導(dǎo)語：從技術(shù)層面看，讓機(jī)器學(xué)會和人類一樣深度思考，來代替人類駕駛車輛的視覺算法無疑是非常先進(jìn)與智能的。但在目前的條件之下，加入激光雷達(dá)，也明顯是更具安全保障的方案。

何想 ｜ 文

即使在5年之前，很多人都或許還覺得自動(dòng)駕駛是一項(xiàng)距離我們生活很遠(yuǎn)的高精尖技術(shù)。不過，科技的發(fā)展日新月異，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛技術(shù)作為“人工智能”最快落地的領(lǐng)域和場景之一，已經(jīng)沒有人再去質(zhì)疑它的可能性。畢竟像L2級的自動(dòng)駕駛，都已經(jīng)大面積的應(yīng)用到了10萬級的新車上了。那家車企現(xiàn)在如果推出的新車不帶L2級的自動(dòng)駕駛，恐怕都不好意思拿出手。而更高階的L3、L4、L5級的自動(dòng)駕駛技術(shù)，也不遙遠(yuǎn)，比如在2020年，奧迪、廣汽、長安等廠家，紛紛推出自己的“首款L3”量產(chǎn)車，威馬汽車聯(lián)手百度落地了號稱L4級別自動(dòng)駕駛車型，特斯拉創(chuàng)始人馬斯克也表示，有信心完成L5級自動(dòng)駕駛基本功能。

在業(yè)內(nèi)人士看來，2020年是汽車主機(jī)廠從L2級別自動(dòng)駕駛進(jìn)階到L3級別自動(dòng)駕駛的一年，而今年，則是真正意義上的的自動(dòng)駕駛元年。這是因?yàn)�，L2、L3級別的自動(dòng)駕駛技術(shù)，仍需要駕駛員監(jiān)控駕駛環(huán)境而隨時(shí)接管操作車輛，以便隨時(shí)應(yīng)對可能出現(xiàn)的人工智能應(yīng)對不了的情況。而L4和L5級別的自動(dòng)駕駛技術(shù)則可以稱為完全自動(dòng)駕駛技術(shù)，這兩者的區(qū)別就是一個(gè)是特定場景，一個(gè)是所有場景。

自動(dòng)駕駛注定是一個(gè)對人們生活產(chǎn)生重大影響，且會在未來改變世界的技術(shù)。不過在這個(gè)技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，卻有兩個(gè)旗幟鮮明的技術(shù)流派：一派堅(jiān)決反對激光雷達(dá)，認(rèn)為視覺算法足以實(shí)現(xiàn)L4、L5級自動(dòng)駕駛；另一派則認(rèn)為視覺算法安全冗余不夠，完全可靠的自動(dòng)駕駛，必須加上激光雷達(dá)。前者的代表企業(yè)是特斯拉，后者的代表則是谷歌Waymo、Uber、小鵬汽車、蔚來等眾多廠家。

那么這兩種技術(shù)流派，誰會是未來的自動(dòng)駕駛的發(fā)展方向？

首先我們先來看下特斯拉主張的視覺算法技術(shù)。視覺算法自動(dòng)駕駛的整體構(gòu)想其實(shí)很簡單，就是模擬人的行為。他們認(rèn)為，既然人可以靠一雙眼睛開車，那么車應(yīng)該也可以像人一樣，通過攝像頭來看清周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。人能識別交通情況，駕駛汽車，是通過學(xué)習(xí)達(dá)到的，那么特斯拉也可以通過算法，開發(fā)出智能的“大腦”來學(xué)習(xí)。

特斯拉的自動(dòng)駕駛大腦系統(tǒng)是如何學(xué)習(xí)的？它會先通過特斯拉上的攝像頭，給周圍的交通參與者建立模型，同時(shí)把相片數(shù)據(jù)添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集里，讓人工告訴它這是什么。這樣，形成一定規(guī)模之后，“大腦”就會有自己判斷的能力，比如什么車、什么是自行車、什么是人，它們距離我有多遠(yuǎn)，運(yùn)動(dòng)的方向和速度是多少……這種學(xué)習(xí)，不僅限于特斯拉自己的內(nèi)部測試，還有其大量的車主在實(shí)際駕駛場景中的數(shù)據(jù)積累。

特斯拉全球有上百萬車主，這些車主在駕駛過程中，如果遇到車輛無法自動(dòng)處理的情況時(shí)，會主動(dòng)進(jìn)行干預(yù)，介入駕駛過程，而此時(shí)就會觸發(fā)一次快照，這是一段由多個(gè)攝像頭、毫米波雷達(dá)、GPS等多個(gè)傳感器組合得到的視頻剪輯，和相關(guān)的后臺數(shù)據(jù)。特斯拉的人員會對此進(jìn)行復(fù)核，看看特斯拉的做法和人類的做法有什么區(qū)別，找出差距，然后讓系統(tǒng)自動(dòng)改進(jìn)，也就是標(biāo)注的工作。

