編者按：本文來自微信公眾號放大燈（id：guokr233），作者陳悶雷，編輯普通醬，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
聽說了嗎，特斯拉要改祖制，上激光雷達了！
眾所周知，特斯拉一直以來，都是純視覺自動駕駛最堅定的支持者。馬斯克本人更是個十分激進的“激光雷達黑”，對采用這一路線進行無人駕駛技術(shù)開發(fā)嗤之以鼻。在2019年的特斯拉“Autonomy Day”產(chǎn)品發(fā)布會上，他甚至直言“任何依靠激光雷達（開發(fā)自動駕駛）的人注定完蛋。這些昂貴的傳感器毫無必要，就像是長了一堆昂貴的闌尾，你們會明白的?！盵1]
然而全球科技圈，心口不一的事情見得多了。
一位來自佛羅里達的自動駕駛行業(yè)顧問，Grayson Brulte，近日在推特上發(fā)布了幾張照片，稱看到一輛特斯拉頂著一套“疑似”激光雷達的設(shè)備。
市場沸騰了——雷達制造商LUMINAR的股價一飛沖天。馬斯克就像大洋彼岸的羅老師，帶什么貨都有模有樣，不論是浪費能源的加密貨幣，還是自己根本不想用的激光雷達。理念沖突不重要，反正效果是出來了。
但且慢，事情可能不是這樣。
說話算話馬斯克
好吧，整件事其實就是個大烏龍，充斥著腦補、捕風(fēng)捉影和空穴來風(fēng)。
事后當(dāng)?shù)剀嚬芫肿C實車輛牌照確實屬于特斯拉，但雷達出自哪家制造商則純粹是市場猜測。沒有任何官方消息表明特斯拉與LUMINAR有合，唯一可追溯的，僅是幾個“匿名人士”提供給彭博社的“私人信息”，稱LUMINAR為特斯拉提供雷達用于“測試與開發(fā)”[2]。
但這些信息既無法證實，也不說明任何問題。
首先，這不是第一次有人發(fā)現(xiàn)特斯拉在車頂安裝“疑似雷達”的裝置。2020年6月，在加州的特斯拉總部附近就有類似的目擊記錄[3]。
其次，特斯拉安裝雷達就一定是要走雷達技術(shù)路線嗎？這可不一定。一位Guidehouse Insights的分析師就表示特斯拉改走激光雷達路線“很不現(xiàn)實”。
“（特斯拉）更有可能只是在利用激光雷達技術(shù)，測試他們基于攝像頭（視覺識別）的全自動駕駛系統(tǒng)。如果更換路線，會導(dǎo)致已經(jīng)交付的車輛嚴(yán)重貶值——特斯拉不可能改裝100萬量已經(jīng)賣出去的車?！盵2]
最后，馬斯克在自動駕駛的技術(shù)選擇上是非常，非常，非常極端的——何止是激光雷達，他什么雷達都不想要。
5月26日，特斯拉發(fā)布公告，稱將繼續(xù)推進Tesla Vision過渡：從5月份開始，為北美市場生產(chǎn)的Model 3 和 Model Y兩款車型將不再搭載雷達。這將是特斯拉首次完全依賴攝像頭視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理來實現(xiàn)自動駕駛、全自動駕駛和某些主動安全功能[4]。
這可比發(fā)推特噴激光雷達激進多了。這意味著特斯拉將放棄一切雷達，用攝像頭作為唯一的感知設(shè)備——這對于當(dāng)前的自動駕駛行業(yè)，是極為超前，甚至魯莽的。
這合理嗎？其實，在“攝像頭vs雷達”背后，是自動駕駛長久以來的技術(shù)路線之爭。
路線之爭
根據(jù)美國汽車工程師學(xué)會，自動駕駛被劃為6個等級，等級越高則車載系統(tǒng)參與的決策與控制比例越高。
圖片來源：德邦證券[5]
自動駕駛可大致分為為感知、決策、執(zhí)行三大步驟。其基本原理，是通過感知層的傳感設(shè)備獲取環(huán)境信息，隨后由決策層分析處理接收的信息，最終通過執(zhí)行層進行車輛的行為控制。感知層獲取的信息，是后續(xù)能否做出正確判斷和控制的前提條件。因此，自動駕駛的進步，十分依賴前段傳感器的技術(shù)升級。
