吧？”
听着下面众人的议论，车里的记者翻了个白眼。
是不是狗托，他自己还不清楚吗？
看刚刚那样子，回复几乎无延迟，很难想象是后台的“人工客服”现场编答案然后转化成机器人语音回复可能有的速度。
光打这些字都不止这点时间了，总不至于对方是只触手怪吧？
这只“八戒”……有点邪门儿啊……
相比于众人的注意力一下被“八戒”吸引，小朋三人却是脸色凝重。
外行们，你们的关注点很明显歪了好么！
价格！价格才是关键啊！
“对方刚刚说多少来着？698w？”小朋同学一脸便秘的看向两名同伴。
“是不是搞错了？这价格能卖？就算用最次的材料，这价格都亏到姥姥家了吧？”
“关键是辅助驾驶设备，这才是成本大头！光一个激光雷达就五六万了！”
三人满头雾水，一脸茫然。
对方这价格要是还能有毛利，那整车生产成本得多低？
总不至于买激光雷达送车吧？
“呃……你们说……对方该不会走的是特斯拉的技术路线吧？”
“怎么可能！连我们都做不到！”
众所周知，车辆的辅助驾驶，目前的主流技术路线分别是摄像头视觉、毫米波雷达、激光雷达几种技术路线。
其中激光雷达成本最高，毫米波雷达成本大概只有激光雷达的十分之一，而纯视觉成本最低。
虽然未来自动驾驶的技术一定是“多传感器协同”的，但是就目前而言，传感器越简单，成本越低，对算法和技术要求就越高，这是无法回避的事实。
特斯拉正是以“无激光雷达依赖”为基础，强调通过对算法的优化，仅靠摄像头+毫米波雷达来实现高级辅助智能驾驶。
它不需要知道障碍物具体是什么，只需要知道障碍物存在，即能执行下一步操作！
在技术实力方面，视觉方案要想实现l2（特斯拉级别）的自动驾驶非常困难，国内很多高科技企业都尝试过，均没有成功。
比如最早开始研究自动驾驶的百渡，多年探索的都是采用激光雷达+视觉的融合方案，直到2017年才开始探索纯视觉技术。
倒并不是认为纯视觉会比安全冗余更大的激光雷达方案更好，完全是因为成本因素太过高昂。
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