马斯克硬气批激光雷达无用，自动驾驶没有鱼与熊掌的两难抉择？_风闻

目前辅助驾驶、半自动驾驶或无人驾驶汽车的发展，摄像头是绝对的主流，但激光雷达也在成本和体积都快速改善的状况下，成功打进了不少车厂，成为其未来自动驾驶的基础传感技术之一。

在自动驾驶业界，激光雷达和以摄像头为基础的技术着眼点不同，各自也有其应用上的限制，多数车厂都是以二者搭配来解决彼此之间的短板，但也有车厂坚持，基于摄像头传感的自动驾驶技术才会是未来主流，对激光雷达毫无兴趣。

特斯拉CEO马斯克在4月底曾对媒体表示，激光雷达对其自动驾驶系统作用不大，且该设备极为昂贵，且还有许多未解决的问题。马斯克强调，该公司的自动驾驶系统过去不会，未来也不会使用激光雷达。

激光雷达现在的问题以及潜在的风险

首先价格是最大的关键，即便是现在的2~8线的平价激光雷达，价格也还要在300美元之间，比主流的摄像头元件或毫米波雷达更贵，若是16线以上长距离的激光雷达，价格仍可能高达数万美元以上。另外，激光雷达在雨雪等恶劣天候下效果不佳也是难以解决的问题。

图：Velodyne的长距离激光雷达，功耗约为30W，价格高达10万美元。（Velodyne）

另外，平价产品规格为100~200公尺感测距离的产品功耗约在10W左右，但如果要达到300公尺左右的长距离侦测，此时激光雷达的能耗可能达到30W，若是主流车款可能平均每辆需要3~5颗激光雷达，那整体能耗也要上百W，对于未来新能源车采用电池，以及自动驾驶系统计算元件本身等仅能在有限功耗预算限制下设计的车款，也都会产生相当大的压力。

图：主流自动驾驶的传感器配置概念图（www.cntronics.com）

另外，激光雷达虽可很好的识别物体外型，但无法”看到”物体的表面颜色或特征，也就是说，激光雷达无法识别道路标线，也无法判读号志牌上诸如速度限制或者是驾驶行为的引导内容。

另外，在CES 2019时曾发生一件事，那就是激光雷达的不可视光线永久性损害了单眼相机的CMOS传感器，而如果激光雷达会损害相机的传感器，那就有可能损害其他汽车上的摄像头元件，而摄像头是目前ADAS或部分已上市的L3自动驾驶汽车的主要传感元件，而即便是主打基于激光雷达的汽车产品，也缺不了摄像头的辅助，若基于激光雷达的汽车大量上市，会不会造成汽车之间的”彼此伤害”？这也是令人质疑的问题。

图：烧坏相机传感器的凶手，以及被烧坏传感器的相机拍摄结果。

摄像头或许能做到更好

而另一个马斯克所坚持的重点，在于摄像头技术也不断在进步，成本下降的幅度更高于激光雷达，且目前主流视觉识别技术已经能够达到极高的识别率与精度，对现实世界的判读能力基本上已经要强于人眼，若基于人眼的人类驾驶能够做好绝大多数的驾驶决策，那么基于摄像头，以及搭配基于更高效率AI计算方案的自动驾驶方案表现也没道理会比人类差。

另外，汽车也可以通过使用双摄像头形成立体视觉，或是加上基于飞时测距（ToF：Time of Flight）或结构光（Structured light）技术的深度传感器，甚至可能利用单摄像头，通过神经网络计算，判读前后帧的加速度/运动轨迹，也能判读图像中物体的移动速度与距离，通过这些技术的加入，可以很大的弥补过去用来进行道路、物体识别的主摄像头，在距离判断能力上的不足。

前几天康奈尔大学也提出了一个所谓”基于视觉深度估计的伪激光雷达(Pseudo－LiDAR)”项目研究，通过使用立体视觉法处理并撷取的信号，能够达到和激光雷达类似的效果。

研究者也指出，可以尝试在pseudo-LiDAR和LiDAR之间架一个(生成对抗网络)GAN，以生成更高精度的pseudo-LiDAR，使基于图像的3D深度识别性能进一步接近基于激光雷达的技术，即在自动驾驶中，相机完全代替激光雷达，甚至传统毫米波雷达将成为可能。

而这些作法基本上都不会让汽车的制造成本增加，也不会增加原本就已经吃紧的功耗负担，这些只是在既有摄像头技术基础上的小改进，或者是额外算法的加入。

换言之，如果摄像头就已经可以处理几乎所有情境下的道路特征识别，甚至能够通过算法来增加未来摄像头对立体/深度图像的处理能力，那就没必要让系统复杂化，而这也是马斯克之所以坚持纯摄像头技术的核心概念。

图：特斯拉目前自动驾驶系统上所使用的方案，采用了多达8个的摄像头传感器（特斯拉官网）

激光雷达阵营的辩词略显无力

GM旗下自动驾驶Cruise Automation执行长Kyle Vogt曾表示，自驾车需要激光雷达带来的冗余设计以及重叠能力。

Waymo首席科学家Drago Anguelov也在前不久的Google IO上表示，如果要用纯摄像技术来达到自动驾驶，风险非常高。

而国内外不少自动驾驶业者和激光雷达业者也都站出来表达反对马斯克观点。主要是在鲁棒性的强调，及激光雷达可识别物体外型与大小等特性上的优势，这些业者认为，特斯拉的自动驾驶基本还不到位，无法达到真正的L4自动驾驶能力。也有媒体指出，根据特斯拉的车主手册，特斯拉的自动驾驶系统可能无法很好的识别某些场景，或者是避让静止的车辆。

不过，特斯拉汽车的标配AutoPilot只相当于一般常见的ADAS，完整功能的全自动驾驶Autopilot版本才有完整数量的摄像头、自动驾驶AI计算核心，以及更强的环境感测与驾驶决策能力，过去出车祸的特斯拉汽车多半仅使用标配ADAS。

而我们从Youtube上的特斯拉的紧急回避视频可以看出，特斯拉似乎早就已经可以做到距离判断与高级的前后方车况预判与紧急回避动作。

而前阵子也有特斯拉车主提供了被追撞后车子自动回避前方已经停止的车辆的视频片段，显然部分以质疑特斯拉自动驾驶表现来反驳马斯克对激光雷达看法的评论者并没有很好的理解到目前特斯拉自动驾驶技术的进展程度。