自動駕駛技術之爭，攝像頭或將贏過激光雷達

相比新能源汽車只是帶來驅動方式的改變，自動駕駛將從本質上徹底顛覆汽車行業的生態。同時，自動駕駛還將讓交通生活和出行方式得到全面革新。也正是鑒於自動駕駛的重要性，無數巨頭和初創企業紛紛投身其中。不過就目前來看，自動駕駛的相關技術既無標準，也未定型，還有很大的可塑性。為此，企業目前正在投入海量資金嘗試在技術層面取得突破。

就在近日，一向以「嘴大」著稱的馬斯克力挺自家以攝像頭為基礎的計算機視覺技術，並瘋狂diss激光雷達。前者是便宜的自動駕駛技術，後者雖然昂貴，但在現階段卻是最可靠的自動駕駛技術——它們各自代表著兩個龐大的陣營。如同當初光碟規格之爭一樣，敗者或許將被歷史快速遺忘，而數以十億計的研發投入也將付之東流。誰都不想輸掉這場技術之爭，但歷史的車輪彷彿已經發生偏移……

激光雷達：一條昂貴的捷徑

就目前來看，谷歌 Waymo、通用 Cruise、百度阿波羅、Pony.ai等自動駕駛企業都採用了激光雷達這一感測器應用方案。它們為何如此青睞激光雷達？這就要從激光雷達本身的特性談起。

激光雷達與傳統雷達相似，使用電磁輻射脈衝來探測附近的物體。它以每秒數百萬個脈衝的速度從物體上反射激光，當激光反饋至汽車時就能測量各種變化。激光雷達超快的響應時間，使汽車的計算機能快速應對路況變化。而激光雷達的主要優點，在於是精度和為汽車提供三維圖像。此外，激光雷達還可節省計算能力——激光雷達可立即告知物體的距離和方向。

不過，激光雷達也不是十全十美的。它的主要局限在於霧、雪、雨等天氣下有可能出現「看不到」的情況。甚至它會將大量落雪，解讀為道路中間的「一堵牆」。此外，激光雷達不提供攝像頭通常可以看到的信息，如標誌上的文字或燈光顏色。同時，激光雷達整個系統目前非常龐大，為汽車的空氣動力學和性能增加了很大阻力，且外觀並不優美。還有至關重要的一點——激光雷達的成本很高，這阻礙了其商業化落地。

激光雷達在Waymo自動駕駛汽車的頂部和周圍

雖然激光雷達有著明顯缺陷，但絕大多數自動駕駛企業都是它的「擁躉」。這是因為這些企業之前已經花了數年時間，圍繞激光雷達去完善自己的技術。否定激光雷達的話，其實就是否定自身所有的成果。既然已經投入了那麼多，激光雷達這條昂貴捷徑咬著牙也要走下去。

攝像頭：特斯拉雖千萬人吾往矣

相比激光雷達，馬斯克倡導以攝像頭為基礎的計算機視覺方案也有著明顯的優劣點。自動駕駛汽車上的攝像頭，以與人類視覺相同的方式工作。馬斯克希望特斯拉能夠創造出比人類眼睛更敏銳的「攝像頭眼睛」，以保證安全性和智能性。為了達成這一目標，Telsa確保汽車周圍有足夠的攝像頭，可以從各個方向看到「整個世界」。通過相關的機器學習功能，特斯拉汽車可比人類駕駛員更快地做出反應。

放置在特斯拉Model X周圍的攝像頭及超聲波停車感測器等

從優勢上，攝像頭比激光雷達便宜得多。這無疑降低了自動駕駛汽車的成本，讓其有望真正被普通消費者所承受。此外，攝像頭不會被霧、雪、雨等天氣干擾，適應性更好。從形態上看，攝像頭可以輕鬆融入汽車的設計中並隱藏結構中，不會讓汽車外形顯得突兀，對消費者更具吸引力。

特斯拉後置攝像頭隱藏在側面板閃光燈內

不過，攝像頭也有著自己的軟肋。與直接提供物體精確距離和位置的激光雷達不同，攝像頭僅能將原始圖像數據反饋給系統。這就要求汽車系統必須依靠強大的計算機視覺能力，針對圖像進行準確處理——就像人類大腦處理來自眼睛的反饋。

此前，計算機視覺系統還不夠強大，無法處理來自攝像頭的大量數據，以便及時處理並做出駕駛決策。不過現在已經有了轉機——特斯拉推出「全自動駕駛計算機」（FSD計算機）。除了8個視覺攝像頭、12個超聲波感測器及雷達等組件，每台FSD計算機還包含兩個晶元，每個晶元都有兩個專門設計用來運行神經網路的加速器。再加上超強性能，特斯拉以攝像頭為基礎的自動駕駛方案有了成功的可能性。

爭論不斷，但時間會證明一切

在加州帕洛阿爾托舉行的特斯拉自主投資者日上，馬斯克全力開懟幾乎整個自動駕駛行業都在使用的激光雷達。馬斯克表示，「只有傻瓜才會用激光雷達」。馬斯克或許認為，攝像頭 數據 神經網路的組合足以挑戰甚至勝過激光雷達。

此言一出，得罪了太多企業。在馬斯克開炮後，有多家自動駕駛企業的高管都予以回應，表示不解馬斯克的自信從何而來。甚至還有大咖表示，我也可以說，任何「不」使用激光雷達的自動駕駛企業註定失敗。

兩種涇渭分明的自動駕駛技術、方案，註定要在不斷的爭論中前行。但不管現在的爭論有多激烈，自動駕駛技術還是會不斷進化。屆時，時間會證明一切。（科技新發現 康斯坦丁/文）

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！