【如果你在開車，不論是外界客觀環境或自己身體條件造成看不清前方路況時，你會減速及停車】，這是基本常識。以人身安全為代價來打破基本常識，這樣的設計風險太高！【model s和uber自動駕駛】的交通事故說明其【自動駕駛】的【邏輯模型】存在嚴重的缺陷。
孤立地將人類駕駛交通事故率和自動駕駛交通事故率做對比，這是不對的：不可能在自動駕駛系統中設計「酒駕模式」、「疲勞駕駛模式」、「注意力不集中模式」、「超速模式」等等，只要不犯常識性錯誤，自動駕駛的安全性遠遠超過人類駕駛；因為常規感測器（攝像頭、超聲波感測器、普通雷達）的精度已超過人類，所以不犯常識性錯誤的根本在於自動駕駛【邏輯模型】的合理性；在【邏輯模型】不合理的系統中，把工作重點放在如雷射雷達、紅外攝像之類更高精度、更多形式的感測器上，我相信不斷打補丁最終肯定能解決問題，但這不是嚴謹的工作態度。
在現有成熟的技術基礎上，以合理的硬體成本，通過【重建模型、流程再造】，我能在3至5個月內解決問題。
準備條件
1. 一輛最**特斯拉model s或model x（加裝簡易防滾架）：作為汽車自動駕駛的鼻祖，在機械、感測器、自動控制方面的磨礪，使系統完善只需集中在自動駕駛【邏輯模型】部分；純電動使輸入與反饋之間的函式關係接近直線，並且響應及時，幾乎無延遲。
2. 已有感測器資料處理團隊，並接管車輛感測器資料傳輸和處理。
3. 已有自動控制處理團隊，並接管車輛自動控制資料傳輸和處理。
4. 已有導航處理團隊，並接管車輛導航資料處理。
5. 測試場所。
6. 多種輔助測試的普通人類駕駛舊車：小汽車、小貨車、大貨車、小客車、大客車，至少有一輛小汽車有安全帶、安全氣囊和安全氣簾，並加裝簡易防滾架。
其他典型道路測試道具。
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