技术路径快速迭代,激光雷达和纯视觉感知兵戎相见

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激光雷达和纯视觉效果两个原本并不冲突的自动驾驶技术,却在日渐成熟的行业中有些兵戎相见了。

一场有关于如何深化自动驾驶安全性能的较量在算力、数据、用户使用场景之间展开,激光雷达和纯视觉算法,这两个原本并不冲突的自动驾驶技术,却在日渐成熟的行业中有些兵戎相见了。

挑起这场“区别战役”的不是别人,而是车企们。

A还B,你们选

从2021年8月特斯拉AI Day,马斯克抛出“特斯拉将继续走纯视觉路线的延续和说明”后,有关自动驾驶技术到底应该追求高品质的激光雷达还是坚持如同“打造像人脑一样基于视觉的神经网络系统”的视觉算法,便成为每家车企研究团队们喋喋不休的问题中心。

虽然身处行业的我们十分明确,无论是激光雷达亦或是纯视觉感知,都有利有弊,车企们各取所需,但在商业和技术加速追赶之路上,几乎激光雷达更被当下正在孵化、成长的高端品牌们所青睐。

在已知的2022年的新品车型中可以看到,蔚来ET7(配备车规级激光雷达,整车装配多达33个传感器),理想L9(1个128线激光雷达、1个DMS、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和12个8M摄像头),还有威马的M7同样搭配上3颗自主变焦高精超视激光雷达及多个摄像头。

加上去年广州车展上报道过的智己L7、哪吒S、阿维塔等传统车企延伸的高端品牌,新势力车企自身的产品升级,无论是哪一方势力,都在积极的向着“激光雷达”四字靠齐。但细品之后便会发现“拥有激光雷达便可占据市场份额”这样的想法似乎有些单薄了。

所以作为自动驾驶领域最具话语权的特斯拉,并没有激光雷达抱有更多的好感了。甚至马斯克曾多次公开炮轰“车辆上的雷达方案是极其愚蠢的,任何使用激光雷达方案的人或者企业最后都将失败,他们大费周章的使用这些昂贵的传感器本身就是一个麻烦。”

但马斯克这么说也有他自己的理解,“打造像人脑一样基于视觉的神经网络系统”,采用纯视觉,搭载的Dojo由5760个英伟达A100GPU组成,其总算力达到里1.8EFLOPS,带宽达到1.6TB/s,存储空间为12PB。马斯克曾自信的说过,这样的算力结合足与人脑相媲美。

可即便在一堆高级数据面前,特斯拉的纯视觉感知还是被诟病为,“特斯拉这样做的原因是纯视觉成本非常低,且非常依赖深度学习的算法和模型……”

换言之,大家一直认为不肯砸下重金做技术才是特斯拉的第一要素,但其实呢?省钱之下,却造就了特斯拉车型对于软件需要极强但控制能力,起步早,给予了特斯拉优先于其他车企的先决条件。

要做到“像人脑一样基于视觉的神经网络系统”那必须化繁为简,让摄像头来作为唯一的一个感知源,将一切决策交付于视觉算法交付于深度学习网络。这样的提前,是特斯拉必须有上千万种用户数据,才可实现。

很显然,在用户数据积累上,目前没有一家新能源车企可以媲美。那相对的,激光雷达呢?

首先就是贵,否则车企们也不会总能车型上可以安装多少激光雷达作为营销噱头,这某种意义上成为了一种象征。其次,激光雷达能够以更快的速度检测到不同光线环境下的物体,距离远精度高速度快,也许仅凭这优势,后来追赶的车企们便可以信心满满的认为“得激光雷达运用者得天下”。

所以车企们也不吝啬对于激光雷达的喜好,甚至有人开始贬低行业内唯一执着纯视觉感知的特斯拉。

华为ADS智能驾驶产品线总裁兼首席架构师苏箐公开指责特斯拉,“这几年下来,它的事故率还是挺高的,而且是从杀第一个人到最近杀的人,它的事故类型非常像。”而接下一句的则是,“华为的量产激光雷达,也即将于今年的年末交货。”

在这样的褒贬间其实很难看得清楚,车企们在从L2、L3级别的自动驾驶前进的路上,好像遇到了技术难题,但无论是采用激光雷达还是纯视觉感知,这种在自动驾驶技术的探索无疑都加速了智能化的进程。

但我们从特斯拉身上也不难看出,当全世界只有你自己坚持做一件事的时候,往往很孤独,不过英雄皆寂寞,或许就是如此。

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