连毫米波雷达都弃用的特斯拉,仅凭纯视觉算法真的能逆流而上吗?

“火星人”马斯克在前不久又做了一件难以置信的奇怪事，他表明，特斯拉汽车美国工厂从 5 月份逐渐生产制造沒有配用毫米波雷达的 Model 3 和 Model Y 车系。对于此事，特斯拉官网也做出了升级，在其车子感应器的详细介绍网页页面取消了毫米波雷达的图例。

大家都知道，激光雷达可谓是智能驾驶完成高级别无人驾驶的标准配备，而马斯克却一直全是业界知名的反激光雷达格斗士。先前马斯克就数次调侃过激光雷达的“可有可无”属性，现如今的特斯拉汽车不但依然对激光雷达不感兴趣，乃至连小小几百元钱的毫米波雷达还要从车里摘掉。对于此事，小雷禁不住想问，马斯克究竟哪来的自信心呢？

■ L2 并不是无人驾驶

根据 SAE 发布的最新版本无人驾驶规范看来，L2 等级无人驾驶技术性被确立区划到“司机輔助系统软件”的范围。往往要关键突显“輔助”，是为了更好地让无人驾驶技术性经销商、汽车企业及其顾客更强地域分安全驾驶全过程中人与车的主动权和责任划分。

小雷觉得在 L2 等级辅助驾驶技术性的主动权层面，一部分特斯拉车主除开应当进一步学习应用刹车踏板以外，更必须提升的是对特斯拉汽车 Autopilot 輔助无人驾驶系统软件安全驾驶主动权层面的认知能力。

要了解，现如今绝大部分由于无人驾驶造成的道路交通事故都来源于特斯拉汽车，而特斯拉汽车往往非常容易导致道路交通事故，恰好是由于有的人对现如今还处于“司机輔助”环节的无人驾驶技术性拥有蜜汁自信，欠缺对 L2 等级无人驾驶技术性輔助特性的客观认知能力。

罗翔老师说过：“法律法规是道德标准的道德底线”，小雷对于此事不可置否。假如一样以最少的社会道德规定来讲解 SAE 无人驾驶等级分类规范，那麼它也是无人驾驶的安全性道德底线。这一份具有公信力的规范给 L2 等级无人驾驶界定的輔助特性，其实质上便是在给适用 L2 等级无人驾驶的汽车企业开展义务“放开”，将由 L2 等级无人驾驶造成的事故责任划分完全推给了顾客。

在确立了 L2 等级无人驾驶技术性的輔助特性以后，特斯拉汽车从此不必担心因为 L2 等级无人驾驶导致的安全事故替客户“背黑锅”了。由于从 SAE 规范的字面意思上了解，L2 等级无人驾驶仅仅一项辅助驾驶的便捷性技术性，并沒有确保全情景无人驾驶安全性的必需义务。

L2 等级的无人驾驶技术性发展趋势迄今早已越来越非常完善，它的优化算法历经多年的提升也拥有长足的进步，现如今目前市面上早已发生了许多光凭监控摄像头就能完成 L2 等级无人驾驶技术性的车系。不难看出，特斯拉汽车尽管是现阶段视觉效果优化算法玩得最 6 的汽车企业，但它却并不是唯一一家光凭监控摄像头和超声波雷达做到 L2 等级无人驾驶的汽车企业。

尽管现如今 L2 等级的硬件配置运用之中却仍然是以毫米波雷达和监控摄像头为主导，可是大家都了解激光雷达才算是发展趋势彻底无人驾驶技术性的关键硬件配置。为了更好地进一步拓展无人驾驶工作能力，现阶段早已有许多汽车企业给自己的新款车型武器装备了激光雷达。那麼，连毫米波雷达都停止使用的特斯拉汽车，光凭纯视觉效果优化算法确实可以逆流而行吗？

■ 马斯克为什么这般尊崇视觉效果优化算法？

小雷觉得马斯克青睐视觉效果优化算法的原因有二。其一，马斯克一直都期待将特斯拉汽车的制造成本压到最少，而监控摄像头做为视觉效果优化算法的主感应器，它的成本费比激光雷达和毫米波雷达都要便宜。

据了解，现阶段特斯拉汽车 Model 3 的无人驾驶监控摄像头成本费只必须 65 美金。要了解，在 2018 年，激光雷达行业的老大 Velodyne 最划算的 16 线激光雷达 VLS-16 市场价还要 4000 美金，而 64 线的 HDL-64 市场价也是达到 7.5 万美金。

现如今就算是举起性价比高旗帜，要做激光雷达价钱屠户的华为公司，它的 64 线车规级激光雷达价钱也仍然是汽车零部件之中的“奢侈品牌”。那么来看，“小气”的马斯克挑选成本费便宜的视觉效果优化算法关键技术也是能够了解的，终究他还需要进行他“埋葬火花”的百年大计嘛。

其二，马斯克相信第一性原理。他觉得即然人们只必须将人眼观查实时路况传送给人的大脑，人的大脑再依据获得到的信息内容指引身体就可以进行车辆驾驶的全过程；那麼车辆当然还可以根据监控摄像头仿真模拟人的眼睛，根据持续升級迭代更新的优化算法仿真模拟人的大脑，让无人驾驶系统软件自己来进行车辆行车的全过程。

此外，在马斯克来看，人们仅有二只双眼，专注力始终只可以集中化在一个方位，而车辆能够根据配用好几个监控摄像头完成“眼观六路”，而且电脑上的自学能力也远比人类大脑的自学能力要好，因此 无人驾驶在未来也终将比人们自身驾驶汽车更为娴熟。

■ 汇总

纯视觉效果优化算法从短期内看来，的确能够易如反掌地完成现如今并算不上太优秀的 L2 等级辅助驾驶作用，而特斯拉汽车日益完善的视觉效果优化算法，乃至能让它的无人驾驶技术性在大部分状况下将“輔助”二字除掉，完成真真正正实际意义上的无人驾驶。殊不知，说白了的大部分状况也就代表着真正的实时路况仍然会存有各种各样不确定因素。

马斯克将无人驾驶监控摄像头比成人的双眼自身是沒有错的，可是人的双眼也是有非常大的局限，而监控摄像头仿真模拟的便是人的眼睛，因此 它当然存有这类局限性。例如在大暴雨、浓雾等可见度低的天气状况下，监控摄像头和人眼也不具有激光雷达、毫米波雷达的“透視”属性。

不难看出，就算特斯拉汽车有着再强劲的优化算法，只是借助监控摄像头的纯视觉效果优化算法也会由于遭受认知硬件配置的限定，而没法在恶劣天气状况下完成无人驾驶。要了解，假如无人驾驶“輔助”环节发生了安全事故，那麼汽车企业还能有一丝表述的空间；而无人驾驶一旦步入正轨，纯视觉效果优化算法纯天然的缺点所产生的安全事故风险性就务必由汽车企业担负。