馬斯克又干了一件“奇葩”事!

　　就在不久前，他發推特表示，特斯拉美國工廠從5月份開始生產沒有搭載毫米波雷達的Model 3和Model Y車型。緊接著，特斯拉官網做出更新，在其車輛的傳感器介紹頁面也取消了毫米波雷達的圖示。

　　
 

　　▲無毫米波雷達的Model Y已經交付用戶

　　由此，特斯拉成為目前全球唯一一家只使用攝像頭和超聲波傳感器(業內也稱超聲波雷達)來實現L2級自動駕駛的車企。考慮到超聲波雷達僅僅是在自動變道等功能下發揮作用，說其L2自動駕駛系統是純視覺方案也并不為過。

　　馬斯克一直都是業內知名的反激光雷達斗士，眼下更進一步連成本只有幾百塊的毫米波雷達也干掉了，簡直就是車圈”雷達殺手“。

　　馬斯克和特斯拉這一舉動出爐后引起了自動駕駛業內和相關機構的密切關注。

　　一方面各路專家和媒體紛紛撰文探討純視覺自動駕駛方案的利弊，另一方面美國高速公路安全管理局等專業機構也對此表示擔憂，美國媒體消費者報告更是直接將Model 3從他們的“最優選車型名單“上除名，可見特斯拉這一做法的爭議非常之大。

　　毫米波雷達已有幾十年的裝車歷史，成本也非常之低，馬斯克取消毫米波雷達究竟是為了節省成本還是為了其它目的?單目攝像頭難以實現測距和測速要求，特斯拉的純視覺方案又將如何突破這一技術挑戰呢?

　　為了解答這些問題，車東西日前與多家自動駕駛公司的感知技術專家進行了深入交流，試圖找出馬斯克充當”雷達殺手“背后的邏輯。

　　一、馬斯克再干奇葩事 低價車型連雷達都不要了

　　就在上周，特斯拉美國官網Autopilot介紹頁面上，有關毫米波雷達的介紹被突然刪除，自動駕駛傳感器僅保留攝像頭和超聲波雷達。

　　而在此前，特斯拉所有車型都使用了同一套傳感器配置和計算平臺。

　　
 

　　
 

　　▲特斯拉美國、中國官網對比

　　這與馬斯克社交賬號上發表的內容一致。當時他宣布，即將開始生產不帶毫米波雷達的特斯拉車型。他還宣布，純視覺感知的FSD以及FSD beta也會在近期推送。

　　
 

　　▲馬斯克宣布取消毫米波雷達

　　根據特斯拉美國官網Autopilot介紹頁面的信息，特斯拉單純去掉了毫米波雷達，其他傳感器組件并未升級，也沒有任何改動。仍然配備8個攝像頭、12個超聲波雷達。

　　其中，前視攝像頭采用三目配置，主攝像頭能夠覆蓋大多交通場景，探測距離達到150米。前視寬視野攝像頭擁有120度魚眼鏡頭，能夠拍攝交通信號燈、距離較近的障礙物，最大探測距離為60米。前視窄視野攝像頭用于拍攝遠距離物體，適用于高速場景，最大探測距離為250米。

　　此次前向毫米波雷達被移除，其探測距離為160米，與前視主視野攝像頭相當，探測視野的寬度相比窄視野攝像頭還要小。

　　此外，兩個側方前視攝像頭、兩個側方后視攝像頭、一個后視攝像頭以及12個超聲波雷達仍然保留，且和此前車型一致。

　　從傳感器配置上不難看出，視覺傳感器擁有比毫米波雷達更遠、更廣的探測距離，或許這是馬斯克希望取消毫米波雷達的第一個理由。

　　在特斯拉官網的支持頁面上，特斯拉詳細介紹了向純視覺過渡的過程。

　　
 

　　▲特斯拉宣布向純視覺遷移

　　今年5月起，特斯拉為北美市場制造的Model 3和Model Y車型將不再配備毫米波雷達，這些車型已經開始交付。在交付之前，特斯拉會向車主發送郵件，告知車輛傳感器配置變化。

　　并且，沒有配備毫米波雷達的特斯拉車型在進行L2級自動駕駛過程中，還有部分功能受限。

　　其中，特斯拉基礎版輔助駕駛功能之一——車道內自動輔助轉向、加速和制動功能的最高限速為75英里/小時(約合120.7km/h)，而當前特斯拉車型能夠以最高150km/h的速度實現主動巡航。同時，特斯拉在行駛中的跟車距離以及剎停后的跟車距離會適當增大。

