“火星人”馬斯克在不久前又干了一件不可思議的奇葩事,他表示,特斯拉美國工廠從 5 月份開始生產沒有搭載毫米波雷達的 Model 3 和 Model Y 車型。對此,特斯拉官網(wǎng)也作出了更新,在其車輛傳感器的介紹頁面取消了毫米波雷達的圖示。
眾所周知,激光雷達可謂是智能汽車實現(xiàn)高級別自動駕駛的標準配置,而馬斯克卻一直都是業(yè)內有名的反激光雷達斗士。此前馬斯克就多次吐槽過激光雷達的“雞肋”屬性,如今的特斯拉不僅依舊對激光雷達不感冒,甚至連區(qū)區(qū)幾百塊錢的毫米波雷達也要從車上拿掉。對此,小雷不禁想問,馬斯克到底哪來的自信呢?
■L2 并非自動駕駛
通過 SAE 公布的最新版自動駕駛標準來看,L2 級別自動駕駛技術被明確劃分到了“駕駛員輔助系統(tǒng)”的范疇。之所以要重點突出“輔助”,是為了讓自動駕駛技術供應商、車企以及消費者更好地區(qū)分駕駛過程中人和車的主導權和責任劃分。
小雷認為在 L2 級別輔助駕駛技術的主導權方面,部分特斯拉車主除了應該加強學習使用剎車之外,更需要加強的是對特斯拉 Autopilot 輔助自動駕駛系統(tǒng)駕駛主導權方面的認知。
要知道,如今絕大多數(shù)因為自動駕駛導致的交通事故都來自特斯拉,而特斯拉之所以容易造成交通事故,正是因為有些人對如今還處在“駕駛員輔助”階段的自動駕駛技術有著迷之自信,缺乏對 L2 級別自動駕駛技術輔助性質的理性認知。
羅翔老師說過:“法律是道德標準的底線”,小雷對此深以為然。如果同樣以最低的道德要求來解讀 SAE 自動駕駛分級標準,那么它也是自動駕駛的安全底線。這份極具權威性的標準給 L2 級別自動駕駛定義的輔助性質,其本質上就是在給支持 L2 級別自動駕駛的車企進行責任“松綁”,將由 L2 級別自動駕駛導致的事故責任徹底推給了消費者。
在明確了 L2 級別自動駕駛技術的輔助性質之后,特斯拉再也不用擔心由于 L2 級別自動駕駛造成的事故替用戶“背鍋”了。因為從 SAE 標準的字面意思上理解,L2 級別自動駕駛只是一項輔助駕駛的便利性技術,并沒有保障全場景自動駕駛安全的必要責任。
L2 級別的自動駕駛技術發(fā)展至今已經(jīng)變得相當成熟,它的算法經(jīng)過數(shù)年的優(yōu)化也有了長足的進步,如今市面上已經(jīng)出現(xiàn)了很多僅憑攝像頭就能實現(xiàn) L2 級別自動駕駛技術的車型。由此可見,特斯拉雖然是目前視覺算法玩得最 6 的車企,但它卻不是唯一一家僅憑攝像頭和超聲波雷達達到 L2 級別自動駕駛的車企。
雖然如今 L2 級別的硬件應用當中卻依然是以毫米波雷達和攝像頭為主,但是我們都知道激光雷達才是發(fā)展完全自動駕駛技術的核心硬件。為了進一步擴展自動駕駛能力,目前已經(jīng)有不少車企給自家的新車型裝備了激光雷達。那么,連毫米波雷達都棄用的特斯拉,僅憑純視覺算法真的能夠逆流而上嗎?
■馬斯克為何如此崇尚視覺算法?
小雷認為馬斯克推崇視覺算法的理由有二。其一,馬斯克一直都希望將特斯拉的制造成本壓到最低,而攝像頭作為視覺算法的主傳感器,它的成本比激光雷達和毫米波雷達都要便宜。
據(jù)悉,目前特斯拉 Model 3 的自動駕駛攝像頭成本只需要 65 美元。要知道,在 2018 年,激光雷達領域的扛把子 Velodyne 最便宜的 16 線激光雷達 VLS-16 售價也要 4000 美元,而 64 線的 HDL-64 售價更是高達 7.5 萬美元。
如今即便是高舉性價比大旗,要做激光雷達價格屠夫的華為,它的 64 線車規(guī)級激光雷達價格也依然是汽車零部件當中的“奢侈品”。這么看來,“摳門”的馬斯克選擇成本低廉的視覺算法技術路線也是可以理解的,畢竟他還要完成他“葬身火星”的大計嘛。
其二,馬斯克堅信第一性原理。他認為既然人類只需要將肉眼觀察路況傳輸給大腦,大腦再根據(jù)獲取到的信息指揮肢體就能夠完成汽車駕駛的過程;那么汽車自然也可以通過攝像頭模擬人眼,通過不斷升級迭代的算法模擬大腦,讓自動駕駛系統(tǒng)自己來完成汽車行駛的過程。
另外,在馬斯克看來,人類只有兩只眼睛,注意力永遠只能夠集中在一個方向,而汽車可以通過搭載多個攝像頭實現(xiàn)“眼觀六路”,并且電腦的學習能力也遠比人類大腦的學習能力要強,所以自動駕駛在未來也必將比人類自己駕駛汽車更加熟練。
■總結
純視覺算法從短期來看,確實可以輕而易舉地實現(xiàn)如今并不算太先進的 L2 級別輔助駕駛功能,而特斯拉日益成熟的視覺算法,甚至能讓它的自動駕駛技術在多數(shù)情況下將“輔助”二字去掉,實現(xiàn)真正意義上的自動駕駛。然而,所謂的多數(shù)情況也就意味著真實的路況依然會存在各種不確定因素。
馬斯克將自動駕駛攝像頭比作人的眼睛本身是沒有錯的,但是人的眼睛也有很大的局限性,而攝像頭模擬的就是人眼,所以它自然存在這種局限。比如說在暴雨、大霧等能見度低的天氣情況下,攝像頭和肉眼都不具備激光雷達、毫米波雷達的“透視”屬性。
由此可見,即便特斯拉擁有再強大的算法,僅僅依靠攝像頭的純視覺算法也會因為受到感知硬件的限制,而無法在極端天氣情況下實現(xiàn)自動駕駛。要知道,如果自動駕駛“輔助”階段發(fā)生了事故,那么車企還能有些許解釋的余地;而自動駕駛一旦走上正軌,純視覺算法天然的弊端所帶來的事故風險就必須由車企承擔。