但是在特斯拉看來，人工標(biāo)注的速度太慢了，他們要做的是，讓機(jī)器來干這個(gè)事。需要訓(xùn)練防加塞功能？只要預(yù)測cut－in（加塞）的運(yùn)動(dòng)軌跡，再和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對就好了。需要訓(xùn)練行人碰撞預(yù)警？只要預(yù)測行人的運(yùn)動(dòng)軌跡，再和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對就好了。即使機(jī)器錯(cuò)了，也不怕，只有不斷的試錯(cuò)，“大腦”才會知道什么是正確的行為。

通過全球海量的特斯拉車主駕駛數(shù)據(jù)，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練，從而不斷覆蓋更多的工況與場景，讓特斯拉的駕駛能力高于人類，正是特斯拉視覺算法的核心競爭力。

但是如同人的眼睛有誤判的情況一樣，視覺算法也有其顯著的弊端，那就是從2D平面圖像推斷精確的3D立體實(shí)景，是非常困難的。比如特斯拉汽車曾把白色的大貨車識別成云朵，直接撞上去；把二維的人體投影，當(dāng)成真人，主動(dòng)剎車；把廣告牌上的STOP標(biāo)志，當(dāng)車路標(biāo)，主動(dòng)剎車等等。所以近年來，國內(nèi)有關(guān)特斯拉自動(dòng)駕駛導(dǎo)致的交通事故屢見報(bào)端。在國外也同樣如此，2020年1月份，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）收到一份請?jiān)笗�，其中包�?27起特斯拉車輛“意外加速”事故的投訴，涉及123輛車和110起撞車事故，52人受傷。后來連特斯拉自己也對自動(dòng)駕駛的表述，從“自動(dòng)駕駛”更迭到“輔助駕駛”再到“自動(dòng)輔助駕駛”。

正是看到了視覺算法的弊端，越來越多的汽車廠商選擇了視覺算法＋激光雷達(dá)的方案。在他們看來，有了激光雷達(dá)的加入，自動(dòng)駕駛的安全冗余將會大幅提高。激光雷達(dá)工作時(shí)，會主動(dòng)向四周散射激光，隨后根據(jù)激光返回的飛行時(shí)間來判斷周邊是否有障礙物，以及障礙物的位置甚至體積并生成點(diǎn)云圖。這項(xiàng)技術(shù)在探測物體方面非常精確，甚至可以達(dá)到毫米。有了激光雷達(dá)的幫助，自動(dòng)駕駛的汽車將避免大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算，很多看不到的障礙物以及情況不明時(shí)，激光雷達(dá)一碰，就能掌握情況。這不僅比普通視覺算法反應(yīng)更快，而且即使在極端惡劣天氣下，也還會運(yùn)行自如。

 所以理論上來說，視覺技術(shù)與激光雷達(dá)相互結(jié)合才是完美的方案，因?yàn)橐曈X方案中的圖像傳感器能以高幀率、高分辨率獲取周圍復(fù)雜的環(huán)境信息，且價(jià)格便宜，而激光雷達(dá)是一種主動(dòng)式傳感器，通過發(fā)射脈沖激光并探測目標(biāo)的散射光特性獲取目標(biāo)的深度信息，具有精度高、范圍大、抗干擾能力強(qiáng)的特性。業(yè)內(nèi)公司也普遍認(rèn)為，完全自動(dòng)的駕駛技術(shù)，應(yīng)該是激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭、超聲波、熱成像等傳感器一個(gè)都不能少。

但是對于采用激光雷達(dá)的自動(dòng)駕駛，特斯拉一直持強(qiáng)烈的反對態(tài)度，馬斯克更是屢次詆毀，比如：“激光雷達(dá)很差勁，他們會拋棄激光雷達(dá)，記住我的話，這是我的預(yù)測”“激光雷達(dá)昂貴、丑陋、沒有必要”“用激光雷達(dá)是愚蠢的…… 任何依賴激光雷達(dá)的人都注定要失敗”“激光雷達(dá)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(dá)的公司都可能無疾而終”。

馬斯克一直是位不走尋常路的企業(yè)家，而且憑借總能干成人們認(rèn)為的不可思議之事，令其在全球擁有大批“信眾”。所以馬斯克對激光雷達(dá)的反對，也在市場上引來了一批對激光雷達(dá)的批駁者。

事實(shí)上，這一點(diǎn)確實(shí)不夠客觀。激光雷達(dá)的好處是顯而易見的。而特斯拉之所以反對激光雷達(dá)，在業(yè)內(nèi)人士看來，其實(shí)是出于成本方面的考慮。