　　另外，如果用戶購買了完全自動駕駛能力(FSD)套件，智能召喚功能暫時不能使用，緊急避讓功能也無法使用。

　　特斯拉承諾，在首批純視覺車型交付后的幾周內，會通過OTA更新實現被限制的功能，讓純視覺車輛的自動駕駛能力和老款車型相同。

　　對于即將交付的新款Model S和Model X車型，特斯拉仍然為所有車型配備了毫米波雷達，自動駕駛算法也將融合雷達的感知數據。

　　這是因為，特斯拉Model 3和Model Y兩款車型的保有量更多，特斯拉能夠在短時間內分析大量真實世界的數據，促進純視覺算法的迭代。

　　未來，Model S和Model X車型也將取消毫米波雷達，轉向純視覺感知，一切只是時間問題。

　　二、取消雷達有利有弊 面臨的技術挑戰可不小

　　馬斯克認為，取消毫米波雷達是特斯拉多年來的自動駕駛布局。他曾經向網友提問，如果毫米波雷達和攝像頭感知的數據相悖，你更愿意相信哪個?

　　顯然，馬斯克更相信攝像頭的數據，因為所見即所得。

　　同時，取消毫米波雷達還能給特斯拉帶來一大波好處，其中就包括成本降低、省去傳感器融合步驟、以及實現馬斯克心目中的完全自動駕駛目標。

　　
 

　　▲特斯拉對毫米波雷達的介紹

　　不過，取消毫米波雷達要面臨的技術挑戰有很多。

　　毫米波雷達在汽車行業內已經使用多年，已經得到了大量驗證。同時，攝像頭感知的內容并不包含深度信息，需要毫米波雷達輔助感知，二者優勢互補實現精準感知。

　　據了解，無論是L2級自動駕駛系統還是正在研發中的L4級自動駕駛，毫米波雷達仍然是剛需傳感器，擁有著攝像頭、激光雷達無可比擬的優勢。

　　1、攝像頭在雨、雪、霧天氣性能下降

　　車輛進行自動駕駛的過程中，如果遇到雨、雪、霧等惡劣天氣時，攝像頭所見的景象和人眼基本相同，視線受阻，安全性降低。

　　自動駕駛公司PIX Moving自動駕駛首席顧問Alexander Carballo Segura認為，毫米波雷達的重要能力之一就是穿過惡劣環境，識別前方存在的障礙物。

　　這種能力得益于毫米波雷達發出的波是電磁波，電磁波在傳導過程中，惡劣環境只會造成微弱影響，但不會完全無法傳遞。

　　而視覺傳感器在惡劣環境下只能“所見即所得”，局限性較大。

　　今年以來，激光雷達正在逐漸量產，今年年內國內消費者就能購買搭載激光雷達的車型。但激光雷達所發出的光波受環境影響非常明顯，光的穿透力有限，并且會在傳播過程中發生反射、折射等多種情況。極端環境下，激光雷達可能失效。

　　2、省去一個傳感器 是否帶來不安全?

　　根據車東西了解，自動駕駛行業內現在普遍標配毫米波雷達實現自動駕駛，多位業內人士認為，取消毫米波雷達實際并不能保證安全。

　　馭勢科技定位與感知總監張丹認為，拿掉毫米波雷達短期內并不安全。他說道，毫米波雷達能夠探測較遠距離，讓車輛盡早發現前方障礙。同時，現有視覺傳感器的能力不及人眼，因此取消毫米波雷達反而并不安全。

　　國內L4級自動駕駛公司飛步科技無人駕駛感知技術負責人認為，毫米波雷達在實現自動駕駛的過程中可以作為輔助傳感器，對于前方運動物體，能夠精準檢測其位置、速度等參數。

　　Alexander說道，對于低速無人車來說，如果僅靠視覺傳感器和超聲波雷達，也能實現自動駕駛。但對于高速自動駕駛來說，毫米波雷達是剛需。

　　相比于技術方面的挑戰，毫米波雷達成本較低，傳感器融合比較容易，即便保留毫米波雷達也并不會增加過多的生產和開發成本。

　　3、成本已非常低廉 對整車成本影響不大

　　根據《2020汽車雷達國產化研究報告》，從上世紀90年代開始，三菱、奔馳等車企就為旗下的旗艦款車型配備了毫米波雷達，用于探測與前車之間的距離。

　　經過二十余年的商用，毫米波雷達產業正逐漸成熟，并且得到包括特斯拉在內的大量車企的輔助駕駛驗證。

　　Alexander認為，毫米波雷達不僅僅在汽車行業內使用，整個行業內都得到了大量驗證，非常可靠。而多傳感器的綜合應用才是自動駕駛可靠的解決方案。

　　有國內媒體報道稱，根據特斯拉造車的體量，單個毫米波雷達的成本大約只需要300元左右。

　　4、傳感器融合過程非常簡單

　　除以上幾大優勢之外，Alexander還說道，毫米波雷達感知內容非常簡單，在與攝像頭內容融合時，會非常簡便。

　　相比于激光雷達能夠生成大面積的點云圖像，毫米波雷達感知的場景更加簡單。因此在實際處理過程中，毫米波雷達能夠更加快速反應。如果遇到危險情況，車輛能夠快速介入控制，避免發生危險。

