/ 导读 /

特斯拉能被业界称作全球纯电动车的领航者，那么特斯拉肯定是有超越同行之处的。事实上，特斯拉在自动驾驶领域同样不愿意跟随大流，而是另辟蹊径，积极且大胆地创新。特斯拉CEO马斯克此前更是放话：“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾的存在基本是无意义的，如果长了一堆阑尾的话，那就太可笑了。任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终。”

可能更加让人觉得不可思议的是，被大家视为天才的马斯克已经对激光雷达嗤之以鼻，但中国科技巨头华为反倒视激光雷达如若珍宝一般，并且不惜投入上万人的规模进行研发。那么，到底是马斯克对了，还是华为对了呢？华为与特斯拉将要上演一场巅峰对决，自然值得业界期待。

首先要说明的是，在自动驾驶领域，对环境监测的传感器主要有两大类——摄像头和雷达。摄像头通过图像识别技术实现距离测量、目标识别等功能；雷达则是利用发射波和反射波之间的时间差、相位差，从而获得目标物体的位置和速度等数据，雷达具体又包括了毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达。

如同人一样， 汽车自动驾驶，需要经过感知、到判断、再到操控三个步骤。负责判断的算法，以及负责操控的车辆架构，厂商们各有各的办法，在此就不详谈；此次讨论的重点，是负责感知的硬件，为此，业内已经产生了巨大的分歧。

对于自动驾驶传感器的选择，当前市场上存在的分歧，即存在着两种不同路径。一种是由摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件组成，构成纯视觉计算方案，特斯拉便是典型的代表厂商之一；另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成，代表厂商如谷歌Waymo、百度Apollo、Pony.ai等主流自动驾驶厂商。对于以特斯拉为代表的纯视觉方案拥护者而言，他们十分重视控制商业成本；对于以主流自动驾驶厂商为代表的激光雷达方案拥护者，他们是将系统的安全可靠性放在了第一位。

业内一般认为，虽然摄像头拥有轻巧低成本和符合车规的特点，高分辨率高帧率意味着摄像头能提供更丰富的环境信息，同时视频数据也最接近人眼所感知的环境；但摄像头的二维图像相比三维信息更难挖掘，需要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。换而言之，纯视觉解决是“轻感知、重计算”的方案。在L4级自动驾驶传感器选型上，纯视觉解决方案会存在精度、稳定性和视野等方面的局限性，无法满足高级自动驾驶对于传感器的性能要求。

而以激光雷达为主传感器的自动驾驶方案，最明显的特征是“重感知、轻计算”，“堆叠激光雷达”的方案会适当降低感知数据处理环节对运算能力的要求，从而加快更高级L4级自动驾驶汽车商业化部署进程。所以尽管目前安装激光雷达会大幅提高传感器方案成本，但对于安全可靠性要求极高的L4级及以上级别自动驾驶而言，激光雷达其实不可或缺，以成本换安全会是一个更优的选择。

激光雷达通过测量激光信号的时间差、相位差以确定距离，但激光雷达最大的优势在于能够利用多谱勒成像技术，创建出目标清晰的3D图像。激光雷达通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出到目标对象的相对距离，并利用此过程中收集到的目标对象表面大量密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，快速得到出被测目标的三维模型以及线、面、体等各种相关数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。由于光速非常快，飞行时间可能非常短，因此要求测量设备具备非常高的精度。从效果上来讲，激光雷达维度（线束）越多，测量精度越高，安全性就越高。

作为未来自动驾驶核心传感器的代表，激光雷达核心技术主要掌握在 Velodyne、Quanergy、Ibeo三家国外企业中。其中，美国Velodyne成立于1983年，现也是全球最大的激光雷达公司。该公司的激光雷达起步较早，技术领先，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系。

那么，汽车安装激光雷达的成本到底会有多高呢？以Velodyne的16线、32线、64线激光雷达对外售价，分别高达4000美元、4万美元、8万美元；4000美元的VLP-16，还是在2018年打了5折之后的价格。如果要达到L3级自动驾驶，汽车上怎么也得安装一个。要是想达到L4级自动驾驶，全车的一套系统怎么也要5万美元以上，奢侈点的甚至会达到10万美元！

马斯克一再强调，特斯拉要想方设法控制成本，以便让电动车的价格更加便宜，为此，马斯克不惜在公开场合怒怼激光雷达，也包括用了激光雷达的自动驾驶厂商们。激光雷达太过昂贵，马斯克做出的选择是，以摄像头为主的纯视觉方案。三目摄像头的环视解决方案，成本不过300多美元，相比激光雷达便宜了不知多少倍。在马斯克以为，既然人通过双眼观察周围环境，经过大脑判断能够走路，那么汽车通过摄像头的纯视觉方案，且让神经网络系统模拟大脑，同样可以达到自动驾驶的目的。

在纯视觉方案的方向主导下，特斯拉招募了一大批在常青藤名校做视觉的硕士生或者博士生，他们也是在全球玩视觉玩得最牛的。在最新的测试Demo里，特斯拉甚至已经在部分路段完成了L4级别的自动驾驶，并且能够识别出绝大多数的交通参与者。

特斯拉是怎么做到的？简单来说，人类的大脑是怎么学习的，它就是怎么学习的。它会先通过特斯拉上的摄像头，给周围的交通参与者建立模型，同时把相片数据添加到神经网络的训练集里，让人工告诉它这是什么。形成一定规模之后，它就会有自己的判断能力，比如这是一台小轿车，那是一台货车，那边是一个骑自行车的行人，等等。