當(dāng)前廣泛應(yīng)用的傳感器主要包括攝像頭和雷達，其中：
（1）攝像頭：利用計算機視覺判別周圍環(huán)境與物體，判斷前車距離；
（2）雷達：分為毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三類，利用發(fā)射波和反射波之間的時間差、相位差獲得目標(biāo)物體的位置和速度等數(shù)據(jù)。
目前廣泛“上車”的是L2級自動駕駛，僅具備在限制條件下可用的輔助駕駛功能，也是目前法律法規(guī)允許的最高等級。L2不需要做出復(fù)雜決策，不依賴精確的環(huán)境信息，低精度攝像頭與超聲波雷達便足以滿足需求。
但對L3以上自動駕駛，這遠遠不夠。
從 L2 到 L3 的升級，是輔助駕駛到（有限）無人駕駛的升級，監(jiān)控路況將由車輛完成，對環(huán)境信息精確度、實時運算能力的要求呈指數(shù)級增長。前端傳感器的性能，直接決定系統(tǒng)能否構(gòu)建路況的精確模型。
針對高級別自動駕駛，市場目前有純視覺和強感知兩種方案：
（1）視覺解決方案：由攝像頭主導(dǎo)，配合毫米波雷達等低成本傳感器實現(xiàn)純視覺計算。這條路線的主要廠商為特斯拉，以及百度Apollo Lite（國內(nèi)唯一自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案，搭載于威馬W6等車型）。視覺路線成本低，商業(yè)化比較簡單。缺點是傳感器的精度、穩(wěn)定性和視野等方面均存在局限性，依賴算法彌補硬件層面缺陷，需要很強的研發(fā)能力。
（2）強感知方案：由激光雷達主導(dǎo)，配合攝像頭、毫米波雷達等傳感器組成。目前參與這一技術(shù)路線開發(fā)的公司眾多，典型代表企業(yè)為Waymo、Uber、百度Apollo等科技和出行公司。
與視覺方案相比，激光雷達兼具測距遠、分辨率優(yōu)、受環(huán)境光照影響小的特點，且無需深度學(xué)習(xí)——這對于在軟件開發(fā)沒有優(yōu)勢的傳統(tǒng)車企尤為重要。但激光雷達的性能和成本均面臨瓶頸，雖被眾多車企給予厚望，距離大規(guī)模裝配仍有一定距離。
在一些城市，你已經(jīng)可以體驗到無人駕駛出租，這可能是你離激光雷達最近的機會。我們曾經(jīng)體驗了百度的無人駕駛出租，說真的，有點暈。
激光雷達，英文全稱為 Laser Detecting and Ranging，即激光探測和測距，由發(fā)射系統(tǒng)、接收系統(tǒng)、信號處理與控制系統(tǒng)組成?；驹硎前l(fā)射器射出一束激光，光束遇到物體后，經(jīng)過漫反射返回至接收器，由信號處理模塊計算與物體的距離及方位信息。同時，系統(tǒng)通過收集的環(huán)境信息繪制出三維環(huán)境地圖，精度可達到厘米級。
從產(chǎn)品形態(tài)看，激光雷達目前有機械式、半固態(tài)和純固態(tài)三條路線：
幾種激光雷達路線的對比：
1. 機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達是最為成熟的技術(shù)方案，已經(jīng)在Robotaxi/Robobus以及實驗車型得到廣泛應(yīng)用。但該路線雷達的體積巨大且極為昂貴，高性能產(chǎn)品價格平均在3000美金以上，基本只能用來技術(shù)驗證，不太可能商業(yè)化。