　　三、純視覺如何完成測距測速?特斯拉高管這么說

　　雖說特斯拉取消毫米波雷達引發不小爭議，但行業內同樣有支持的聲音。

　　在剛剛過去的2021上海車展上，國內AI芯片創企地平線CEO余凱接受了車東西采訪。他認為，無論是使用純視覺感知，還是量產激光雷達，只要執行的好，就有價值。

　　余凱認為，特斯拉的純視覺感知是一個好的戰略，因為它堅定地相信視覺。同時，人腦能夠走通純視覺這條路，因此電腦也能夠走通。

　　而面對多傳感器融合的方案，對算力的需求、對算法的要求可以適當降低一些，這條路也能走得通。

　　車東西此前還向聯想之星合伙人高天垚了解了對自動駕駛傳感器融合的看法。

　　他認為，多傳感器融合并不是終極解決方案。當前攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多個種類傳感器融合，車輛的外觀、融合后的效果并非達到最佳狀態。如果能有某一個傳感器能夠達到多傳感器融合的性能，對行業來說就是一個巨大的升級。

　　作為自動駕駛圈內的天使投資人，高天垚認為多傳感器物理上的融合將是自動駕駛公司未來的機會。

　　恰好，特斯拉走上的就是將傳感器從物理層面融合的道路。

　　去年，特斯拉人工智能高級主管Andrej Karpathy在ScaledML會議上進行了一次精彩的演講，其中就講到特斯拉如何利用視覺傳感器，估算像素深度的。

　　在日常行駛過程中，攝像頭捕捉的內容都是二維圖像，并沒有深度信息。

　　
 

　　▲特斯拉攝像頭采集的畫面可以確定邊界，但不包含深度信息

　　也就是說，雖然二維圖像已經可以區分公路和路旁的人行道，但并不知道現在車輛距離人行道還有多遠。由于缺失這樣一個重要信息，自動駕駛的運算可能并不準確，操作可能出錯。因此，捕捉或者建立一個三維的圖景很有必要。

　　傳統工程師認為，直接在車頂安裝三維攝像機就能解決這一問題。不過，這既要增加車輛的制造成本，又影響車輛美觀。此外，由于車頂面積比較大，如果三維攝像頭高度不夠，盲區將會非常大。

　　特斯拉的工程師又想到用算法解決這個問題。如果有一種算法能夠將二維圖景的時序、邊緣對齊，投影形成三維圖景，這個問題就解決了。

　　
 

　　▲通過算法得出的“鳥瞰視圖”

　　在計算出三維圖景之后，特斯拉甚至可以計算出車輛的“鳥瞰視圖”。也就是說，雖然車輛上方沒有攝像頭，但通過計算就能模擬出從車輛上方向下看的圖景。這樣一來，車輛離障礙物還有多遠的距離，車內都能直觀地看到。

　　

　　▲特斯拉視覺系統預測的馬路邊緣和車道線

　　實際上，特斯拉還有更厲害的地方，那就是算法可以預測流媒體視頻中每一個像素的深度信息。也就是說，只要算法足夠好，流媒體視頻更加清晰，特斯拉的視覺傳感器所捕捉的深度信息甚至可以超過激光雷達。

　　
 

　　▲特斯拉采集視覺信息(上)，預測每一個像素的深度信息(中)并投影形成鳥瞰視圖(下)

　　在實際的自動駕駛應用中，泊車入位和智能召喚兩個使用場景下就能充分利用這套算法。在停車場行駛時，車輛之間的距離很小，即使是駕駛員駕駛，稍不留神也很容易出現刮蹭事故。對于機器來說，停車場場景的行駛更加困難。在預測到深度信息之后，車輛可以在超聲波雷達的輔助之下，快速完成對周圍環境的識別，車輛泊車就會更加順利。

　　相信在一年以后的今天，特斯拉正式宣布逐漸遷移到Tesla Vision純視覺感知，也是用的這套算法。

　　四、毫米波雷達是自動駕駛標配 未來朝4D化發展

　　從前文可以推斷，L2級自動駕駛場景中，毫米波雷達還是剛需。那么，不妨將眼光放得更長遠一些，L4級自動駕駛+更安全的出行是自動駕駛公司的重要目標。面對L4級自動駕駛場景，毫米波雷達是否還存在?其價值相比L2級自動駕駛有提升還是弱化呢?

