堅定純視覺技術(shù)路線 特斯拉堅持不用激光雷達

特斯拉向來“自帶流量”。

近日，關(guān)于特斯拉的新聞又讓大家圍觀了起來。視聽行業(yè)顧問格雷森?布魯特(Grayson Brulte)在推特上發(fā)布了特斯拉 Model Y 的照片，有人指出這輛車的車頂裝上了激光雷達傳感器。

隨后彭博社表示，加州機動車輛管理局確認被拍攝車輛上的制造商牌照屬于特斯拉。特斯拉的其他車型也出現(xiàn)了同樣的牌照，包括即將推出的 Cybertruck 原型車。

據(jù)知情人士透露，特斯拉與激光雷達技術(shù)公司 Luminar 簽訂了一份使用此類傳感器進行測試和開發(fā)的合同。特斯拉與 Luminar 有沒有簽合同尚不可知，不過可以確認的是：特斯拉 Model Y 裝上了激光雷達傳感器。

其實在 2021 年初，有網(wǎng)友在硅谷發(fā)現(xiàn)了采用激光雷達測試的特斯拉 Model S、X、Y 等車型，搭載的是 Luminar 公司的 Hydra 系列激光雷達。

所以，馬斯克終于打臉，特斯拉要用上激光雷達了?

特斯拉一直是視覺派堅定的守護者

目前全球汽車行業(yè)公認的汽車自動駕駛技術(shù)分級標準主要是 SAE(國際自動機工程師學會)標準，在自動駕駛中分為 L1 到 L5 五個不同的等級(其實也可以包括 L0)。

在自動駕駛的視覺感知模塊中，從 L2 開始，就需要感知算法的加入，這就涉及到了不同的傳感器來提供不同的信息。

在自動駕駛的感知領(lǐng)域，行業(yè)內(nèi)分成了立場鮮明的兩派 —— 視覺派和激光雷達派，而特斯拉是視覺派最堅定的守護者。

兩種方案決定了車用什么“眼睛”來幫助車主進行自動駕駛。視覺派主要依靠攝像頭，是模擬人體視覺的一種感知方式(就像人眼一樣的視線);激光雷達派會使用以激光雷達為主的傳感器來判斷路況，對道路上的車進行預判，再傳給其他電子配置。

旗幟鮮明的馬斯克曾經(jīng)將激光雷達貶的一文不值：

2015 年 10 月：激光雷達毫無意義，對于自動駕駛汽車來說并非必需。不是激光雷達的粉絲，認為攝像頭加上前置雷達就足以替代激光雷達。

2017 年 4 月：激光雷達非常糟糕，他們將放棄激光雷達，記住我的話，這是我的預測。

2018 年 2 月：激光雷達價格昂貴，丑陋且不必要。

2019 年 4 月：激光雷達就像人身上長了一堆闌尾，闌尾本身的存在基本是無意義的，如果長了一堆的話，那就太可笑了。任何依賴激光雷達的公司都可能無疾而終。傻子才用激光雷達，現(xiàn)在誰(做自動駕駛)還要靠激光雷達，那就注定完蛋!不信走著瞧!

有專業(yè)人士猜測特斯拉可能會用上激光雷達，因為馬斯克旗下公司 Space X 開發(fā)了自己的內(nèi)部激光雷達。馬斯克曾表示“顯然，如果我討厭激光雷達，我就不會這么做。”，網(wǎng)友猜測馬斯克有可能對激光雷達的態(tài)度慢慢產(chǎn)生了變化。

不過，另一種情況的可能性更高：特斯拉正在使用 Luminar 激光雷達來驗證他們基于攝像頭 FSD(完全自動駕駛)系統(tǒng)。

Guidehouse Insights 的分析師薩姆?阿伯薩米德(Sam Abuelsamid)表示，目前任何有關(guān)馬斯克會改變方向、采用激光雷達的暗示都是不現(xiàn)實的。“如果他們做出這樣的改變，能讓整個車隊報廢，因為特斯拉不會改裝 100 萬輛汽車。”

特斯拉用激光雷達的可能性很低

目前看來，特斯拉量產(chǎn)車搭載激光雷達的可能性確實不高。

此前特斯拉官網(wǎng)曾發(fā)布一個聲明：“我們正在繼續(xù)向基于攝像頭的 Autopilot 系統(tǒng) Tesla Vision 過渡。”。

今年 4 月，馬斯克發(fā)文表示，特斯拉全自動駕駛(FSD)Beta v9.0 版已準備就緒，即將陸續(xù)向用戶推送。特斯拉原來準備在 4 月發(fā)布 FSD Beta 8.3，更新被擱置以后，特斯拉準備直接發(fā)布自動化駕駛程度更高的 FSD Beta 9.0 版本。

值得注意的是，F(xiàn)SD Beta v9.0 將為純視覺方案，不再依靠毫米波雷達。

5 月 25 日特斯拉宣布：“從 2021 年 5 月開始交付以來，為北美市場制造的 Model3 和 Model Y 車輛將不再配備雷達。取而代之的是，這些將成為特斯拉首批依靠攝像頭視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理技術(shù)來提供自動駕駛，全自動駕駛和某些主動安全功能的車輛。”

業(yè)內(nèi)人士分析稱，特斯拉做這樣的調(diào)整可能與即將發(fā)布的 FSD Beta 9.0 版本有關(guān)。不過這導致了《消費者報告》、美國公路安全保險協(xié)會 (IIHS) 暫停了對這些車型的部分關(guān)鍵安全推薦。