2. 微機電系統(tǒng)（Micro-Electro Mechanical System，MEMS）半固態(tài)激光雷達，或稱MEMS雷達，是目前比較成熟的半固態(tài)激光雷達。該路線可大幅降低生產(chǎn)成本與傳感器尺寸，是替代機械式雷達的首選路線。
3. 固態(tài)激光雷達是指無任何機械運動部件的產(chǎn)品，是技術(shù)最不成熟的類型，但前景十分可觀。目前有光學(xué)相控陣（Optical Phase Array，OPA）與快速大面積掃描硬件（Fast Large Area Scan Hardware，F(xiàn)LASH）兩條明確路線。
其中，OPA雷達具有掃描快、精度高、體積小及強可控、強抗振等一系列優(yōu)勢，且有比較明確的降低成本路線，被認(rèn)為是最有希望在未來成為主流激光雷達的產(chǎn)品形態(tài)。
FLASH雷達是目前唯一不存在掃描系統(tǒng)的技術(shù)路線，其工作原理接近數(shù)字照相機，可達最高等級的車規(guī)要求，但存在測距短及分辨率不足的缺陷。去年年底，長城汽車宣布旗下旗艦SUV將搭載“全球首個全固態(tài)激光雷達”ibeo 4D，這顆FLASH激光雷達的探測距離為130米。
激光雷達，一種“鈔能力”
如果僅從技術(shù)的角度講，激光雷達確實是很好的技術(shù)，甚至可能是目前感知硬件的最優(yōu)解。
特斯拉堅持純視覺路線，與馬斯克個人有關(guān)，但不一定是理性的選擇。
特斯拉的技術(shù)人員曾表示“人可以用純視覺駕駛汽車，為什么車不可以？”這一觀點乍一看很有道理，卻是一種詭辯。人之所以依賴視覺，是因為不具備其它復(fù)雜的感覺器官，但汽車并沒有生理機能的限制——往上裝設(shè)備就完事兒了。
一車搭載多種傳感器正是目前業(yè)界主流，像特斯拉“一條路走到黑”的反倒僅此一家。利用不同的傳感設(shè)備應(yīng)對不同的駕駛場景，這無疑在靈活性和安全性上都更有保障，這些本就是自動駕駛所必須解決的。
那阻止激光雷達上車的核心障礙到底是什么？
成本。
激光雷達實在是太貴了，早期甚至可以高達數(shù)萬美元。據(jù)稱，百度自動駕駛汽車曾采用的Velodyne機械式激光雷達價格高達70萬元/臺[7]——一套設(shè)備比整車都貴，這個價格絕對不可能商業(yè)化。
因此，長期以來激光雷達路線最大的方向，就是降低成本。以色列雷達制造商Innoviz的首席執(zhí)行官Omer Keilaf，在2020年底接受媒體時曾表示，如今的激光雷達組件已經(jīng)有1000美元的方案可選，也明確有了可以將價格降至500美元的技術(shù)路線[8]。
造更便宜的雷達，同樣也是國內(nèi)制造商的努力方向。90后評車團聯(lián)合創(chuàng)始人王若然告訴放大燈：“目前一個雷達的硬件成本已經(jīng)可以實現(xiàn)4000人民幣左右，明年會大規(guī)模量產(chǎn)。但整套方案算上軟件肯定不止這個數(shù)，最終價格要看議價能力。”
但從市場的角度講，這個價格仍然不便宜。若一款車型安裝3顆激光雷達，疊加配套算法，整套方案價格仍可能達到兩萬元左右。這對于均價也就10萬~20萬元之間，利潤微薄的可以忽略不計，且終端購車者對價格極為敏感的國產(chǎn)車企而言，可能還是無法接受。
因此，最早裝上激光雷達的，并不是造車新勢力們，而是奧迪，其早在三年前就為旗下高端轎車裝上4線機械式激光雷達，并宣稱實現(xiàn)“全球首款量產(chǎn)L3汽車”；而在2021年，一批國產(chǎn)新車裝上了各種新型的、成本更可控的激光雷達——這隱約成了車企秀肌肉、讓自己看起來比別人更智能的“財富密碼”。
