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自動駕駛為何放棄激光雷達?原因有多種,主要是怕落后于特斯拉

2024-07-22 10:31
柏銘007
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國內(nèi)自動駕駛技術(shù)就是否應(yīng)該采用激光雷達仍在爭論中,不過一家新造車的老總在去了一趟美國,看了特斯拉FSD最新版本之后,已確定舍棄激光雷達,此舉對國內(nèi)自動駕駛是否舍棄激光雷達將產(chǎn)生重大影響。

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激光雷達在國內(nèi)汽車企業(yè)之中一直未能大規(guī)模普及的首要原因是價格,此前激光雷達的價格曾高達萬元,這就導致20萬以下的車型難以承受激光雷達的成本,這幾年在激光雷達企業(yè)的努力下,激光雷達正向1000元以下努力,成本問題將逐漸得到解決。

不過即使激光雷達的成本得以解決,對于汽車企業(yè)來說,采用激光雷達的另一個重要難題則是技術(shù)問題,激光雷達時刻掃描著周邊的環(huán)境,然后借助反射回來的信號,確定是否有障礙物,如此激光雷達的數(shù)量越多,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就越多,需要的芯片性能就要更強大。

對于自動駕駛企業(yè)來說,同時處理激光雷達信號和圖像信號是又一個難題,視覺識別和激光雷達的信息處理技術(shù)完全不一樣,此前知名自動駕駛芯片NVIDIA主要是為企業(yè)提供處理器圖像的方案,這就意味著企業(yè)得自己解決激光雷達的信號處理,還得將激光雷達和視覺識別信息綜合處理,技術(shù)難度更大,同時這也會進一步要求芯片的性能更強。

激光雷達也非萬能,激光雷達同樣會受到暴雨天的影響,有網(wǎng)友駕駛某品牌車,開啟了輔助駕駛,暴雨天氣下,汽車頻頻提醒雨天激光雷達有誤判的可能,要求車主接管,原因就在于雨滴同樣會反射激光雷達信號,讓計算機無法準確識別障礙物還是雨滴。

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正是由于這種種問題的存在,導致激光雷達在自動駕駛中的普及率據(jù)稱僅有一成左右,就連某科技企業(yè)一直堅持激光雷達的,都悄悄在部分車型中舍棄激光雷達,更何況其他自動駕駛企業(yè)呢?

相比之下,視覺識別技術(shù)就簡單了許多,單一的技術(shù),讓自動駕駛在處理信號的時候更簡單,如此計算機可以快速根據(jù)獲得的信號迅速進行識別并做出判斷,讓自動駕駛技術(shù)迅速根據(jù)道路狀況調(diào)整行駛姿態(tài)。

據(jù)悉特斯拉FSD最新的端到端技術(shù)進一步簡化,借助AI對FSD進行訓練,讓FSD學習人類日常行車中對各種信號的分析和處理,盡可能如人類用眼睛觀察各種道路狀況,然后做出判斷,特斯拉FSD在美國試用數(shù)個月之后,證明了借助AI訓練得到的特斯拉FSD更安全,而代碼也大幅減少了九成。

對比之下,國內(nèi)的自動駕駛企業(yè)此前在各種方案之間不斷糾葛,又是激光雷達,又是高精地圖等等,強調(diào)用這種更復雜的數(shù)據(jù)來確保安全,然而后來的事實證明依靠高精地圖問題頗多,移動通信網(wǎng)絡(luò)不可能確保隨時更新數(shù)據(jù),高精地圖也無法隨時根據(jù)道路的變化更新地圖,某車企高管就曾表示汽車安全得靠車上計算機,不能靠5G網(wǎng)絡(luò),5G網(wǎng)絡(luò)無法絕對可靠。

相比之下,特斯拉FSD無需高精地圖,無需時刻連接移動通信網(wǎng)絡(luò),主要靠車上計算機,通過攝像頭觀察周圍環(huán)境,車上計算機根據(jù)攝像頭得到的圖像進行分析,就如人用眼睛觀察周圍環(huán)境實現(xiàn)安全行車一樣。

從如今中國這家車企決定放棄激光雷達來看,顯然已深刻認識到視覺識別的優(yōu)越性,其他汽車企業(yè)其實也有在推完全依賴視覺識別技術(shù)的輔助駕駛,可以說視覺識別在與其他技術(shù)的較量中,很有可能也在國內(nèi)成為主流,這將讓特斯拉FSD成為最大贏家。

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一種技術(shù)能否成為主流,其實很難說完全靠技術(shù)先進就行,往往還需要考慮成本等諸多問題,就如2G時代,都說CDMA技術(shù)更先進,但是最終成本更低、技術(shù)稍微落后的GSM卻成為全球主流技術(shù),自動駕駛技術(shù)也是如此吧。

       原文標題 : 自動駕駛為何放棄激光雷達?原因有多種,主要是怕落后于特斯拉

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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