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高級別自動駕駛的量產“排位”爭奪戰，正在上演。其中的焦點，自然是硬件配置的升級，從4D成像雷達到激光雷達的陸續量產上車。 近日，特斯拉CEO伊隆·馬斯克證實，FSD Beta 9.0已經準備好，預計將在本月下旬進行交付。同時，FSD測試版用戶規模將同步擴大，在此前2000名用戶的基礎上擴大10倍，以便收集更多真實道路數據以及應用案例。 而在大洋彼岸，小鵬汽車剛剛完成一次3000公里的NGP（自動駕駛導航輔助）實際長途道路演示挑戰。在各項指標上，都實現了對特斯拉NOA（Navigate on Autopilot）的超越。 與此同時，小鵬汽車的第三款車型P5將首次搭載激光雷達（預計將實現NGP功能在城市復雜路況下的使用），計劃將于10月投產，年底正式上市。此外，華為首款全家桶智能駕駛方案落地車型北汽極狐阿爾法S也將亮相，同樣搭載激光雷達。 到目前為止，激光雷達“上車”陣營已經初步形成，包括蔚來汽車（圖達通）、Lucid Motor（速騰聚創）、長城汽車（Ibeo）、上汽R汽車（Luminar）、寶馬（Innoviz/法雷奧）、奔馳（法雷奧）、本田（法雷奧）、豐田（電裝+大陸集團）、沃爾沃（Luminar）等多家主機廠。 相反，特斯拉仍在堅持自己的選擇。 FSD Beta 9.0被特斯拉視為自動駕駛技術堆棧的巨大改變。埃隆·馬斯克近日在推特上解釋說，最新的系統可實現在純視覺（沒有雷達）感知的情況下，克服更多的邊緣場景以及惡劣天氣。
目前還不清楚，馬斯克的這句話是否真的會兌現。特斯拉如果“撤掉”僅有的一顆前向毫米波雷達，可以為每輛車節省50美元至200美元的成本。 但有一點非常清楚，特斯拉將繼續保持“特立獨行”的風格。 一、純視覺路線，不是誰都能玩 如果說，短期內不采納激光雷達可能是考慮到成本和技術成熟度問題，“拋棄”毫米波雷達，看起來更是一個瘋狂的想法。 通常情況下，像霧、雨、雪、黑夜這樣的天氣條件被視為毫米波雷達的天然優勢，至少在目前的視覺感知軟硬件主流性能條件下，這是正確的，也是行業一致認同的。但顯然特斯拉不這么認為。 一直以來，毫米波雷達是ACC、AEB等ADAS功能的必備傳感器之一，相比攝像頭，在測距、測速方面有著自己的先天優勢。同時，4D成像雷達的升級，也使得傳統毫米波雷達迎來了全新的應用空間。 現在，特斯拉準備用視覺取代雷達，可能是采取攝像頭快速捕捉畫面，通過比較幾幀間的物體運動變化，來推斷與前車或者其他物體之間的速度差。 此外，由于特斯拉一直在基于“影子模式”采集道路數據，同時基于模擬仿真訓練證明視覺深度學習的能力。馬斯克的篤定，意味著特斯拉從數據中已經可以證實：視覺技術可以超越現有雷達的能力。 原因是，攝像頭的數據速率（比特/秒）遠遠超過雷達幾個數量級。特斯拉的深度學習能力已經能夠更好地理解前方的環境，并對攝像頭“看到”的東西做出正確反應。 此外，對于目前行業內普遍采取的多傳感融合策略，馬斯克指出：當雷達和視覺不一致時，你相信哪一個？視覺有更好的精度，所以純視覺比傳感器融合方式更好。 這一點，在吉利領克ZERO（極氪001）上的感知方案，也可見一斑。作為領克全新的高端電動車型，搭載的L2+自動輔助駕駛系統將搭載Mobileye的全功能360度攝像頭解決方案。 這套方案，基于兩顆Mobileye EyeQ5? SoC ，搭載七個遠距離和4個近距離的攝像頭（360度全景），提供基礎的AEB、ACC、LKA（滿足法規和新車評級），APA以及支持高速公路自動駕駛以及可以放開雙手的城區自動駕駛。 同時，方案也搭載了Mobileye的基于責任敏感安全（RSS）的控制策略，幫助車輛在看不到車道標記和其他道路使用者可能構成危險的情況下安全行駛?；诒姲?、不斷刷新的地圖數據，由REM提供支持。 在馬斯克看來，通過增加攝像頭，同樣可以替代過去通過雷達信號發射（前車底部）實現的“超視距”感知能力?！?個前置攝像頭，至少有一個攝像頭可以看到前面有多輛車?！?/span> 一些業內人士指出，或許此前特斯拉車輛發生的數起撞上橫向行駛白色卡車、停在路邊的靜止車輛，有可能是視覺、雷達信號的融合判斷“沖突”有關。 與此同時，近年來潛伏多年的神經形態（又被稱為基于事件感知）視覺傳感器又開始卷土重來?；谑录兄臄z像頭可用于多種應用，其中之一就是實現單目感知環境下的深度估計。 此外，這種系統可自動持續校準，同時也可以提供自動駕駛系統所需的角度和距離分辨率。與激光雷達系統相比，在大雨、雪和霧等惡劣天氣也表現良好。 有消息稱，目前英特爾旗下的Mobileye公司推出的純視覺L4方案，正是基于英特爾的立體圖像分析技術（不是傳統意義上的雙目視覺）。 這套名為True VIEW的技術，原理是通過在各個位置安裝多個高清攝像頭，幫助定義三維空間體積，并拆分成成千上萬個數據點（也就是“Voxel”），再通過機器建模，最終得到一個完全虛擬的三維數字世界。 