天天新消息丨一颗雷达都不要！除了特斯拉，谁敢这么狂？

特斯拉更 " 危险 " 了？

撰文：熊睿锋

" 你的车有多少个雷达？有没有来一个激光雷达？"

(相关资料图)

这就是现在国内新能源车主最真实的 " 鄙视链 "，有激光雷达方案看不起毫米波方案；毫米波方案看不起超声波方案；超声波方案就得比比谁的雷达多；而活在最底层那当属靠着定速巡航 " 苟活 " 的传统车。

但不知道是不是人有多大胆地有多大产，硅谷疯子的马斯克近日就宣布，特斯拉将采用 100% 纯视觉方案！

也就是说继 2021 年 5 月特斯拉弃用毫米波雷达后，这次特斯拉竟然直接扒掉了雷达家的底裤，连仅剩的超声波雷达也一起抛弃了。

这时候我已经能猜到文章评论区大伙的留言：" 以后在路上可要躲着一点特斯拉！"

特斯拉官方公告如下：

" 从 10 月开始，欧洲、北美、中东、中国台湾等地区交付的 Model 3/Y 将移除超声波雷达（USS），晚些时候也将在全球推进 Model 3/Y 的 Occupancy Network 纯视觉方案。

高端车型 Model S、Model X 也会在 2023 年不再配备超声波雷达，接下来生产的特斯拉所有智能车型，前后保险杠上将不再有雷达装置的开孔，而是采用 8 个摄像头所组成的纯视觉方案。"

那为什么素有 " 性价比之王 " 之称的超声波雷达都不要了？

对于超声波雷达（USS）这个名字可能会有点陌生，但如果叫它 " 倒车雷达 "，想必大家都知道吧。

其作为目前汽车上实现驾驶辅助最成熟、最稳妥、最实惠的组件，完全可以用物美价廉来形容，不仅成本一个才小几十块（布局全车一整套可能也就小几百），而且可实现功能更是数不胜数，就包括最常见的前后距离判断、自动泊车、紧急制动、辅助变道等。

而可靠性也是不言而喻，探测精度可轻松达到 1 厘米，还支持防水防尘，即便有泥沙遮挡也可以探测。

那为何特斯拉要来一波釜底抽薪？

这都和信奉 100% 纯视觉的马斯克有着重要关系，毕竟马斯克一直相信自动驾驶应和人类一样是靠眼睛来驾驶，而对于传统雷达还将其比作人身上长的阑尾，并狂言 " 用激光雷达的都是傻子 "。

不过认真想一想，这不难理解马斯克为何要这么说。

众所周知，在传统雷达传感器的波长下，现实世界会像一个与现实完全不同的虚幻世界，除了金属几乎所有东西都是半透明状态，如果遇见一些奇奇怪怪的特殊物体或者全新物体时，雷达和视觉感知就会不一致，从而很容易导致自动驾驶系统信息流冲突，发生不必要的事故。

同时不论是毫米波、超声波还是激光雷达，其本质也都是比特流，而摄像头每一秒所获取的比特信息流远比传统雷达高几个数量级，而传统雷达只能通过不断增加传感器数量来扩大比特流信息量，但最终只会让自动驾驶成本不断上升，从而与寻常百姓越来越远。

相较之下，仅仅通过几个更低成本的摄像头就能获取相同或者更多的比特信息流，并且整个数据模型还会随着时间推移、数据累增而不断优化跃迁，这岂不美哉。

再加上近些年 AI 技术的飞速发展，让视觉处理能力有了指数级增长。也因此马斯克敢在 2022 AI Day 上大胆的说出那句话—— " 我们在创造一种人造动物——汽车 "。

据了解，特斯拉希望自动驾驶系统能像动物一样自主、智能地行动，从而让车模拟人类驾驶的过程，先用视觉辨别，再通过大脑神经计算，最后到达身体执行的层面。

系统结构上主要分为 3 大块：

1、 利用全车 8 个 AI 摄像头来模拟人类的视觉系统；

2、 随后通过全新构建的 RegNet 残差神经网络来模拟视觉皮层神经网络连接一样，负责大脑信息的输入和输出过程；

3、 视觉处理上则是搭建了多任务学习神经网络架构 HydraNets（九头蛇网络）来模拟人类的大脑神经。

而整个系统处理过程大致可以理解为，摄像头拍摄的数据会通过 RegNet 残差网络和各种算法模型统一处理，得出不同精度下的图像特征，从而供给不同需求类型的神经网络进行处理。

同时，为了让自动驾驶拥有类似人类记忆的能力，该系统还会行驶环境的特征提取出来，再标记时间坐标，形成一个 4D 数据库，并主要用于训练自动驾驶。

这时候肯定会有朋友说了摄像头拍摄的都是 2D 画面，而传统雷达所获取的信息流都是 3D 空间数据，并支持远距离探测等，这让人怎么放心？

作为科技狂魔的特斯拉，怎能没想到这点，针对于此研发了一套 NeRF「神经辐射场」图像算法，可以将摄像头所获取的 2D 信息转换为 3D，并标注 XYZ 的 3D 坐标。

随后再将各种道路信息数据投射到摄像头画面，从而构建出一个 4D 空间，模拟真实道路，最终实现 Autopilot 高清空间定位、更远距离可见性以及识别和区分对象的能力（据悉对周围环境的监测距离最远可达 250 米）。

另外，特斯拉官方还公布了纯视觉 Model 3 与装配传统雷达的 Model 3 测试数据。

其中搭载纯视觉方案的 Model 3 在美国和欧洲均保持或提高了主动安全等级，并且在行人自动紧急制动 ( AEB ) 干预方面表现更好。

并且在获取数据上，纯视觉模块的数据曲线已完全在雷达模块之上。

又是

写在最后

说实话写这篇文章我思考了很久，毕竟说这么肯定的回答，那逃不开被不同看法的朋友 " 诟病 "。但通过分析对比了大量数据、资料后，我也真的、非常、坚持理解马斯克为何这么 " 任性 "。

首先就单单摄像头，不仅在获取实时数据上远远甩开传统雷达，而且还拥有更高的精度、更远距离的可见性以及更清晰的物体识别区分能力。

同时这套系统是极具未来前瞻性的，毕竟视觉拥有更高的开发上限和潜力，这都是传统雷达传感器所不能比拟。

更重要的是随着这套 " 仅有几个摄像头 " 的纯视觉方案的大范围普及，必定会让自动驾驶系统变得更为亲民，不仅不再是中高端车型的独享，同时后期维护保养也变得更为经济实惠（你要知道激光雷达换一个要多少钱，可以去看看小鹏 P5 等等案例）。

因此特斯拉投入两倍的精力来改善视觉似乎要比疯狂堆料多种传感器的某些车企来得更明智。（我为这句话负责）

创新，就是要大胆的迈出那一步！

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关键词： 激光雷达 神经网络 变得更为