在自動(dòng)駕駛的技術(shù)路徑上，代表未來的特斯拉與象征保守的豐田卻意外地走到了一起，在視覺派的道路上越走越遠(yuǎn)。

激光派和視覺派有何本質(zhì)的區(qū)別？自動(dòng)駕駛的未來又將去向何方？諸君且聽我慢慢道來。

基本邏輯的本質(zhì)區(qū)別

想要搞清楚激光派與視覺派的本質(zhì)區(qū)別，我們還是要先回到自動(dòng)駕駛的基本邏輯上來。

作為一個(gè)駕駛員，我們的駕駛行為通?？梢员徊鸱譃橐韵聨讉€(gè)步驟：眼睛觀察、大腦反應(yīng)、最后落實(shí)到四肢行動(dòng)上。

自動(dòng)駕駛的流程和我們?nèi)祟愰_車類似，也可以被分為三大模塊：

感知、決策、執(zhí)行。

而激光派與視覺派的爭論焦點(diǎn)——就是在自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)構(gòu)建中，感知與決策誰才是真正的核心？

激光派認(rèn)為自動(dòng)駕駛的核心模塊應(yīng)該是感知，他們的邏輯是：

依靠以激光雷達(dá)為核心的傳感器矩陣收集三維物理數(shù)據(jù)，在物理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建場景模型及進(jìn)行AI演算，現(xiàn)實(shí)的物理數(shù)據(jù)才是系統(tǒng)的核心，這是一套自下而上的邏輯。

與激光派不同，視覺派認(rèn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心模塊應(yīng)該是決策。他們的邏輯是：

和人類開車相似，依靠攝像頭為主的傳感器組收集信息，再由AI將二維圖像轉(zhuǎn)化為虛擬的三維模型，AI決策與演算是系統(tǒng)的核心，是一套自上而下邏輯。

搞清楚激光派與視覺派的本質(zhì)區(qū)別后，二者在實(shí)際應(yīng)用場景下的優(yōu)劣勢也就十分清晰了。

視覺派與激光派的技術(shù)優(yōu)劣

視覺路徑在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中運(yùn)用得較早，相關(guān)的技術(shù)特征目前在行業(yè)中也已經(jīng)形成了共識(shí)。

由于視覺路徑的核心是AI構(gòu)建，不論是將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維模型，還是依據(jù)虛擬的三維模型產(chǎn)生行為決策，都要有一個(gè)足夠聰明的AI。

以目前的技術(shù)手段，只有進(jìn)行大量的場景訓(xùn)練才能提高AI的智能化程度，但這也是視覺路徑的死穴：

AI畢竟不是人類，只能依據(jù)已有的道路經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，一旦出現(xiàn)未曾學(xué)習(xí)的場景，很有可能無法判斷現(xiàn)場情況并導(dǎo)致出現(xiàn)安全隱患。

特斯拉名場面

視覺路徑相比起激光路徑最大的優(yōu)勢，無疑就是成本了。

首先在傳感器層面，以攝像頭為主的傳感器組成本會(huì)更低。而在AI的訓(xùn)練問題上，依靠大量用戶的后期訓(xùn)練，也可以實(shí)現(xiàn)成本的有效轉(zhuǎn)移，例如特斯拉車型上運(yùn)用的 “影子”模式，可以自主學(xué)習(xí)車主駕駛習(xí)慣。

而激光路徑作為較晚出現(xiàn)的產(chǎn)物，與視覺路徑相比具備更強(qiáng)的安全性。

我們可以將激光雷達(dá)視為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的虛擬保險(xiǎn)杠，基于現(xiàn)實(shí)物理數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維模型可靠性更強(qiáng)；如果遇見了AI未曾學(xué)習(xí)過的非常規(guī)情況，系統(tǒng)的安全標(biāo)定也可以偏向物理數(shù)據(jù)，所以激光路徑在理論上能提供更好的安全性能。

但激光路徑目前最大問題，則就是昂貴的價(jià)格了。

早期的激光雷達(dá)產(chǎn)品，例如Velodyne公司在2017年發(fā)布的相關(guān)產(chǎn)品，單價(jià)高達(dá)7.5萬美元；2008年至2020年，相關(guān)產(chǎn)品的售價(jià)也還停留在1000美元左右；2021年，雖然華為已官宣將相關(guān)產(chǎn)品的售價(jià)控制在500-200美元，但目前尚未實(shí)現(xiàn)大批量產(chǎn)。

自動(dòng)駕駛路在何方

關(guān)于自動(dòng)駕駛的路徑選擇，其實(shí)本就不是一個(gè)魚與熊掌不可兼得的命題。

基于華為等供應(yīng)商目前關(guān)于產(chǎn)品價(jià)格的下降趨勢，我們有理由相信在激光雷達(dá)的成本在未來將逐漸被主機(jī)廠所接受，小鵬P5等產(chǎn)品的上市也從側(cè)面驗(yàn)證了這一點(diǎn)。

而特斯拉等視覺派本就在AI算法方面就具備優(yōu)勢，如果成本足夠合理，為加強(qiáng)系統(tǒng)安全性而出現(xiàn)“臨陣倒戈”的情況也不是不可能。

除了主機(jī)廠的主觀意愿外，宏觀環(huán)境也在發(fā)生著變化：基于高精地圖、智能道路、V2X萬物互聯(lián)系統(tǒng)等子系統(tǒng)構(gòu)建的大交通體系是未來基建的必經(jīng)之路，這一趨勢下對于底層道路數(shù)據(jù)的需求量將會(huì)激增。

對于主機(jī)廠而言，激光雷達(dá)等傳感器所獲取的道路信息，不僅僅能在未來產(chǎn)生更大的商業(yè)價(jià)值，更有可能在國家相關(guān)部門的管理中被整合進(jìn)大數(shù)據(jù)體系中來。

所謂天下分久必合，合久必分，未來的自動(dòng)駕駛江湖中可能再無激光派與視覺派的紛爭了。

結(jié)語

在當(dāng)下的中國，我們不僅擁有世界上最大的新能源市場，而且還擁有諸多技術(shù)最領(lǐng)先、性價(jià)比最高的零部件供應(yīng)商。

而我們的自主品牌，近年來他們所堅(jiān)持的AI全棧自研與產(chǎn)品智能化提升，使得當(dāng)下的市場中對于自動(dòng)駕駛技術(shù)的接受度越來越高。

在市場與技術(shù)的雙重催化下，自動(dòng)駕駛技術(shù)在中國可能將擁有一個(gè)更廣闊的未來。