外媒试驾后：抛弃了雷达的特斯拉Model Y比旧款更好！-技术圈

视觉派和激光雷达派决定了车用什么“眼睛”来帮助车主进行自动驾驶。

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作者 | 徐雅琴

特斯拉向来“自带流量”。

此前，视听行业顾问格雷森·布鲁特（Grayson Brulte）在推特上发布了特斯拉Model Y 的照片，有人指出这辆车的车顶装上了激光雷达传感器，这让很多网友惊呼，马斯克“打脸”要用雷达了？

然而，事实似乎证明马斯克和特斯拉要将纯视觉进行到底。

在5月25日的时候，特斯拉宣布，今年5月以后，为北美市场制造的Model 3和Model Y将不再配备毫米波雷达。不过这导致了美国多家机构对特斯拉的这一决策的担忧，并同步下调了相应车型的评级。

《消费者报告》表示，不再将2021款特斯拉Model 3列为“首选车型”，而美国公路安全保险协会（IIHS）取消了该车型此前的安全评级。

然而，消费者们更关心的是，特斯拉弃用毫米波雷达后，车辆自动驾驶的能力表现会不会受到影响？

DAErik：试驾新款Model Y后感觉比旧款好

近日，海外频道DAErik发布了一期视频，提到了弃用毫米波雷达的Model Y与旧款的区别。

DAErik表示，采用纯视觉自动驾驶方案的新款Model Y，日常体验是没明显区别的，自动驾驶的表现依然很好。而这款车在行驶中比旧款更灵敏、果断和精确。

DAErik还表示，大家担心的弃用毫米波雷达后车辆的主动安全性功能是否会有所缺失，关于这个其实不需要担心。

试乘试驾后，DAErik表示至少在Autopilot的表现上能够感受到，纯视觉方案毫不逊色有雷达的方案，甚至更胜一筹，纯视觉方案就像我们身边的老司机。

当行驶在一个大弯道时，Autopilot会在恰到好处的时机柔和地减速，随后稍稍打一下方向盘，再慢慢加大转向角度使得车身进入弯道，通过弯心后柔和地回正，并顺滑地加速。

来源：车东西

考过科目二的都知道，S弯的时候压线肯定要挂。而在整个过程中，新款Model Y始终在道路中间，不会等到轮子压线了车子才调整角度。

DAErik表示，新款Model Y在细节上有很多人性化的设计，例如雨刷器上的玻璃水喷嘴、前排车窗双层玻璃、防眩目外后视镜等。

不过，如今的纯视觉方案需要车主必须先激活远光灯自动开启功能，然后才能使用 Autopilot，而纯视觉的 Autopilot 只有在车速不超过约121km/h的情况下才能正常工作。

对于消费者而言，开车的过程中遇到的路况、外界条件、突发状况等因素具有随机性，谁也不能保证纯视觉方案在光线不足、交通拥堵、外界车辆紧急变线刹车、行人鬼探头等情况下能有同样优秀的表现。

而该视频并没有提到这款车是否拥有 FSD 功能。

有媒体爆料称，近期美国国家道路交通安全管理局（NHTSA）和高速公路安全保险协会（IIHS）可能会对纯视觉自动驾驶方案的特斯拉车型进行测试，对整车的安全性重新进行评估，我们也需要等待测试结果。

特斯拉一直是视觉派坚定的守护者

关于特斯拉会不会用雷达，似乎不太可能。

在自动驾驶的感知领域，行业内分成了立场鲜明的两派——视觉派和激光雷达派，而特斯拉是视觉派最坚定的守护者。

两种方案决定了车用什么“眼睛”来帮助车主进行自动驾驶。视觉派主要依靠摄像头，是模拟人体视觉的一种感知方式（就像人眼一样的视线）；激光雷达派会使用以激光雷达为主的传感器来判断路况，对道路上的车进行预判，再传给其他电子配置。

旗帜鲜明的马斯克曾经将激光雷达贬的一文不值：

2015年10月：激光雷达毫无意义，对于自动驾驶汽车来说并非必需。不是激光雷达的粉丝，认为摄像头加上前置雷达就足以替代激光雷达。
2017年4月：激光雷达非常糟糕，他们将放弃激光雷达，记住我的话，这是我的预测。
2018年2月：激光雷达价格昂贵，丑陋且不必要。
2019年4月：激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的，如果长了一堆的话，那就太可笑了。任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终。傻子才用激光雷达，现在谁（做自动驾驶）还要靠激光雷达，那就注定完蛋！不信走着瞧！

关于猜测特斯拉可能会用上激光雷达，Guidehouse Insights的分析师萨姆·阿伯萨米德（Sam Abuelsamid）就曾表示，目前任何有关马斯克会改变方向、采用激光雷达的暗示都是不现实的。“如果他们做出这样的改变，能让整个车队报废，因为特斯拉不会改装100万辆汽车。”

此前特斯拉官网曾发布一个声明：“我们正在继续向基于摄像头的Autopilot系统Tesla Vision过渡。”。

今年4月，马斯克发文表示，特斯拉全自动驾驶（FSD）Beta v9.0版已准备就绪，即将陆续向用户推送。特斯拉原来准备在4月发布FSD Beta 8.3，更新被搁置以后，特斯拉准备直接发布自动化驾驶程度更高的FSD Beta 9.0版本。