本網(wǎng)此前發(fā)文表示，馬斯克堅持不用激光雷達，特斯拉也確實做到了這一點。

2020 年 2 月的 Scaled ML 大會上，特斯拉 AI 高級總監(jiān) Andrej Karpathy 分享了團隊正在研究的一種“偽激光雷達”(pseudo-LiDAR)的新技術(shù)。

根據(jù)他的介紹，這項技術(shù)可以通過對攝像頭圖像的像素景深測算，在沒有激光雷達的硬件條件下，實現(xiàn)近似于激光雷達的探測精度，縮短純視覺技術(shù)架構(gòu)與激光雷達之間的性能差異。

因此此次曝光的圖更多的是特斯拉為了驗證 FSD 系統(tǒng)，而不是要裝上激光雷達。有業(yè)內(nèi)人士表示，“用激光雷達來訓練視覺算法，以便其迅速成長，從而最終徹底拋棄所有雷達”。

特斯拉為什么不用激光雷達?

其實，在自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)、推廣和營銷方面，不同自動駕駛公司對于自動駕駛技術(shù)路線仍有爭議。但是對于未來的發(fā)展趨勢，業(yè)內(nèi)主流還是更偏向于支持激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等多種傳感器融合的方案。

而業(yè)內(nèi)認為馬斯克堅持的“全球最為堅定的純視覺技術(shù)路線”極具個人特色。

刨除馬斯克個人因素，以下這些傳感器本身的優(yōu)缺點也是采用不同方案的原因。

應用于實際道路上

激光雷達

優(yōu)點：

探測精度高，可實現(xiàn)厘米級;

探測距離遠，能超過 200 米;

可用于路牙檢測。

缺點：

容易受到自然光線的影響，例如在光照強烈的地方效果會減弱;

遇到極端天氣容易可能無計可施;

可以對物體運動狀態(tài)進行判斷，但是對障礙物不能精確分析。

攝像頭

優(yōu)點：

可完成對車牌及道路兩邊的識別，如限速牌、紅綠燈等;

對障礙物的識別可以通過深度學習進行細致分類。

缺點：

只能獲得 2D 圖像畫面，無法直觀測距;

識別精度較低(獲取準確三維信息比較難);

缺陷只能靠算法彌補;

容易受強光、雨幕、大霧等惡劣天氣影響等。

關(guān)于成本

激光雷達的價格是很高的，例如 L4 級別無人駕駛車所使用的 64 線激光雷達大概在 8 到 10 萬美金一臺。Google 無人車用的 64 線 Velodyne 激光雷達本身的價格高達 75000 美元，這個價格都能快買一輛特斯拉了。車載攝像頭的價格在 30 美元左右，相對激光雷達成本價格來說，攝像頭成本已經(jīng)非常低廉了。

其實純視覺方案的技術(shù)難度要遠高于激光雷達 + 攝像頭等傳感器融合的技術(shù)方案，因此，面對復雜多變的自動駕駛行駛環(huán)境，與多傳感器的信息融合就顯得十分重要。

華為、小鵬、蔚來等認為，激光雷達是比視覺算法更好的技術(shù)，也就選擇使用激光雷達 + 攝像頭等其它的傳感器融合。

例如 4 月 17 日亮相的 ARCFOX 極狐 αS 華為 HI 版，其感知系統(tǒng)就是由 3 顆激光雷達、6 顆毫米波雷達、12 顆超聲波雷達、13 顆攝像頭以及高精地圖組成，ARCFOX 極狐 αS 華為 HI 版也是激光雷達全球量產(chǎn)第一車。

價格一直是影響未來主流方案的因素。

以特斯拉為代表的“純視覺技術(shù)路線”堅持認為激光雷達是成本高，并不如視覺算法的價值高。

例如特斯拉自動駕駛采用的是攝像頭 + 毫米波雷達的解決方案，特斯拉 Model 3 搭載了 8 個攝像頭，另有 1 個毫米波雷達與 12 個超聲波傳感器。

而特斯拉搜集特斯拉車主(車上有專門自我修正、報告錯誤的接收器)的資料，當預判和車主的行為不一致時，車就會生成報告遞交給數(shù)據(jù)中心。特斯拉希望憑借自己存量車多的優(yōu)勢，將車主的信息收集起來就能夠進行調(diào)節(jié)、更正，通過算法不斷優(yōu)化自己的模型，讓特斯拉的行為更智能、更貼近于人。

而且對于毫米波雷達，在上文中也可以看到，特斯拉的 FSD Beta v9.0 不再依靠毫米波雷達。

特斯拉 FSD V 9.0 的方案，核心在于去采用了全新的軟件架構(gòu)，也就是用了新的算法，這個算法可能是更接近人腦運行的邏輯。

如此看來馬斯克真的很“討厭”雷達，連唯一的雷達傳感器也將會被徹底移除，不再作為備用設(shè)備配置。

寫在最后

從目前市場上看，大多數(shù)車企選擇激光雷達融合多種傳感器的方案，當然特斯拉一直堅持自己的道路。對于未來的發(fā)展趨勢業(yè)內(nèi)人士表示，這要看是激光雷達成本降低的速度快還是視覺技術(shù)的發(fā)展得快。

百度 Apollo 的王亮表示，激光雷達和攝像頭不是排它的也不是單純的從屬和互補關(guān)系。從安全性考慮，二者具備相同的重要性和不可替代性，缺一不可。

不過無論哪一種方案，都在促進自動駕駛走的更遠。

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