花了這份錢，還不一定用得上。在自動駕駛僅有L2合規(guī)的大前提下，激光雷達的性價比確實一般。畢竟L2不要求特別復(fù)雜的決策能力，一套幾萬元的設(shè)備放在車上只做和攝像頭差不多的事情，實在有些“殺雞用牛刀”；而作為面向未來的能力儲備，又顯得不合時宜——畢竟技術(shù)發(fā)展實在太快了，今天的超前儲備，過幾年可能什么都不是。
另一方面，對車企而言，毫米波+視覺的技術(shù)路線，也是一種商業(yè)上的捷徑。
“選擇毫米波+視覺主要就是為了盡快實現(xiàn)量產(chǎn)，或者至少能夠投入使用”，王若然表示，“搞一個沒激光雷達的很快，技術(shù)也很成熟。加了激光雷達反而要解決算法融合問題，各方面都不劃算?！?/p>
這種選擇無疑是非常現(xiàn)實的——商業(yè)公司首先要做的必然是活下來和掙錢，推進人類文明進步可不是它們的義務(wù)。即使是雷達公司CEO，也承認(rèn)馬斯克在2018年前后關(guān)于激光雷達的發(fā)言沒什么問題。
“五年前，當(dāng)他必須為一款面向市場的車型做出選擇時，還沒有價格合適、性能良好、技術(shù)成熟的激光雷達。所以他做出了一個恰當(dāng)?shù)臎Q定?！監(jiān)mer Keilaf 說[8]。
技術(shù)之外，商業(yè)之外
即使自動駕駛解決了路線之爭，有了成熟的解決方案，實現(xiàn)了降本，具備大規(guī)模裝配的條件，就萬事大吉了嗎？
答案是否定的。
自動駕駛作為一項技術(shù)，無疑有著巨大的潛在商業(yè)價值。但技術(shù)落地有時候并不只是商業(yè)問題，更是復(fù)雜的社會問題——對自動駕駛這種有著巨大社會影響力，甚至對人與技術(shù)關(guān)系有著顛覆性影響的技術(shù)而言，尤其如此。
技術(shù)無法孤立的存在于我們的社會之中，需要與人類交互才能實現(xiàn)作為工具的價值。但技術(shù)嵌入社會的過程本身，則是一個超脫于技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)性工程：如何用新的技術(shù)倫理規(guī)范新技術(shù)的使用？如何建立民眾對技術(shù)的信任？如何將新技術(shù)從限制場景植入通用場景？配套的法律法規(guī)能否及時跟上？重大事故發(fā)生后，如何修復(fù)民眾對技術(shù)的不信任？
這些宏大的議題，無疑是單獨一家企業(yè)無論如何也不可能解決的，特斯拉不行，百度亦然。
技術(shù)層面不算特別復(fù)雜的人臉識別，引起的關(guān)于技術(shù)濫用與侵犯隱私權(quán)討論已足夠多，更何況是能重塑人機關(guān)系的自動駕駛技術(shù)：當(dāng)自動駕駛掌舵時發(fā)生的交通事故，責(zé)任如何認(rèn)定？光這一個問題，恐怕就夠一代法律人獻出自己的頭發(fā)了。
高級別自動駕駛技術(shù)需要的，不僅僅是自身與關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，也依賴從官方到民間，全方位、系統(tǒng)性的制度建設(shè)。
在此之前，談?wù)撊魏未笠?guī)模的商業(yè)化，都為時尚早。
本文為專欄作者授權(quán)創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表，版權(quán)歸原作者所有。文章系作者個人觀點，不代表創(chuàng)業(yè)邦立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。如有任何疑問，請聯(lián)系editor@cyzone.cn。
