马斯克并不是讨厌各种雷达❗
马斯克在多个推文中反复强调了激光雷达（LiDAR）在不同应用场景下的适用性差异。
他认为LiDAR在汽车自动驾驶上“没用”甚至有害，主要因为它会引入传感器融合的复杂性和风险，同时在地面复杂环境中表现不佳；但在火箭或航天器如SpaceX的Dragon上，LiDAR却有特定价值，因为太空环境简单、精确测距需求高，且无大气干扰。下面我结合他的具体推文进行分析，焦点放在技术原理、环境因素和系统设计上。
为什么在汽车上LiDAR“没用”甚至降低安全性
马斯克的核心观点是，道路系统是为人类眼睛和生物神经网络设计的，因此纯视觉（摄像头+AI）是最优路径，模仿人类驾驶方式。LiDAR作为主动传感器（主动发射激光并接收反射），虽然能生成3D点云，但会带来噪音、成本和融合问题，尤其在地面多变环境中暴露缺点。
1，传感器冲突和融合风险：马斯克指出，当LiDAR、雷达与摄像头数据不一致时，系统必须决定“相信谁”，这会增加风险而非减少。例如，如果LiDAR在夜间低反射物体（如黑色轮胎）上失效，但摄像头能清晰捕捉，融合系统可能优先相信LiDAR的“无障碍”判断，导致事故。他强调，这种“传感器歧义”会放大不确定性，Waymo等系统因此无法可靠上高速。 早在2021年，他就解释过摄像头比特率远高于LiDAR（几个数量级），视觉处理改进后，LiDAR的信号/噪声提升不足以抵消集成复杂性。
2，恶劣天气下的失效：LiDAR在雪、雨或尘土中反射散射严重，导致信号散乱，无法正常工作。这直接解释了Waymo在强降水下“停止工作”的问题。 马斯克对比过雷达的优势（能穿透雨雪雾尘），但即使雷达，他也选择在Tesla上关闭它，转向纯视觉以提升安全性。 他认为LiDAR是“愚蠢的捷径”，依赖它注定失败，因为它不解决核心AI问题，而视觉能通过海量数据训练实现“超人类”安全。
3 成本和可扩展性：LiDAR昂贵、不必要，限制数据收集规模。Tesla的纯视觉方案允许低成本部署千万辆车，形成巨大数据集，推动AI迭代。马斯克警告过，道路是为眼睛设计的，数字神经网+摄像头将胜出。 他甚至称依赖LiDAR的公司“注定失败”，并点名多家如Waymo、Cruise等。
在汽车上，LiDAR的缺点（如天气敏感、融合噪音）远超优点，且纯视觉能通过AI解决所有问题，实现远超人类的驾驶安全。
为什么在火箭、飞机等航天场景下LiDAR有用
马斯克明确表示，他不“讨厌”LiDAR技术，甚至亲自监督了SpaceX的开发。 在太空环境中，LiDAR的精确测距和3D mapping优势得以发挥，而地面缺点（如天气干扰）不存在。关键差异在于应用场景的简单性和环境稳定性。
1 太空环境的独特需求：SpaceX的Dragon航天器使用LiDAR进行与国际空间站（ISS）的对接。 这是一个高度精确的任务：在真空环境中，LiDAR能可靠生成点云，用于相对位置计算和避碰。没有大气散射，激光信号纯净。马斯克强调，这是在“某些情形”下的角色——如无视觉参考的太空导航，而非地面驾驶的复杂决策。
2 与星链的澄清：用户提到“星链上的激光雷达”，但马斯克的推文显示，星链使用的是“激光链路”（laser inter-satellite links），这是用于卫星间通信的激光技术，而非LiDAR（测距雷达）。 激光链路在真空中的光速传输能降低延迟50%，路径更短（比海底光纤快40%），适合全球覆盖高纬度和海洋。 这与LiDAR不同：前者是通信，后者是传感。但在火箭上，LiDAR专用于对接等精密操作。
3 环境和任务差异：火箭/飞机（如Dragon）任务单一（e.g., 对接、轨道调整），无地面般的多变场景（如行人、标志、天气）。太空真空让LiDAR的激光不受干扰，精确性高。马斯克对比过，如果要用主动光子传感，在汽车上更好用穿透性的雷达波长（如4mm），而非LiDAR的可见波。 但在太空，LiDAR的缺点不显现，优点（如高精度）被放大。
总之，殊途同归但路径不同
马斯克承认LiDAR有“强项和弱项”，但强调其在汽车上会干扰视觉决策，增加噪音。 这与用户背景一致：他一边批评汽车LiDAR，一边肯定SpaceX的应用。最终，所有传感器（光相关）可能殊途同归，通过AI优化缺点。但在汽车上，纯视觉更高效、可扩展；在火箭上，LiDAR适合特定高精度、无干扰场景。马斯克的观点基于实际开发经验：Tesla纯视觉已证明安全提升，SpaceX LiDAR确保了Dragon的成功对接。各种路线都能实现超人类自动驾驶，但选择需匹配环境——地面模仿人类眼睛，太空优先精确传感。
(以上信息包括了我自己的信息整理，也包括了AI编辑整理，信息我已经核验，如果还有细节错误，还请指出)
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