值得注意的是，FSD Beta v9.0将为纯视觉方案，不再依靠毫米波雷达。

雷锋网此前发文表示，马斯克坚持不用激光雷达，特斯拉也确实做到了这一点。

2020年2月的Scaled ML 大会上，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy分享了团队正在研究的一种“伪激光雷达”（pseudo-LiDAR）的新技术。

根据他的介绍，这项技术可以通过对摄像头图像的像素景深测算，在没有激光雷达的硬件条件下，实现近似于激光雷达的探测精度，缩短纯视觉技术架构与激光雷达之间的性能差异。

也就是说，用雷达来训练视觉算法，以便其迅速成长，从而最终彻底抛弃所有雷达。

特斯拉为什么不用雷达？

目前全球汽车行业公认的汽车自动驾驶技术分级标准主要是SAE（国际自动机工程师学会）标准，在自动驾驶中分为L0到L5六个等级。

在自动驾驶的视觉感知模块中，从L2开始，就需要感知算法的加入，这就涉及到了不同的传感器来提供不同的信息。

其实，在自动驾驶系统的开发、推广和营销方面，不同自动驾驶公司对于自动驾驶技术路线仍有争议。但是对于未来的发展趋势，业内主流还是更偏向于支持激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器融合的方案。

而业内认为马斯克坚持的“全球最为坚定的纯视觉技术路线”极具个人特色。

刨除马斯克个人因素，以下这些传感器本身的优缺点也是采用不同方案的原因。

应用于实际道路上

激光雷达

优点：

探测精度高，可实现厘米级；

探测距离远，能超过200米；

可用于路牙检测。

缺点：

容易受到自然光线的影响，例如在光照强烈的地方效果会减弱；

遇到极端天气容易可能无计可施；

可以对物体运动状态进行判断，但是对障碍物不能精确分析。

摄像头

优点：

可完成对车牌及道路两边的识别，如限速牌、红绿灯等；

对障碍物的识别可以通过深度学习进行细致分类。

缺点：

只能获得2D图像画面，无法直观测距；

识别精度较低（获取准确三维信息比较难）；

缺陷只能靠算法弥补；

容易受强光、雨幕、大雾等恶劣天气影响等。

关于成本

激光雷达的价格是很高的，例如L4级别无人驾驶车所使用的64 线激光雷达大概在8到10万美金一台。Google无人车用的64线Velodyne激光雷达本身的价格高达75000美元，这个价格都能快买一辆特斯拉了。车载摄像头的价格在30美元左右，相对激光雷达成本价格来说，摄像头成本已经非常低廉了。

其实纯视觉方案的技术难度要远高于激光雷达+摄像头等传感器融合的技术方案，因此，面对复杂多变的自动驾驶行驶环境，与多传感器的信息融合就显得十分重要。

华为、小鹏、蔚来等认为，激光雷达是比视觉算法更好的技术，也就选择使用激光雷达+摄像头等其它的传感器融合。

例如4月17日亮相的ARCFOX极狐 αS华为HI版，其感知系统就是由3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗摄像头以及高精地图组成，ARCFOX极狐 αS华为HI版也是激光雷达全球量产第一车。

价格一直是影响未来主流方案的因素。

以特斯拉为代表的“纯视觉技术路线”坚持认为激光雷达是成本高，并不如视觉算法的价值高。

例如特斯拉自动驾驶采用的是摄像头 + 毫米波雷达的解决方案，特斯拉 Model 3 搭载了 8 个摄像头，另有 1 个毫米波雷达与 12 个超声波传感器。

而特斯拉搜集特斯拉车主（车上有专门自我修正、报告错误的接收器）的资料，当预判和车主的行为不一致时，车就会生成报告递交给数据中心。特斯拉希望凭借自己存量车多的优势，将车主的信息收集起来就能够进行调节、更正，通过算法不断优化自己的模型，让特斯拉的行为更智能、更贴近于人。

而且对于毫米波雷达，在上文中也可以看到，特斯拉的FSD Beta v9.0不再依靠毫米波雷达。

特斯拉FSD V 9.0的方案，核心在于去采用了全新的软件架构，也就是用了新的算法，这个算法可能是更接近人脑运行的逻辑。

写在最后

从目前市场上看，大多数车企选择激光雷达融合多种传感器的方案，对于未来的发展趋势业内人士表示，这要看是激光雷达成本降低的速度快还是视觉技术的发展得快。

百度Apollo的王亮表示，激光雷达和摄像头不是排它的也不是单纯的从属和互补关系。从安全性考虑，二者具备相同的重要性和不可替代性，缺一不可。

不过无论哪一种方案，都在促进自动驾驶走得更远。

我们也期待抛弃了雷达的Model 3和Model Y真的非常好开！

本文参考来源：

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1701782805352720676&wfr=spider&for=pc
https://www.ithome.com/0/555/737.htm
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1700700447099458481&wfr=spider&for=pc
https://36kr.com/p/1240564655662466
https://xueqiu.com/8701275730/168250252
https://wallstreetcn.com/articles/3631159
https://www.chinaz.com/2021/0526/1255803.shtml
https://new.qq.com/omn/20210526/20210526A043GT00.html

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