激光雷达走入死胡同了吗？

　　日前，特斯拉CEO马斯克闪电访华引发广泛关注。据外媒报道，他此次来华的两大目的是推进FSD落地中国市场，和允许在国内收集的数据输往海外进行模型训练。

　　特斯拉的FSD使用视觉技术，摒弃了激光雷达。随着马斯克的此次到来，一种说法在网络上传播——“激光雷达将走入死胡同”。事实会如此吗?

　　深圳市镭神智能系统有限公司董事长胡小波告诉记者，视觉派与其他技术路线争论多年，但时至今日视觉派在国内外都没有得到广泛认可，坚持视觉+激光雷达的汽车企业不在少数，因此“网络上的传播不用理它，专心做好自己的事”。

　　值得注意的是，前不久，美国交通部国家公路交通安全管理局（NHTSA）颁布了新标准，对AEB系统提出了严格要求，这项新规定将对汽车行业带来深远影响，或许激光雷达不久将被强制标配在AEB系统之中。

　　图片来源：Positioning mag网站

　　01 特斯拉在视觉路线上坚定不移

　　马斯克曾在多个场合发表自动驾驶观点，充分表达了他的坚持。在马斯克看来，视觉技术之外，再加上激光雷达是多余的。特斯拉的视觉驾驶技术甚至没有使用毫米波雷达，其FSD完全依赖高清摄像头和算力。

　　视觉派的技术路线是模拟人眼驾驶车辆，摄像头相当于人的眼睛获取图像信息，人眼把信息传给神经网络进行处理，相当于摄像头把信息交给车载处理器。马斯克认为，成熟的司机很少发生交通事故，视觉技术模拟人的驾驶状态，会最接近人类的驾驶状态。

　　高清摄像头获取信息的能力比人眼强很多，摄像头有360度的视野范围，在水平方向上，双眼的视野大约在60°以内，眼睛向上一般不越过56度，向下不越过74度。摄像头“看”的距离也远越过人类，对于道路信息的判断，人脑的处理速度远不如车载处理器。更重要的是，车载计算机可以时刻保持高度警惕，而人类在驾驶过程中容易疲劳，或者出现身体状况，从而发生交通事故。

　　在比如黑夜、大雾、暴雨等极端场景下，人眼很难做出准确判断，如果借助辅助工具，人类可以准确判断出前方的危险。为了扬长避短，纯视觉方案+激光雷达不是更好吗？然而，特斯拉有自己的考虑。

　　车载激光雷达不便宜，硬件设备价格昂贵，据了解，一套双激光头配置，500扫描线/秒的激光雷达，售价为10万元/套。另外，激光雷达相应模块的匹配比较复杂，也会增加不少成本，从而拉高电动汽车价格。而纯视觉方案的高清摄像头价格没有比手机摄像头贵很多，不会大幅度增加车辆成本。

　　视觉派还认为，在行业测试中发现，仅仅增加传感器的数量并不能显著地提高车辆识别路况，视觉与雷达的组合反而会造成感知的不一致，不同的信息之间产生干扰，最终导致车辆的整体识别能力下降，不如单一感知更精确。多传感器意味着车辆需要更高的算力，算力增加并没有显著提高车辆的识别能力，这是算力浪费。

　　马斯克曾公开表示，如果雷达与摄像头传输的信息互相矛盾，智能驾驶系统将难以抉择，不如只选其一，并把这种单一系统做到极致。

　　视觉派一直强调，激光雷达无法准确判断物体的性质，从而造成车辆的误判，比如，一个大的塑料袋从车前飘过，视觉技术可以识别出塑料袋，不予理会，但激光雷达可能判断为障碍物，从而发出停车指令。

　　激光雷达接收信息较多，算力要求也非常高，并且需要高精地图匹配。但在某些特定地区，不允许绘制高精地图；在荒山野岭，也不可能有高精地图；在城乡偏辟处，不可能所有小道都能绘制出来；另外，对于新开辟的道路，高精地图更新也不及时。维护高精地图的成本非常高，对汽车企业来说将是一个巨大的负担。从国内几家运营高精地图的企业来看，尚且没有一家从高精地图上实现盈利，都是依靠相关产品获得收益。

