激光雷達(dá) 視覺算法

激光雷達(dá)VS視覺算法，求同存異的差異化角逐

車智駕 2022-02-23 00:59

作為造車新勢力領(lǐng)頭羊，特斯拉的一舉一動都備受“后進(jìn)者”關(guān)注與“借鑒”。然而在車用感知層傳感器上，特斯拉不僅沒有被當(dāng)做前進(jìn)的明燈，反而被“后進(jìn)者”批判成了反面教材。

激光雷達(dá)，被馬斯克稱為“只有傻子才會用”的東西，成為了“后進(jìn)者”們評判自動駕駛性能優(yōu)劣的衡量物，長城汽車旗下的高端新能源品牌‘沙龍汽車’甚至直接喊出了“4顆以下，請別說話”的“炫耀”口號，彰顯實(shí)力。

在國內(nèi)外車展上，激光雷達(dá)也成為了吸睛之王，速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、圖達(dá)通、Lumina、法雷奧在2022 CES展會上紛紛發(fā)布了新品，獲得了車企的大量訂單，并預(yù)計(jì)在今年實(shí)現(xiàn)新一代激光雷達(dá)“上車”全新車型的量產(chǎn)銷售。

蔚來、威馬、智己、小鵬、極狐、哪吒、本田等車企都將或已推出搭載激光雷達(dá)的新車型，激光雷達(dá)規(guī)模應(yīng)用元年已然到來。

兩派路線之爭：成本與技術(shù)的平衡之道

就像動力電池路線之爭一樣，國內(nèi)激光雷達(dá)市場同樣面對著路線選擇的問題。

從當(dāng)下來看，國內(nèi)“激光雷達(dá)派”占據(jù)了上風(fēng)，但這并不意味著國產(chǎn)車企在車用感知層傳感器上就此領(lǐng)先了堅(jiān)持“視覺算法”的特斯拉。

在車智駕看來，國產(chǎn)車企成為“激光雷達(dá)派”的擁躉者，在本質(zhì)上是在“拼成本博未來”，而特斯拉堅(jiān)定視覺算法路線則是在“淡化未來博發(fā)育”，兩者殊途同歸，最終目的都是為了搶市場。

通過硬件堆砌彌補(bǔ)算法與數(shù)據(jù)不足的國產(chǎn)車企，通過成本的額外付出換取行業(yè)競爭權(quán)。

ADAS高級駕駛輔助系統(tǒng)需要感知、決策、執(zhí)行這三步才能進(jìn)行駕駛的操作，后兩者車企結(jié)合自身優(yōu)勢，在解決方案上形形色色，各具千秋，唯獨(dú)在感知層的傳感器硬件選擇上產(chǎn)生了極大的分歧。

“視覺算法派”的邏輯很清晰，既然人靠兩個(gè)眼睛就能做到駕駛車輛，那么給車輛多加幾個(gè)眼睛（攝像頭），理論上會比人駕駛更安全。至于在駕車時(shí)人大腦的作用，則用AI代替。通過先進(jìn)的算法和海量的數(shù)據(jù)讓AI自主學(xué)習(xí)，以此達(dá)到等同或接近人大腦的水平。

“視覺算法派”的優(yōu)點(diǎn)在于成本偏低，特斯拉“三目攝像頭”的環(huán)視解決方案成本在千元以內(nèi)，并且規(guī)模效應(yīng)會進(jìn)一步降低成本；但缺點(diǎn)也很明顯，在算法不成熟之前，很容易因?yàn)樗惴ǖ腻e(cuò)誤識別出現(xiàn)安全事故。比如特斯拉撞車、撞欄桿、錯(cuò)誤識別緊急剎車等事故是早期算法不成熟造成的事故。

除此之外，“視覺算法派”很難解決人眼無法感知的corner case（極端情況），增加了行車安全風(fēng)險(xiǎn)。理論上，“視覺算法派”只適合L3之前的自動駕駛，需要人工干預(yù)，在車輛自主權(quán)更高的L4或L5級自動駕駛上，會出現(xiàn)有心而無力的情況。

“激光雷達(dá)派”則踐行著未雨綢繆的準(zhǔn)則，在“視覺派”的基礎(chǔ)上多加了幾個(gè)激光雷達(dá)，通過硬件堆砌最大程度上彌補(bǔ)感知缺陷以及算法上的落后，降低事故概率，相當(dāng)于多花錢為自己買了一份安全保險(xiǎn)。但這份用來做安全冗余的“保險(xiǎn)”并不便宜，激光雷達(dá)落地的不成熟導(dǎo)致其成本在短時(shí)間內(nèi)高企不下。

