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Exabeam首席AI兼产品官员史蒂夫·威尔逊（Steve Wilson） - 访谈系列
到2030年，自动驾驶汽车市场预计将超过2.2万亿美元，数以百万计的汽车使用AI和高级传感器系统航行。然而，在这种快速增长的过程中，一场基本辩论仍未解决：哪些传感器最适合自动驾驶 - 激光，摄像头，雷达或全新的东西？这个问题远非[…]选择自动驾驶汽车的眼睛的帖子：传感器，策略和权衡的战役首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI到2030年，自动驾驶汽车市场预计将超过2.2万亿美元，数以百万计的汽车使用AI和高级传感器系统航行。然而，在这种快速增长的过程中，一场基本辩论仍未解决：哪些传感器最适合自动驾驶 - 激光，摄像头，雷达或全新的东西？
是预期的这个问题远非学术。传感器的选择会影响从安全性，性能到成本和能源效率的一切。一些公司，例如Waymo，押注冗余和多样性，并用一套激光，摄像头和雷达装备车辆。其他人，例如特斯拉（Tesla），采用更简约和具有成本效益的方法，严重依赖相机和软件创新。
让我们探索这些不同的策略，他们所面临的技术悖论以及推动他们决策的业务逻辑。
为什么智能机器要求更智能的能源解决方案
这确实是一个重要的问题。当我在2013年推出了一家与无人机相关的初创公司时，我面临着类似的困境。我们试图创建能够跟踪人类运动的无人机。当时，这个想法在未来，但是很快就显然有一个技术悖论。
为了使无人机跟踪对象，它必须分析需要计算能力的传感器数据 - 板载计算机。但是，计算机所需的功能越强，能耗越高。因此，需要更多容量的电池。但是，较大的电池会增加无人机的重量，并且重量更大，需要更多的能量。出现了一个恶性循环：增加的功率需求会导致更高的能源消耗，体重和最终成本。
处理还是感知？
LIDAR，»AMERA和雷达系统：Pros＆Cons
不可能说一种传感器比另一种传感器更好 - 每种传感器都具有自己的目的。通过为特定任务选择适当的传感器来解决问题。
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