 和 Autopilot 有一个本质区别：

环境复杂度：

SpaceX: 太空和高空大气的物理环境虽然极端，但极其纯粹。重力、空气动力学公式是完美的，没有“鬼探头”的小孩，没有乱开车的出租车。这是一个封闭的物理系统。

Autopilot: 城市道路是一个开放的社会系统。这里充满了博弈、违规、恶作剧、极端天气和不可预测的人类行为。

结论： 马斯克试图把在**火箭（物理确定性高）上成功的“第一性原理”，复制到自动驾驶（社会不确定性高）**上。

如果自动驾驶仅仅是物理问题，特斯拉赢面很大。

（比如高速公路巡航，主要是物理跟随，所以特斯拉做得很好）。

如果自动驾驶本质是图灵测试（理解人类意图和复杂的社会规则），那么特斯拉这种“去掉了所有辅助传感器、只靠一个大脑猜”的赌博，在历史上没有成功的先例。

历史给出的预测

特斯拉的这次赌博，很像 1980 年代的 AI 专家系统 vs 2010 年代的深度学习 的对决。

悲观剧本： 特斯拉会像 Uber ATG。当年 Uber 也是激进派，甚至发生了撞死行人的惨案，最终因为无法突破最后 1% 的安全瓶颈，被迫卖身离场。

乐观剧本： 特斯拉会像 3D 游戏渲染。以前大家觉得实时光线追踪（Ray Tracing）是不可能的，必须靠预烘焙（类似高精地图）。但随着英伟达 GPU 算力暴涨，实时计算最终胜利了。

我的判断： 特斯拉的赌博，大概率能做到 L3 的极致（极好的辅助驾驶），但在**彻底拿掉方向盘（无监管 L4）**这件事上，历史经验表明：由于缺乏硬件冗余（Safety Redundancy），只要出一次因“视觉幻觉”导致的大规模伤亡事故，监管的大棒就会把这种概率性技术打回原形。

除非，马斯克能证明：虽然我会犯错，但我犯错的概率在统计学上已经比人类低了 100 倍。 他现在赌的就是这个数学统计，能不能战胜人类对机器犯错的“零容忍”心理。