<mark id="oztn4"></mark>
0
特斯拉向來“自帶流量”。
此前，視聽行業顧問格雷森·布魯特（Grayson Brulte）在推特上發布了特斯拉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，這讓很多網友驚呼，馬斯克“打臉”要用雷達了？
然而，事實似乎證明馬斯克和特斯拉要將純視覺進行到底。
在5月25日的時候，特斯拉宣布，今年5月以后，為北美市場制造的Model 3和Model Y將不再配備毫米波雷達。不過這導致了美國多家機構對特斯拉的這一決策的擔憂，并同步下調了相應車型的評級。
《消費者報告》表示，不再將2021款特斯拉Model 3列為“首選車型”，而美國公路安全保險協會（IIHS）取消了該車型此前的安全評級。
然而，消費者們更關心的是，特斯拉棄用毫米波雷達后，車輛自動駕駛的能力表現會不會受到影響？
近日，海外頻道DAErik發布了一期視頻，提到了棄用毫米波雷達的Model Y與舊款的區別。
DAErik表示，采用純視覺自動駕駛方案的新款Model Y，日常體驗是沒明顯區別的，自動駕駛的表現依然很好。而這款車在行駛中比舊款更靈敏、果斷和精確。
DAErik還表示，大家擔心的棄用毫米波雷達后車輛的主動安全性功能是否會有所缺失，關于這個其實不需要擔心。
試乘試駕后，DAErik表示至少在Autopilot的表現上能夠感受到，純視覺方案毫不遜色有雷達的方案，甚至更勝一籌，純視覺方案就像我們身邊的老司機。
當行駛在一個大彎道時，Autopilot會在恰到好處的時機柔和地減速，隨后稍稍打一下方向盤，再慢慢加大轉向角度使得車身進入彎道，通過彎心后柔和地回正，并順滑地加速。
來源：車東西
考過科目二的都知道，S彎的時候壓線肯定要掛。而在整個過程中，新款Model Y始終在道路中間，不會等到輪子壓線了車子才調整角度。
DAErik表示，新款Model Y在細節上有很多人性化的設計，例如雨刷器上的玻璃水噴嘴、前排車窗雙層玻璃、防眩目外后視鏡等。
不過，如今的純視覺方案需要車主必須先激活遠光燈自動開啟功能，然后才能使用 Autopilot，而純視覺的 Autopilot 只有在車速不超過約121km/h的情況下才能正常工作。
對于消費者而言，開車的過程中遇到的路況、外界條件、突發狀況等因素具有隨機性，誰也不能保證純視覺方案在光線不足、交通擁堵、外界車輛緊急變線剎車、行人鬼探頭等情況下能有同樣優秀的表現。
而該視頻并沒有提到這款車是否擁有 FSD 功能。
有媒體爆料稱，近期美國國家道路交通安全管理局（NHTSA）和高速公路安全保險協會（IIHS）可能會對純視覺自動駕駛方案的特斯拉車型進行測試，對整車的安全性重新進行評估，我們也需要等待測試結果。
特斯拉一直是視覺派堅定的守護者
關于特斯拉會不會用雷達，似乎不太可能。
在自動駕駛的感知領域，行業內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！
關于猜測特斯拉可能會用上激光雷達，Guidehouse Insights的分析師薩姆·阿伯薩米德（Sam Abuelsamid）就曾表示，目前任何有關馬斯克會改變方向、采用激光雷達的暗示都是不現實的。“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。”
今年4月，馬斯克發文表示，特斯拉全自動駕駛（FSD）Beta v9.0版已準備就緒，即將陸續向用戶推送。特斯拉原來準備在4月發布FSD Beta 8.3，更新被擱置以后，特斯拉準備直接發布自動化駕駛程度更高的FSD Beta 9.0版本。
值得注意的是，FSD Beta v9.0將為純視覺方案，不再依靠毫米波雷達。
雷鋒網此前發文表示，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 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。
根據他的介紹，這項技術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，實現近似于激光雷達的探測精度，縮短純視覺技術架構與激光雷達之間的性能差異。
也就是說，用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。
目前全球汽車行業公認的汽車自動駕駛技術分級標準主要是SAE（國際自動機工程師學會）標準，在自動駕駛中分為L0到L5六個等級。
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。
其實，在自動駕駛系統的開發、推廣和營銷方面，不同自動駕駛公司對于自動駕駛技術路線仍有爭議。但是對于未來的發展趨勢，業內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。
而業內認為馬斯克堅持的“全球最為堅定的純視覺技術路線”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
優點：
探測精度高，可實現厘米級；
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進行判斷，但是對障礙物不能精確分析。
攝像頭
優點：
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，攝像頭成本已經非常低廉了。
其實純視覺方案的技術難度要遠高于激光雷達+攝像頭等傳感器融合的技術方案，因此，面對復雜多變的自動駕駛行駛環境，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，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據中心。特斯拉希望憑借自己存量車多的優勢，將車主的信息收集起來就能夠進行調節、更正，通過算法不斷優化自己的模型，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，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。
寫在最后
從目前市場上看，大多數車企選擇激光雷達融合多種傳感器的方案，對于未來的發展趨勢業內人士表示，這要看是激光雷達成本降低的速度快還是視覺技術的發展得快。
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得更遠。
我們也期待拋棄了雷達的Model 3和Model Y真的非常好開！
雷鋒網雷鋒網雷鋒網
參考來源：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1701782805352720676&wfr=spider&for=pc
https://www.ithome.com/0/555/737.htm
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1700700447099458481&wfr=spider&for=pc
https://36kr.com/p/1240564655662466
https://xueqiu.com/8701275730/168250252
https://wallstreetcn.com/articles/3631159
https://www.chinaz.com/2021/0526/1255803.shtml
https://new.qq.com/omn/20210526/20210526A043GT00.html
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
