現(xiàn)在幾乎每家研發(fā)自動駕駛汽車技術(shù)的公司都選擇了使用激光雷達，包括Uber、Waymo，豐田等都在使用它。但唯獨特斯拉沒有。

今天我就想來說說這兩種相互競爭的技術(shù)具體是如何運作的，以及我們對未來自動駕駛汽車的期望到底是如何的。

激光雷達(Lidar)與計算機視像(Vision)

激光雷達(Lidar)實際上是一種用于測量物體之間距離的方法，通過發(fā)射激光并檢測它們返回所需的時間。這個想法與雷達相似，但我們只不過是用激光代替無線電波。這項技術(shù)在探測物體時極其精確，甚至可以達到毫米。

計算機視像(Vision)是人工智能的一個領(lǐng)域，它主要是用于訓(xùn)練計算機通過視覺去理解這個世界，基本上等同于人類視覺的逆向工程。

特斯拉的計算機視像(Vision)

特斯拉一直以來都是計算機視像(Vision)技術(shù)的堅定支持者，拒絕使用激光雷達傳感器。而對于其他公司使用激光雷達似乎也并不在意。埃隆·馬斯克甚至曾公開表示過：

激光雷達是傻瓜的差事…任何依賴激光雷達的人都是注定要失敗的。

如果你想看看埃隆對技術(shù)選擇的所有想法，可以去看看他在特斯拉Autonomy Day的演講。

成本

特斯拉之所以選擇了這一不同的路線，其主要原因之一是成本。在一輛車上安裝一個激光雷達設(shè)備的成本大約在10,000美金左右。谷歌的Waymo項目通過引入規(guī)模化生產(chǎn)，已經(jīng)能夠稍微降低了該成本，但仍然十分昂貴。

特斯拉非常注重成本，希望確保汽車價格合理。要知道，電動汽車本身由于電池技術(shù)的緣故，成本已經(jīng)比傳統(tǒng)汽車要貴了，如果還把激光雷達加到電動汽車上，那基本很難瞄準(zhǔn)大眾市場了。

應(yīng)用于實際道路上

其中另一個重要一點，也是馬斯克高度強調(diào)的一點，就是與人類視覺的關(guān)聯(lián)。作為人類，我在駕駛汽車時并不需要通過發(fā)射激光來確定物體位置，而是通過我們的雙眼去確認(rèn)方向的，而汽車也該如此。

我們在路上看到的一切東西都是充滿了視覺信息的，所有的標(biāo)識、轉(zhuǎn)彎、十字路口都是在幫助我們導(dǎo)航。所有這些都是靜止的物體，激光雷達也確實能精確地探測到它們。

但當(dāng)?shù)缆飞铣霈F(xiàn)移動物體時，真正棘手的問題就開始出現(xiàn)了。人、狗、會飛的塑料袋等，都是我們在路上經(jīng)常會遇到的物體。而激光雷達是無法探測到它們是如何移動的，甚至無法探測到這些物體是什么。

激光雷達無法區(qū)分道路上顛簸和塑料袋。如果我們在高速公路上高速行駛，有一個塑料袋，我們不需要快速停車，但激光雷達很可能會因此直接停車。這一點是激光雷達需要解決的問題。

而如果車突然停了，那才是真正危險的地方。后面的車可能無法對我們在路中間的停車做出迅速的反應(yīng)。這種情況進一步說明了在制造自動駕駛汽車時需要注意細節(jié)。

特斯拉明確表示，他們的攝像頭和雷達系統(tǒng)能夠探測到物體是什么。前方的雷達能夠迅速判斷前方是否有任何問題。一旦一個物體進入視線，攝像機就會判斷該物體是什么，然后汽車能夠?qū)Υ俗鞒鱿鄳?yīng)的反應(yīng)。

適應(yīng)性

從Autonomy Day和埃隆·馬斯克的其他訪談中，我們可以了解到特斯拉的自動駕駛系統(tǒng)是具備可適應(yīng)性。他們談?wù)摿撕芏嚓P(guān)于所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及系統(tǒng)如何能夠利用所提供的數(shù)據(jù)做出合理的決策。

特斯拉競爭對手的一大問題就是忽視了這種適應(yīng)性。這些系統(tǒng)中的多數(shù)要么是嚴(yán)重依賴于高精度的路線圖，要么從未在真實道路上進行過測試。是的，我們見過Waymo在城市里使用無人駕駛開車，但也僅限于有著高效地圖的大型道路。在這些演示中，照明、天氣條件和交通都非常理想，而正常的駕駛狀況并不是像這樣恒定的理想狀態(tài)。

較小的道路，有意外的轉(zhuǎn)彎和大小變化的車道等，都是相當(dāng)常見的。另外，特斯拉是一個真正在售賣電動汽車的公司，是你可以買到的汽車。特斯拉的車主已經(jīng)開著特斯拉的電動汽車行駛了10億英里，而這數(shù)字還在全球范圍內(nèi)無時無刻地增長。而Waymo僅測試了約1000萬英里左右。

特斯拉積累的大量難以預(yù)測的道路數(shù)據(jù)對于研發(fā)自動駕駛技術(shù)是極為寶貴的，這就是系統(tǒng)如何學(xué)習(xí)并不斷改進的方式。

準(zhǔn)確度

康奈爾大學(xué)曾發(fā)表過一篇研究論文，是討論如何利用立體相機生成與激光雷達地圖一樣精確的三維地圖。該論文得出結(jié)論是，除了花7500美元購買一臺激光雷達設(shè)備，其實你還可以花5美元買幾臺相機來獲得幾乎相同精度。

最后

就目前在自動駕駛領(lǐng)域的資金投入以及競爭的不斷擴大，我們有理由相信真正的無人駕駛汽車終究會到來的。至于會不會是特斯拉，我們無從得知，甚至可能也不需要知道（除非你買了特斯拉股票）。實際上，研發(fā)自動駕駛系統(tǒng)的方法有好幾種。我們甚至可能看到兩者的結(jié)合也并不奇怪。