而且这里面还有一个误区，就是即使端到端，纯视觉和视觉+激光雷达什么的，绝大多数人认为是后者更好。

但是目前的端到端模型，纯视觉数据的处理，其实还没有到上限。多了一个传感器，对于端到端的帮助有限。

至于为何目前端到端模型对多种传感器的混合输入的训练效果不显著。。。就设计模型本身的原理问题了，去研究这个，回报目前看，没有继续推进纯视觉训练的回报高。

这就类似于你考自动驾驶这个卷子，
小 T 带铅笔用微积分解题。
小李除了铅笔还带了把尺子用微积分解题。
小华带高端铅笔加碳纤维尺子，用代数解题。

首先，谁的分数高，和三个学生的学习水平有关，和有没有尺子无关。
其次，尺子对用代数的小华用处更大，但是微积分为主的小李，其实没有太多机会用。
最后，小李的代数，从历史看，他本来也不好啊。。。

所以，除非未来微积分的方法能够迭代，更好的运用尺子，那么才可以说激光雷达在端到端上可以更安全。

而小 T 的意思是，铅笔够了，我能拿班里其他人类十倍的分数，你还不满意吗。
小李的意思是，我用不用你别管，反正我是微积分解题，成绩好就行了。老板反正尺子我买了，有没有面儿吧，得加钱。
小华的意思是，我成绩最好，你管怎么算呢，微积分我很快学会了。

而老师的意思是，当微积分混合了代数，整个复杂度增加，同学们乱掉的可能性，也会影响成绩啊。。。不一定是文具越多越好啊。也可能是差生文具多啊。。。甭管微积分还是代数，我们先把一个方法学精学透。

最后，我的意思是，小华你用代数去考试，你带十种文具我都没兴趣。方法上限在那里，而且文具多了我怕你乱。不知道多少工程师堆了几十万行代码，作为一个做过软件的，我不觉得就更可靠。。。

而小李，你的豪华版碳纤维CNC金色热升华尺子，是我买的啊！！！

你学微积分，能不能当一把大师，把微积分也改进一下，把这个尺子给用好点，较小 T 做人？？？

哦，最后，小 T 发现没拿准考证，还没进来考场。。。[黑线]