接替霍兹，把特斯拉的自动驾驶押注在"纯视觉"上
卡帕西接手特斯拉自动驾驶视觉团队后，延续并深化了纯视觉方案的技术路线，摒弃了同行普遍采用的激光雷达传感器，主张仅凭摄像头输入配合足够强大的神经网络，同样能够实现可靠的自动驾驶感知能力，这一路线选择在业内长期存在争议，支持者认为这更符合人类仅凭视觉驾驶的自然逻辑，批评者则担忧纯视觉方案在极端天气或复杂路况下的可靠性风险。
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安德烈·卡帕西
本名Andrej Karpathy
斯洛伐克裔美国计算机科学家，人工智能教育普及者
算法背后的数学 · 理论奠基人
特斯拉自动驾驶视觉团队的技术领导OpenAI早期研究工作人工智能教育内容创作
是谁
安德烈·卡帕西是出生于斯洛伐克、成长于加拿大的计算机科学家，师从李飞飞攻读斯坦福大学博士学位，2017年接替乔治·霍兹出任特斯拉自动驾驶视觉团队技术负责人，主导将纯视觉方案的深度学习系统应用于"完全自动驾驶"（FSD）功能的研发，这一路线选择摒弃了同行普遍采用的激光雷达传感器，长期在业内存在技术路线争议。卡帕西此后重新加入OpenAI从事研究工作，同时也是人工智能教育领域最具影响力的内容创作者之一，其制作的深度学习原理系列讲解视频，以清晰易懂又不失技术深度的讲解风格著称，被全球大量学生与从业者用作入门学习材料，他也常在社交媒体上分享对人工智能技术发展趋势的独到观察，包括近年来提出"vibe coding"（凭感觉编程）这一描述人机协作编程新范式的概念。
依据原典卡帕西深度学习系列教学视频（"Neural Networks: Zero to Hero"）
主要故事
人物关系
今日回响
以下是现代作品对这个名字或故事的借用、改写，不代表原始内容——两者不一样，别混着记。
"vibe coding"概念的提出与流行卡帕西近年提出的"凭感觉编程"这一说法，用于描述开发者越来越依赖大语言模型辅助生成代码、而非逐行手写的新型编程范式，这一说法此后被广泛引用讨论。