自動駕駛“路線”之爭：汽車行業也有“真香定律”？

01“路線”之爭

在自動駕駛領域，馬斯克的執著一直以來為人津津樂道。馬斯克個人鐘愛純視覺解決方案，對激光雷達不屑一顧，對此的理由也很直白：從“第一性原理”出發，最好的自動駕駛就應該向最好的人類司機學習，而司機駕駛只依賴眼睛來判別，所以自動駕駛也應該靠視覺，而非額外的傳感器。

“人類開車靠視力，而不靠眼睛發射激光。”基于這樣的理論，特斯拉一直希望用純視覺解決方案實現自動駕駛，摒棄激光雷達等裝置。

理想很豐滿，現實很骨感。純視覺路線并不為大多數車企所采用。目前，不論是蔚來、小鵬、理想、威馬、智己等新興企業，還是長城、一汽等傳統車企，紛紛在新車型上搭載激光雷達，形成攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多傳感器融合的系統，而非僅僅依賴“所見即所得”的視覺深度學習。

搭載激光雷達的汽車在路上行駛。圖片來源：大卓智能

理想汽車更是提出，激光雷達的作用類似于安全氣囊，雖然沒有它也能實現自動駕駛，但視覺學習的場景總歸是有局限性的，當遇到新場景的時候，激光雷達能對此起到安全兜底的作用。

02原理之辨

被馬斯克不屑一顧的激光雷達，為何被認為是“安全氣囊”呢？

激光雷達的原理其實并不復雜。一句話概括：生活中的自然光是有強有弱的，而激光就是在自動駕駛中對自然光的補充。

我們發射一束激光，經過目標反射后被接收系統收集，通過測量反射光的運行時間，就可以確定目標的距離。由于激光具有極高的單色性和準直性，測量結果可以直接體現物體的距離方位、深度信息、反射率等，從而生成精確的數字高程模型。

圖片來源：科普中國

相對于視覺學習技術，激光雷達不受惡劣天氣的影響，無論白天黑夜、雨雪風霜都可以使用，對綜合性能的影響很小。

看起來視覺攝像頭本身的成本遠低于激光雷達，然而搭建學習體系和大量路測的成本，對于規模不大的車企來說是無法承擔的。這是因為視覺學習模式迫切需要解決“拍到的是什么”的問題，這就需要充足的大數據支撐。像特斯拉這樣的巨無霸，可以通過神經網絡訓練、自研打造的FSD芯片、云端無監督訓練和獨創的“影子模式”等分析實現視覺識別的良好效果，但全世界畢竟只有一個特斯拉。

除此之外，安全性的問題也不容忽視。自動駕駛的安全性關乎企業聲譽，一場意外事故的發生，就足以對企業公關帶來毀滅性的影響。在這樣的前提下，大部分企業都抱有“求穩”的心態。即使攝像頭+毫米波+超聲波雷達綜合之下，可以解決99%的問題，大部分車企也如理想汽車一樣，在視覺識別模型建立的同時選擇激光雷達作為隱形的“安全氣囊”。

03市場之選

視覺學習技術支持相關人士，自然會聲稱“純視覺路線是未來趨勢，是自動駕駛回歸本源的體現”；而生產激光雷達企業，也會宣傳“激光雷達是必不可少的，能夠彌補模擬視覺的局限性”。這一場關乎自動駕駛未來方向的空前辯論，目前暫時還看不到盡頭。

從技術而言，不同企業的狀況不一致，哪種解法更優秀現在還不好說。其實，與其說純視覺路線與激光雷達路線，是一場技術上孰優孰劣的爭鋒，倒不如說這是現實的供需關系、市場份額的爭奪。

那我們就不妨來看看市場是如何選擇的：

上汽2023年10月推出的“爆款”智己LS6車型，激光雷達傳感器+英偉達Orin智駕芯片將作為標配出現；2022款沃爾沃XC90與Lumina合作，搭載車頂式激光雷達技術；2022年，長城摩卡DHT-PHEV激光雷達版也成功面世；2022年蔚來ET7搭載激光雷達，由蔚來與圖達通聯合開發......

甚至連視覺識別領域最硬的“骨頭”特斯拉，都疑似對視覺路線產生了“自我懷疑”：

近日墨西哥新萊昂州州長塞繆爾·加西亞在上海之行期間表示，特斯拉的兩家中國供應商將在墨西哥北部新萊昂州投資近10億美元，特斯拉正計劃在那里建造一座新工廠。而其中一家正是激光雷達企業禾賽集團。

超高清遠距激光雷達 AT128。圖片來源：禾賽科技

特斯拉對禾賽的邀請令人浮想聯翩，而禾賽集團也“尚未最終作出”接受邀請，在墨西哥新建工廠的決策。當然，也有人認為，特斯拉此舉并非為汽車設置激光雷達，而是為人形機器人供貨。

就市場而言，普通消費者最關注的，并不是一臺汽車是采用純視覺模式，還是采用激光雷達模式。而是汽車本身作為一個“黑箱”集成以后，實現自動駕駛的性能、安全性究竟如何。行車安全不安全，市場買賬不買賬，才是汽車質量的硬指標。中國有句話：不論黑貓白貓，抓到老鼠才是好貓。當行業前景被迷霧籠罩之時，大部分車企即使付出額外成本，也要配備“真香”的激光雷達，可見激光雷達仍然是實現更高級別自動駕駛的良好途徑。