“激光雷達(dá)派”最大的弊端在于，成本大幅度增加的激光雷達(dá)并不能成為智能汽車殺手級的硬件。

在小鵬P5上市當(dāng)天，何小鵬接受訪談時(shí)表示，電芯和芯片才是電動汽車兩大重要?dú)⑹钟布?，激光雷達(dá)也不如攝像頭重要，其核心只是針對極端情況把可靠性、穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率提高。也就是說，除了在特斯拉出反面事故的時(shí)間段，增加攝像頭對于消費(fèi)者決策的影響力并不深。

總的來說，從行車安全來看，隨著新能源汽車政策趨嚴(yán)以及車企差異化競爭拼賣點(diǎn)，增加激光雷達(dá)做安全冗余的方案必將成為主流，甚至是車企的必選方案。小鵬的何小鵬和蔚來的李斌都表示，寧愿硬件、軟件冗余，也要做出一個(gè)“負(fù)責(zé)任”的高級別自動輔助駕駛來。

從成本考量看，激光雷達(dá)的價(jià)格高企不下，視覺算法經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)接近人類要求的水平，在L4、L5全面來臨之前，似乎沒必要增加看似不必要的激光雷達(dá)。

那么是否可以認(rèn)為，要不要添加激光雷達(dá)是安全冗余的必要性與成本考量之間的問題，國產(chǎn)車企為了用戶安全寧愿選擇“不討好”的方案？或許未必。

特斯拉的“固執(zhí)己見”，只為短期內(nèi)策馬狂奔。

特斯拉的視覺算法通過多年的積累，在L2、L3級別的自動駕駛上已然夠用。在更高階的自動駕駛上，各國大都持有保守態(tài)度，政策上尚未全面開放。

在這一過渡的時(shí)間節(jié)點(diǎn)上談安全冗余，似乎有違大眾對于資本“利益最大化”的認(rèn)知。

以車企的角度看問題，先將硬件留足富余，量產(chǎn)上車后再通過OTA不斷升級的長遠(yuǎn)打算只能作為Plan B。因?yàn)榧す饫走_(dá)只是硬性標(biāo)準(zhǔn)，要想達(dá)到更安全的自動駕駛，關(guān)鍵在于如何運(yùn)用激光雷達(dá)提供的數(shù)據(jù)，本質(zhì)上還是要調(diào)教算法。比如小鵬的P5雖然搭載了激光雷達(dá)，但是與P7的智能駕駛水平差異并不明顯。

對于車企而言，算法才是Plan A，其優(yōu)先級遠(yuǎn)高于激光雷達(dá)。押注Plan B則意味著大部分車企沒有Plan A可供選擇。

特斯拉“放棄”激光雷達(dá)，將其形容為闌尾的底氣在于其Plan A（視覺算法）足夠先進(jìn)，能夠支持L2全面過渡到L3或L4。至于到了不得不加激光雷達(dá)的L4或者L5時(shí)期，反復(fù)無常的馬斯克不介意再發(fā)一條推特“為了合規(guī)，特斯拉決定安裝激光雷達(dá)，雖然相對于我們先進(jìn)算法和技術(shù)而言，這并沒有什么用”。

真到了這一時(shí)刻，激光雷達(dá)的價(jià)格或許早已下探到了可以忽略成本增加影響整車定價(jià)體系的程度。在此之前，節(jié)省了大量激光雷達(dá)成本的特斯拉，可以利用價(jià)格優(yōu)勢搶占市場份額。

而國產(chǎn)車企已經(jīng)錯(cuò)過了借鑒“特斯拉打法”的最佳時(shí)機(jī)，也沒有必要的基因和實(shí)力。要想達(dá)到特斯拉級別的算法，需要優(yōu)秀的算法和海量的數(shù)據(jù)。優(yōu)秀的算法需要大量人才，海量的數(shù)據(jù)需要足夠大的用戶群體為特斯拉提供數(shù)據(jù)，這兩點(diǎn)國產(chǎn)車企都很難與特斯拉相提并論。

最為重要的一點(diǎn)在于，特斯拉的先行優(yōu)勢使其擁有一定的犯錯(cuò)權(quán)。換句話說，相關(guān)法規(guī)的不完善使得算法不成熟的特斯拉擁有了一定限度的“死亡指標(biāo)”，時(shí)間差讓特斯拉度過了打磨算法的“事故頻發(fā)階段”，這也是后進(jìn)者們不能借鑒特斯拉的一個(gè)重要原因。

因此，大部分車企都成為了更為保守的“激光雷達(dá)派”，額外支出大量的成本為更高級的自動駕駛預(yù)埋硬件的同時(shí)，借助激光雷達(dá)彌補(bǔ)算法的不足，在夜間行車、彎道巡航等場景提高L3級自動駕駛的可靠性。而這一成本負(fù)擔(dān)，或?qū)㈤L久持續(xù)。