众所周知，目前有两种自动驾驶技术方案。一个是视觉学校，特斯拉是代表。使用相机收集图像，然后进行计算。即使是毫米波雷达在特斯拉也被移除，只使用相机。
另一种是激光雷达学校，也就是说，在信息获取过程中，激光雷达被用于辅助，以便在黑暗环境中更好地看到物体。此外，它还可以测量距离，这更准确。
使用视觉技术的特斯拉一直认为使用激光雷达的人是傻瓜，因为激光雷达的成本太高，马斯克甚至说只有傻瓜才能使用激光雷达。
使用激光雷达的人认为那些只使用视觉解决方案的人在晚上是盲目的，因为当光线不好时，相机看不清楚，更重要的是，相机不能像激光雷达一样测量距离，所以有缺陷，自动驾驶不好。
事实上，该行业对激光雷达是好还是视觉技术没有明确的看法。事实上，这不是你好。我有一个坏问题。两者都有相同的目标，最终的目标是一致的。
因此，从严格意义上讲，两者之间的最终竞争是：1纯视觉算法需要多长时间才能发展到激光雷达的水平。2.或者激光雷达的成本降低到摄像头需要多长时间。最好的解决方案是看谁更快，仅此而已。
为了达到激光雷达的水平，相机必须解决两个主要问题：一个是测量距离，另一个是在夜间看到物体，所以没关系。
特斯拉为这一目标做出了巨大的努力。根据媒体的报道，特斯拉目前有两个解决方案。也许不需要很长时间，视觉解决方案也可以达到激光雷达的水平。
在距离测量方面，去年7月有报道称，特斯拉已经开发了一种纯视觉距离测量技术，可以使用多个摄像头来测量目标距离，而不是激光雷达。
在夜视领域，马斯克最近提到了一个计划，即HW4.0将杀死ISP。简言之，相机收集的原始数据直接输入FSDBeta的NN推理计算，无需ISP处理。
由于ISP是一种图像信息处理器，它的功能是处理CMOS信号，并将其变成人眼可以理解的图像。
但事实上，ISP是为人眼服务的。为了让人们看到和理解，许多细节将在处理过程中被处理，许多有用的原始数据将被处理掉。
然而，对于机器来说，这些被处理的数据是非常有意义的。以晚上为例。虽然CMOS拍摄的一些数据可能无法被人眼看到，但机器仍然可以测量光子的数量，因此仍然可以有图像输出，并且仍然可以计算。如果这部分的能力得到特别加强，那么夜视事物就可以完全实现，当人眼看不见时，机器仍然可以看到。