去年，Mobileye發布了一段自動駕駛測試視頻，僅搭載純攝像頭感知硬件的車輛在以色列耶路撒冷城區進行了一次大約20分鐘的測試，這段視頻令人印象深刻。 而此前特斯拉推出的多維（4D）視圖技術，就是無縫地整合攝像頭360度感知能力進行拼接，“攝像頭將模擬出激光雷達的核心功能?！边@套系統的邏輯是，通過多攝像頭的數據整合成一個完整的視頻，并實時進行標簽，從而獲得深度信息。 特斯拉實現完全自動駕駛的方法部分基于這樣一種理念，即人類只通過視覺就可以完成駕駛，無需使用任何雷達或激光雷達。事實上，自2019年以來，特斯拉的多位高管就一直強調上述理念。 不過，純視覺路線取決于多種因素，比如芯片的自主研發設計、長期以來在深度學習等AI技術上的投入，實際道路行駛數據的采集和訓練等等；在這一點上，大部分企業難以在短期內“拷貝”特斯拉模式。 二、或將推動激光雷達加速上車 巧合的是，最近Waymo的第一任CEO突然宣布離職，一些機構認為這是馬斯克的階段性勝利。Waymo過于昂貴的自動駕駛技術路線，也無法兌現商業化計劃，除了監管問題，如何保障安全還是未知數。 一些行業人士表示，不管是什么級別的自動駕駛，大規模上路才是王道。過于側重虛擬仿真并非是最終的解決方案?！盁o法商業化，就是Demo。” 而特斯拉在低成本的視覺路線上“突飛猛進”，讓一些資本市場的玩家感受到了潛在的風險，紛紛看跌相關公司股價。 最近兩個月時間，5家在美股上市的激光雷達初創公司（Luminar、Ouster、Aeva、Velodyne、Innoviz）的股價平均下跌了22%。 相比之下，道瓊斯工業股票平均價格指數和標準普爾500指數3月份分別上漲了7%和4%，納斯達克綜合指數上漲0.4%。 而作為目前全球市值最高的激光雷達公司，Luminar的股價在過去一個月時間下滑了近40%，市值從最高峰的100多億美金下滑到了70億美元。 不過，激光雷達的作用仍然不可忽視。 亮道智能從2017年開始搭建了針對感知功能開發的自動化測試驗證體系，實現了從激光雷達“開發-測試”的閉環。在該公司負責人看來，激光雷達在獲取目標物3D輪廓，精準測距與實時軌跡追蹤等方面，具備天然優勢。 此前，Mobileye也多次強調，將采用“視覺+激光雷達”的方法，將視覺放在首位，但希望使用激光雷達來做安全冗余。原因是激光雷達是一個關鍵的冗余部件，能夠彌補攝像頭的不足之處。 Mobileye也正在面向高級別自動駕駛打造兩套并行量產方案，其一是類似特斯拉的模式，倚重攝像頭，類似為領克平臺提供的SuperVision?方案，其二是集成了成像雷達、激光雷達的完整感知方案。 目前，除了與采購Luminar的激光雷達做前期測試，Mobileye已經宣布借助母公司英特爾的技術研發激光雷達系統芯片(SoC)等核心組件，實現2025年L4級自動駕駛成本大幅下降目標。 “我不生活在（馬斯克）的世界里，”Innoviz聯合創始人表示，“五年前，由于當時沒有好的激光雷達，啟動純視覺FSD方案是正確的決定。但現在，并非最佳選擇。” 大部分汽車制造商似乎也同意這一觀點。他們正在使用激光雷達實現未來幾年將推出的L3級自動駕駛新車的計劃。即便特斯拉成功了，也并不意味著激光雷達的消亡。 一些行業人士表示，如果有什么區別的話，特斯拉的成功，可能會加速其他汽車制造商加快他們的自動駕駛計劃，也將有更多的激光雷達量產上車。 畢竟和幾年前相比，目前激光雷達無論是在性能穩定性/可靠性、軟件算法、生產制造、車規級/功能安全驗證、供應鏈完善度等多個方面已經實現一定程度上的突破，盡管這個行業還處于起步階段。 更重要的原因是，大部分汽車制造商在視覺感知技術上的投入以及達到的技術高度，還有“冒險”的精神，都不及特斯拉。 “大部分企業會選擇保守模式，正如特斯拉敢冒著個人隱私風險采集車內數據一樣?！鄙鲜鋈耸勘硎荆瑐鹘y汽車制造商會更遵守現有法規以及安全第一的理念。 同時，在新車營銷上，對于普通消費者來說，更多的傳感器代表著“更安全”的系統，這一點也是不容忽視的。而隨著特斯拉不斷出現安全事故，負面影響也是不言而喻的。 不過，在高工智能汽車研究院來看，接下來的感知路線，也將會出現一些分化跡象，核心還是圍繞成本和技術成熟度展開。 1、對于入門級L2自動輔助駕駛，純視覺方案由于成本以及算法（相比融合的復雜度）的優勢，正在成為主打性價比區間的新車配置方案首選項，去年哈弗大狗、第三代哈弗H6等車型上已經落地類似方案。 2、視覺+雷達（1V1R+2R/4R），則是中端價位區間車型的選擇項，這部分車型在L2功能上會有更多的復雜度增加，包括人機交互的自動換道功能。 3、對于復雜的L2+、L3級自動駕駛，4D成像雷達+視覺（包括雙目立體方案），再加上激光雷達（高端選裝配置），會成為配置方案的主流。
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