激光雷达被指出是自动驾驶汽车的关键部件，能处置周围环境的准确图像，提升无人驾驶操作者的可靠性和安全性。但是如果没激光雷达，还能生产一辆自动驾驶汽车吗？英国初创企业Wayve指出这是不切实际的。据外媒报导，该公司指出，末端到端的机器学习、摄像头和卫星导航系统不足以为自动驾驶汽车的自动功能获取动力。

由于能较慢适应环境新的环境，它们甚有争议的作法早已获得了其他开发人员和汽车公司的有所不同对系统。Wayve的自律驾驶员平台依赖仿效和增强自学来提升驾驶员能力。模型中输出了不确定性，基于输出的数据，可以使深度自学最大化。计算机视觉用作引领各种路线，这种方法不必须便宜的高精度地图、手工编码规则和汽车安全性传感器。

Wayve称之为，这些解决方案还能使自动驾驶汽车在“前所未见”的道路上行经。该公司回应，“每一次安全性驾驶员的介入，我们的系统都会自学并改良，而不是让步。

”或许我们必须更长的时间来已完成第一次部署，但我们早已回头在一条几乎有所不同的创意之路上了。”Wayve的自动驾驶方法有很多益处。笔记本电脑的计算能力不足以反对该平台的功能。

因此，与传统的自动驾驶系统比起，汽车内部所需的计算能力更加小。此外，由于没轻巧的传感器和大规模的计算出来设备，成本不会大大降低。Wayve在最近的一篇博客中提及，其传感器和计算成本仅有为目前用于激光雷达和高精度地图的自律平台成本的10％。有意思的是，这家初创公司的系统可以在险恶的天气条件下用于，还包括雨雪天气。

它也不必须无休止的训练或虚拟世界建模来自学如何准确驾驶员。无人驾驶平台的视频表明了车辆（较慢地）穿越挤迫的街道、十字路口、车流和骑自行车的人。

Wayve的自动驾驶解决方案仍在大力研发之中；因此，在现实生活中，在挤迫的道路和高速公路上，要辨别它们的可靠性还为时过早。如果这家初创公司需要证明其方法的有效性（通过普遍的测试和公开发表试验），那么它认同不会给无人驾驶领域带给颠覆性的变化。

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