　　依赖高精地图还有一个致命问题，我国汽车出口越来越多，自动驾驶技术随之走向全球，这意味着我国汽车行业需要全球的高精地图，目前，这是一项很难完成的任务，并且也难以维护全球高精地图。

　　特斯拉在视觉技术路线上投入多年，并且形成了自己的优势。视觉技术需要海量数据训练模型，特斯拉已积累了越过10亿英里的驾驶数据，领先于其他汽车企业。如果让特斯拉放弃纯视觉路线，转向视觉+激光雷达路线，对于特斯拉来说投入与产出比较低，这是特斯拉不愿意看到的。

　　02 激光雷达“关键时候能发挥重要作用”

　　有汽车行业专家告诉记者，辅助驾驶主要用到三种雷达：超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达，分别起不同的作用。

　　超声波在空气中衰减比较快，探测距离比较短，大约0.1～3米，在这个范围内精度比较高，结构简单，耐用性强，成本低，用于自动泊车和盲区避撞是不错的选择。

　　毫米波雷达的探测距离约为0～200米，毫米波可以穿透雨雾，在能见度比较低的环境下使用有独特优势，缺点是无法判断障碍物的准确轮廓，也无法判断物体颜色。

　　激光雷达工作原理与毫米波雷达相似，发射并接收信号，从而判断前方障碍物，探测距离更远，可以达到200～300米，探测精度最高，能够识别障碍物的立体轮廓。缺点也很明显，不能判断颜色，需要高性能处理器，导致价格很难降下来。

　　百度集团资深副总裁李震宇曾公开表示，激光雷达存在三个挑战，一是车规级产品难度高，二是成本高，三是寿命短。禾赛科技联合创始人、首席执行官李一帆曾公开说，自动驾驶99%的问题依靠摄像头解决，但是，还有1%的安全问题需要依靠激光雷达来解决。

　　一位激光雷达工程师给记者举例说明李一帆的观点，比如，白天在高速公路上驾驶，依靠摄像头基本上可以满足要求，但是，夜晚高速行驶，突然前方车辆的轮胎掉了，轮胎是黑色，背景是黑色，依靠摄像头很难判断危险来临，“人的生命只有一次，尽管日常行驶激光雷达很少发挥主要作用，但关键时候能发挥重要作用”。

　　03 激光雷达或被强制标配

　　4月29日，美国交通部国家公路交通安全管理局（NHTSA）发文称，新的联邦机动车安全标准（FMVSS No. 127）规定到2029年9月，所有乘用车和轻型卡车都将标配包括行人AEB（自动紧急制动）在内的AEB系统。NHTSA预计，新标准将每年至少挽救360条生命，并防止至少24000人受伤。

　　新标准要求所有汽车能够在62英里时速（100km/h）下刹停，AEB系统必须在白天和黑夜都能检测到行人。此外，新标准还要求，即将与前方车辆发生碰撞时，AEB系统能在高达90英里时速（145km/h）以下自动刹车；当检测到行人时，系统应在45英里时速（72km/h）以下自动刹车。

　　在美国新标准出台之前，瑞士再保险完成了对激光雷达及软件驾驶系统安全性能评估，配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型预计能多避免高达25%的碰撞事故，同时缓解事故影响的能力将提升高达29%。很显然，激光雷达对于提升车辆AEB性能、降低事故率具有显著作用。

　　华为副董事长、轮值董事长徐直军在第21届华为分析师大会上表示：视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达三个传感器各有优缺点，目前没有一个传感器能够解决所有问题。同时应用激光雷达在安全上带来了明显的好处，尤其是在AEB上，激光雷达发挥的价值比其它传感器都大很多。

　　在国内，民间的AEB测试活动有很多，大多数测试速度不快，但即便测试速度低于50公里/时，有些车辆的AEB系统仍然表现不佳，测试5次都没有获得合格成绩。目前，国内的AEB系统还没有硬性规定传感器要求，NHTSA此次颁布的新标准，或对全球汽车行业产生重大影响，尤其是对AEB系统的要求加严，仅靠传统摄像头很难满足要求，或许激光雷达将被强制标配在AEB系统之中。