　　馭勢科技定位與感知總監張丹認為，在激光雷達逐步量產的今天，毫米波雷達在自動駕駛過程中的權重會有所下降。但毫米波在極端天氣中的作用很大，仍無法替代。

　　
 

　　▲馭勢科技L4級無人駕駛小巴

　　在馭勢科技的L4級自動駕駛的研發和落地項目中，毫米波雷達是剛需，基本都會配置。

　　在L4級自動駕駛另一重要場景港口中，截至2020年底，飛步科技已經向梅山港交付了13輛L4級自動駕駛集卡并開啟編隊運營。2020年底，飛步與梅山港共同啟動基于多路自動駕駛集卡編隊的常態化獨立整船作業，構建起混線運輸-整船作業一體化鏈路，目前已經穩定運行一年多。

　　
 

　　▲飛步科技在梅山港落地的L4級自動駕駛車隊

　　除了將港口自動駕駛集卡車隊在混線環境下實船作業運營之外，飛步科技還連續兩年為烏鎮世界互聯網大會提供自動駕駛微公交接駁服務。

　　同時，在城市及高速道路累計為中國郵政EMS、德邦快遞等企業運送包裹超 100 萬件。

　　飛步科技無人駕駛感知技術負責人認為，港口場景中氣候經常飄忽不定，常有大霧天氣。因此，飛步科技車隊使用毫米波雷達能夠為車隊常態化作業提供更多保障。

　　位于貴州的通用智能底盤開發商PIX Moving現在正在研發低速運行的無人車，并沒有使用毫米波雷達，而是使用探測距離較小的超聲波雷達。

　　
 

　　▲PIX Moving智能汽車開發平臺Ultra-Skateboard

　　PIX Moving自動駕駛首席顧問Alexander說道，即使在低速場景下，PIX Moving也已經在研發和部署過程中加入毫米波雷達。

　　Alexander認為，毫米波雷達無論在任何速度條件下都是有意義的，相比超聲波雷達有更強的能力，同時這事最基本的安全感知能力。

　　同時，毫米波雷達探測距離較短、視野較小，對靜止物體探測容易出錯等問題一直困擾行業。同時，毫米波雷達感知到的場景無法精確分類，仍要依靠視覺傳感器實現。

　　面對毫米波雷達的多個明顯劣勢，當前行業內已有多項優化解決方案，其中就包括研發4D雷達，以及將毫米波雷達的部分能力遷移至激光雷達當中。

　　1、4D雷達即將量產

　　今年，上汽集團旗下高端品牌R汽車發布了R汽車ES33車型。這款車就搭載了4D毫米波雷達，其感知性能有了明顯升級。

　　傳統毫米波雷達僅具有三維感知能力，可以判斷前方物體距離、速度、方向角，而4D毫米波雷達對物體的探測多了一個維度，通過垂直分辨率判斷物體的高度。

　　
 

　　▲R汽車ES33

　　除了能夠感知更豐富的數據之外，這顆4D毫米波雷達的分辨率和測量距離也有巨大提升。無論是距離、速度還是方向角的感知精度都提升了一個數量級，最遠探測距離超過350米。

　　測試發現，ES33的4D毫米波雷達可以探測到140米開外的可樂罐。

　　2、傳統毫米波還在不斷加強

　　由于毫米波雷達在探測視野、對靜止物體探測不佳的情況，未來可能將毫米波雷達的部分能力遷移至激光雷達當中，二者傳感器融合后，系統能夠作出更準確的自動駕駛決策。

　　Alexander說道，針對毫米波雷達感知內容比較簡單，不好歸類的問題，行業內會將毫米波雷達的感知數據與攝像頭、激光雷達相融合，實現優勢互補。

　　同時，許多車企也在考慮為車輛配備多個毫米波雷達，感知范圍能夠進一步擴大。如果像激光雷達一樣，毫米波雷達能夠通過旋轉實現廣泛的探測距離，也是解決方案之一。

　　結語：特斯拉純視覺自動駕駛還需上路檢驗

　　面對整個行業走上傳感器融合路線，實現量產激光雷達等關鍵組件，馬斯克卻特立獨行，直接實現了純視覺的L2級自動駕駛，這也是馬斯克自動駕駛最大的野心之一。

　　不過，純視覺傳感器在自動駕駛行業內沒有經過大量測試考驗，無論對特斯拉還是馬斯克來說，都是一個巨大挑戰。此后，特斯拉的自動駕駛功能也將受到行業內的更多關注與討論。