但神经网络终究是个人工智能，它确实存在误判的可能。有的是误判了物体类别，有的是误报，还有的是漏报。就比如前面有个龟速“老头乐”，早期的特斯拉不会做出反应，会直直地撞翻过去。但此时，特斯拉的测试车，以及几十万的特斯拉车主就会介入驾驶过程，要么刹车，要么变道。人工干预会触发一次快照，就是一段由多个摄像头、毫米波雷达、GPS等多个传感器组合得到的视频剪辑，和相关的后台数据。特斯拉的人员会进行复核，看看特斯拉的做法和人类的做法有什么区别，找出差距，然后让系统自动改进，也就是标注的工作。在标注中学习，就是特斯拉的“影子模式”。

可是，靠人工提供的精确标注帮助机器学习，速度太慢了——招一堆人标注员花掉大量的人员工资，无疑是拉高了不必要的成本，显然不是特斯拉追求成本碾压的风格。特斯拉要做的，是让机器自主学习。既然特斯拉有几十万台车在路上跑，那这些从路上得来的，就都是标注数据。例如，需要训练防加塞功能？只要预测cut-in（加塞）的运动轨迹，再和真实数据进行比对就好了。需要训练行人碰撞预警？只要预测行人的运动轨迹，再和真实数据进行比对就好了……而且机器的判断，错得越离谱越好——只有在不断的错误中，机器才能知道什么是正确的，才能在下次做出正确的判断和反应。

马斯克曾在去年宣称特斯拉没有建设数据中心，而是用每一台特斯拉组成了一个巨大的服务器集群。所以特斯拉需要在HW3.0硬件上堆算力极高的芯片，只有算力够高，才能处理得了海量的数据，才能进行大量的判断和计算。通过算法和海量的数据，让特斯拉的驾驶能力超过人类，也即是特斯拉真正的王牌。特斯拉有神经网络系统，能做成纯视觉；而其他厂商难以做到甚至完全没有，那就只能去采购高成本的激光雷达。

前面已经提到，纯视觉方案有个致命的缺点——因为摄像头是二维而不是三维的，现实却是三维的，因而会存在信息失真。而且，人都可能被自己的眼睛欺骗，更不用说摄像头。对于这样的缺陷，特斯拉只能通过大量的学习和算法的演进，让机器学会和人类一样识别和修正。

马斯克因为激光雷达的成本太高，索性选了纯视觉方案；但刷爆科技圈的华为却是想要打造一个业界领先的一站式自动驾驶传感器产品系列，不仅有第五代技术的毫米波雷达，5.4MP起步的高清摄像头，也有96线起步的激光雷达。自动驾驶汽车会用到的摄像头和雷达，华为在产品上均已布局。

其实在2019年10月，在北京举行的世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军全面阐述了华为在智能汽车方面的业务布局。徐直军透露，“华为也会利用自己的 5G 技术来开发毫米波雷达，实现全天候的成像，同时也会充分利用全球领先的光电子技术，开发激光雷达，真正解决激光雷达面临的成本问题与性能问题。”

对于华为而言，打造一个强大的传感器生态是智能驾驶平台的重要一步，因此，华为开发激光雷达，绝对是玩真的。2020年8月，在武汉的蓝皮书论坛上，华为智能汽车解决方案BU总裁王军透露，华为在武汉有一个光电技术研究中心，集结了一万多人的规模，该中心正在研发激光雷达技术，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。

有文章分析称，开发激光雷达，即便如王军所言是短期内，两到三年其实属于一个正常的研发周期。此次华为集结一万余人，地点选在武汉，仅从人力成本计算，研发周期内就得花费数百亿人民币。华为之所以要集结上万人的队伍，背后原因应该在于，激光雷达是一个系统级别的产品，上游的零部件市场很难有大量、车规级且性能稳定的部件供华为选择，华为一万余人的研发团队，其中有一部分工程师很有可能在做激光雷达部件供应。由于很多对手涌入了激光雷达领域，所以华为强调“短期”，实则是与时间赛跑。

不过，有接近华为的消息人士透露，目前华为的激光雷达还无法做到这么低的成本，但是基本上在数百美元的区间。跟市面上动辄数万甚至几十万元的32线、64线或128线机械式激光雷达相比，华为做的激光雷达，在价格上绝对算是非常便宜。根据华为内部人士透露，激光雷达已经成为了主机厂抢购的爆品。为了实现更高级别的自动驾驶，大部分汽车主机厂商都有考虑用激光雷达。

马斯克肯定以为，激光雷达的价格根本不可能大幅度地降下来，更不要说将价格降到一两百美元的白菜价。但华为偏偏就是觉得自己能够做出来，而如果华为真正做出了白菜价的激光雷达，全球市场格局必然产生巨变。事实上，华为也认为激光雷达会是自动驾驶领域的大趋势，与马斯克所持的观点截然相反。

目前激光雷达的竞争，国际上主要有Velodyne、Ibeo、Innoviz等厂商，国内有禾赛科技、速腾聚创等初创公司。从量产商用竞争的角度，华为因为有多年积累的全栈自研能力和交付能力，以及低成本精密制造的能力，是国外厂商和国内初创公司们所比不了的。作为全球消费级无人机龙头的大疆创新，同样在2020年推出了价格为数百美元的激光雷达产品。

如果说，纯视觉方案更适合那些才华横溢的天才玩家，例如马斯克和他的特斯拉，他们用自己的智慧，让机器学会和人类一样深度思考，从而代替人类驾驶车辆；那么，激光雷达方案更适合那些敬畏生命的老实玩家，在他们眼中，自动驾驶必须要达成100%的安全，而不是99.9999…%。当华为将激光雷达做到白菜价，意味着价格降低了90%以上，相信到时候会有很多车企抢着购买，特别是那些敬畏生命的老实玩家。

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