关键是它没能解决核心问题：理解世界。
激光雷达给你的是点云，一个距离场，它不知道交通灯是红的还是绿的，它不知道这个是小孩还是塑料袋。
它只是一个更贵的尺子。
在人工智能领域，多数据不等于好数据。
我们当然可以往模型里灌更多输入，但信息要有信息熵，要有对理解世界有用的信号。
激光雷达在高速公路上，或者高度规则化的场景下可能有用，但在日常城市驾驶，它反而会让系统依赖一个捷径，不去构建真正的世界模型。
你提到大语言模型，对，规模很重要。
但语言模型的前提是人类语言本身就包含了整个世界的复杂性，视觉输入也一样，视觉包含了驾驶所需的全部复杂性。
如果我们加进激光雷达，神经网络可能会依赖‘简化的答案’，而不去学习真正困难但关键的部分。
所以，这不是偷懒。
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