灯+众多摄像头，用于收集车身周围的场景。
其次是汽车至少需要49套cmos，也就是传感器，用于了解汽车所处环境，因为看到的，不一定是真的。
接着是雷达系统，犹如触手一般，了解汽车周围有什么东西。
再就是射频芯片，用于接收交通信号，了解路况。
然后是功率芯片，用于控制引擎、变速箱等等。
当这些东西串联起来，并汇总采集到的所有信息，我们还需要一款十分强大的gpu，用于绘制「空间图」，表现出汽车在空间内的状况，又犹如游戏角色在3d游戏中的表现。
然后cpu出场，犹如玩家的大脑，控制汽车如何行驶。
所以说，若想造出智能汽车，最难得不是cpu，是gpu。
因为gpu若想完成构图，需要知晓现实世界中的一切。
比如你拿出一个橘子，让汽车摄像头拍摄到，让汽车cmos感知到，让汽车雷达触摸到。
如果汽车数据库没有橘子，汽车gpu构图，有可能把橘子做成瘪不拉几的橙红色皮球，也有可能做成坑坑洼洼的橙色石头，甚至有可能做成外星人的脑袋。
但如果我们把这个橘子录入数据库，或者说，把更多不同样式的橘子录入数据库，甚至把坏橘子、啃一口的橘子、掰开的橘子、橘子皮等等，全都录入数据库。
当汽车拍摄、感知、触摸之后，它的gpu就会给我们构造出一个跟现实橘子类似的「橘子」。
而我
们录入各种橘子的过程，以及让汽车系统拍摄、感知、触摸的过程，就是「gpu训练」。
那么，己方若想录入更多数据，再将gpu培养的更牛比，最好的方法就变成「搞游戏」。
把游戏效果做的越来越好，把游戏画质做的越来越细，把整
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