[愛卡汽車 科技軼事 原創]
2021年車圈熱詞必然少不了激光雷達，有人稱今年為“激光雷達的元年”。之所以這麼説，是因為今年不僅有多款上市新車搭載了激光雷達，而且搭載激光雷達車型的售價也下探到了20萬元價格區間。簡而言之，觸手可得。
俗話説人紅是非多，激光雷達在圈內也有不小爭議。比較著名的，特斯拉創始人Musk就曾多次公開抨擊激光雷達，言論包括但不限於註定失敗、愚蠢的東西……
可見，激光雷達雖然有擁躉，但也有行業巨頭極力反對。似乎激光雷達的今天就像自動變速箱與渦輪增壓發動機的昨天，有人看好有人看衰。
本質是感知策略的交鋒
自動駕駛需要車輛對外部環境有清晰認知後，再執行相應的響應動作，比如前方出現障礙物，車輛感知後緊急制動。在響應策略層面大家都差不多，關鍵點在於如何清晰、及時、完整的感知環境。
圍繞激光雷達，我們可以把當今自動駕駛技術路線分為兩派，分別是使用攝像頭的“純視覺系”，以及毫米波雷達、激光雷達、攝像頭、高精度地圖組合應用的“複合感知系”。
純視覺系以特斯拉為代表。馬斯克認為，既然人是依靠眼睛完成駕駛的，那麼車為什麼不行呢？這個説法真挺有道理，按照馬斯克的邏輯，給車配上足夠的視覺感知能力，理論上是沒問題的。
不過在這條技術路線下，特斯拉要有足夠強大的算法解讀畫面中的信息。畢竟攝像頭採集的是2D畫面，難以還原現實場景中的距離，因此還會有多目攝像頭從不同角度採集畫面，構築3D場景。另外，攝像頭也會受到光照環境的影響，詳情可參考特斯拉與白色卡車發生事故。
還有很重要的一點，純視覺方案也會給算法拋出一個難題，給系統一張圖，是啥交給系統判斷。因此，與純視覺方案配合的算法需要一個學習認識物體的過程。
純視覺方案也有優勢，並且很明顯。首先，攝像頭可以識別紅綠燈、路標、車道線、指示牌等。其次也是非常重要的一點，攝像頭成本相對更可控。
複合感知系中，主要講講激光雷達。激光雷達是光學雷達，通過激光抵達反射面後返回光源完成測算距離，除了測距這個基本功能外，激光雷達還可以通過探測物體輪廓、位置、體積等信息繪製出周邊環境的3D模型。而作為光學雷達，霧霾、沙塵暴等惡劣天氣是激光雷達的天敵。
因此，激光雷達多與毫米波雷達結合使用，毫米波雷達穿透煙霧、塵埃的能力較強，且能勝任夜間工作。
兩大派系的階段性成績
聊理論不聊成果顯然是站不住腳的。
今年3月，本田獲得日本交通省的批准, 明年3月這套自動駕駛系統將出現在本田Legend車型上，這是全球首個獲得官方批准認可的L3量產車。這款車配備了雙目攝像頭、5個毫米波雷達以及5個激光雷達。
不出意外，這款車的價格非常昂貴，724.9萬日元，約合人民幣43.3萬元。有業內人士披露，這款車的在傳感器方面的成本高達數百萬日元。可別忘了，這其中不包括與感知系統硬件配套相關算法和芯片等等軟硬件成本。
看到這你也許會理解，為什麼馬斯克會認為激光雷達是愚蠢的自動駕駛解決方案。因為成本太高了，實在是難以大規模推廣。
本質是感知策略的交鋒
那麼作為純視覺系掌門人的特斯拉進展到什麼地步了呢？很遺憾，特斯拉沒能成為第一個有官方認證L3的廠商，也沒能成第二個。值得肯定的成績，應該只有美國公路安全保險協會（IIHS）對其在安全測試中的肯定。IIHS對特斯拉Model Y説，行人碰撞預警這方面你做的不錯。特斯拉還是沒能到L3，IIHS也不管這事兒。
一方是有些實質性進展，但距離終極目標還有很長的路，另一方則暫未取得啥突破。
誰更靠譜一點
老實説，這讓我聯想到了“冷戰”。兩方有着不同的理念想法，卻都自認為是人類社會未來的領路人。大多數人都想不到，戰後滿目瘡痍的巨人能低開高走，大多數人也想不到，蘇攻美守之後的那份聖誕節賀禮。
自動駕駛技術路線也是一樣，不到最後不知結果，也許最後的結果是條條大路通羅馬，大家殊途同歸了也説不準。但理性分析下過程和初衷，我們依舊能得到一些答案。
自動駕駛的初衷是什麼？安全。安全需要什麼？冗餘。攝像頭確實能做到很多事情，算法的完全體也能帶來意想不到的驚喜，但毫米波雷達、激光雷達的存在如果不從成本方面拖後腿，那是不是會更令人安心呢？舉個例子，家裏的門有防盜鎖，我們會心安，如果房門連接着物業安保系統，有強力破拆行為會立即報警，我們是不是會更放心？
這幾年來，隨着自動駕駛走上風口，激光雷達成本有實打實的下降。以前，谷歌無人車使用的激光雷達成本為7.5萬美元左右，後來Waymo把成本降到了7500美元，今年有國內的自動駕駛解決方案供應商宣稱要把激光雷達成本打壓到200美元。先不管能否實現，至少降低成本是激光雷達的大趨勢。
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現在，我們能從一小部分車上見到激光雷達。儘管它的到來沒能幫助車輛從L2跨越到L3，從另一個角度看，機關雷達的應用有助於提升車輛感知層面能力，這是實現更高階自動駕駛不能繞過的課題。不僅侷限於激光雷達，複合感知顯然更符合在安全性方面的冗餘，更直擊理想中的自動駕駛，只不過當下還有些問題需要多個行業一起攻克。
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