根據(jù)掃描模塊是否會運(yùn)動(dòng)，激光雷達(dá)通�？煞譃闄C(jī)械式激光雷達(dá)、混合固態(tài)雷達(dá)和純固態(tài)激光雷達(dá)。機(jī)械式激光雷達(dá)技術(shù)研發(fā)早、相對成熟，但機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件行車環(huán)境不穩(wěn)定，符合車規(guī)級的量產(chǎn)難度極高，而且價(jià)格極高。我們看到的頭頂一個(gè)大陀螺式的自動(dòng)駕駛汽車，通常采用就是機(jī)械式激光雷達(dá)。一套可以實(shí)現(xiàn)L4級駕駛的機(jī)械式激光雷達(dá)，其價(jià)格動(dòng)輒以數(shù)萬美元計(jì)算�；旌瞎虘B(tài)雷達(dá)的微鏡振動(dòng)幅度小、成本低，更適合大規(guī)模應(yīng)用，但因其視野有限、無法實(shí)現(xiàn)360度水平掃描，需要搭載多個(gè)，換算下來整車成本也并不低。純固態(tài)雷達(dá)在技術(shù)上有絕對優(yōu)勢，掃描速度快、精度高、可控性好、體積小，被公認(rèn)為是未來激光雷達(dá)的發(fā)展趨勢，但目前純固態(tài)激光雷達(dá)的方案并不成熟。

所以不管采用哪種激光雷達(dá)，可預(yù)見的是，成本都不低。這對一心要把電動(dòng)車造得越來越便宜的特斯拉而言，顯然不是一個(gè)很好的選擇。另外，特斯拉造車的理念就是越簡單越好，比如其大幅減少了車輛的線束長度、大幅減少車身零部件數(shù)量、大幅壓縮生產(chǎn)制造工序……越簡單成本越低售價(jià)也就越便宜，而價(jià)格便宜，用戶才會多。但加入激光雷達(dá)勢必會帶來電氣系統(tǒng)的復(fù)雜以及計(jì)算系統(tǒng)本身的運(yùn)算復(fù)雜外加價(jià)格上升，這明顯也不符合特斯拉的造車?yán)砟睢?/p>

但是激光雷達(dá)行業(yè)發(fā)展，也非常快。去年11月廣州車展前，華為方面透露其計(jì)劃生產(chǎn)的激光雷達(dá)體積非常小，最重要的是價(jià)格非常低，目標(biāo)成本是做到200美元甚至100美元（約合人民幣1300元、650元）。據(jù)說華為激光雷達(dá)已經(jīng)成為了主機(jī)廠搶購的爆品。北汽新能源副總經(jīng)理、ARCFOX BU總裁于立國去年末就表示，其與華為聯(lián)合打造的ARCFOX極狐最新款產(chǎn)品HBT，搭載了3顆96線華為激光雷達(dá)。蔚來1月9日發(fā)布的旗下首款轎車ET7，也配備了激光雷達(dá)，供應(yīng)商為蔚來和蔚來資本投資的Innovusion公司。小鵬汽車也宣布，其與大疆孵化的Livox覽沃科技達(dá)成合作，將在2021年推出的全新量產(chǎn)車型上使用其生產(chǎn)的小鵬定制版車規(guī)級激光雷達(dá)。豐田2021年的旗艦車型“LEGEND”，據(jù)悉也將使用5顆激光雷達(dá)……種種跡象表明，過去天價(jià)的激光雷達(dá)將在今年迎來大規(guī)模的列裝。

當(dāng)然強(qiáng)人馬斯克對此似乎并不在意，前幾個(gè)月馬斯克宣布，全部重寫FSD（全自動(dòng)駕駛）代碼，按照他的描述，這是質(zhì)的飛躍，并且會很快實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛。

視覺算法和激光雷達(dá)，誰會成為自動(dòng)駕駛技術(shù)的未來？從技術(shù)層面看，讓機(jī)器學(xué)會和人類一樣深度思考，來代替人類駕駛車輛的視覺算法無疑是非常先進(jìn)與智能的。但在目前的條件之下，加入激光雷達(dá)，也明顯是更具安全保障的方案。未來是激光雷達(dá)憑借安全優(yōu)勢贏得市場，還是視覺算法憑借更低的成本優(yōu)勢，贏得市場，目前尚難定論。不過隨著汽車電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的高速發(fā)展，兩種技術(shù)路線的優(yōu)劣也會在未來幾年分出高下。

參考及引用資料

《激光雷達(dá)VS視覺算法 究竟哪個(gè)是自動(dòng)駕駛的未來？》來源：電動(dòng)車公社

《馬斯克棄用、李斌小鵬追捧，激光雷達(dá)如何收割資本市場？》作者：劉皖媛