激光|摄像头or激光雷达谁是自动驾驶感知之王

【太平洋汽车网行业频道】作为乘用车自动驾驶领域的领头羊，特斯拉在纯视觉这条路上走的十分决绝，甚至连仅有的毫米波雷达，也在前不久被特斯拉抛弃了。然而，在感知层面，领头羊几乎快成了“独羊”，更多的品牌不约而同的在感知方案中加入了激光雷达的选项，甚至已经“卷”了起来。

不同于上海车展激光雷达刚刚上车时给我们的震感，经过半年多的发展，广州车展上大家对各家展台上普遍出现的激光雷达方案已经习以为常。在这样的大环境下，对激光雷达的宣传也变得五花八门，广汽埃安打出了3颗激光雷达”领先一代“的口号；而长城旗下的全新品牌沙龙，更是直接在宣传海报上挑衅式的写到”4颗以下别说话“......
摄像头的重要性是太阳做的决定
纯视觉路线和感知融合路线之争，已经是老生常谈的话题了。从传感器上来说，摄像头本身有着绝对的优势，只闻马斯克毅然砍掉毫米波雷达，不见哪家铁憨憨敢直接踢掉摄像头。即便是激光雷达的坚定支持者，感知方案中一样需要将摄像头摆在足够重要的位置。

这是整个社会环境，甚至是亿万年来的自然环境决定的。我们的地球身处太阳系，享受着阳光给予地球的能量。而太阳辐射的能量，绝大部分是波长在380～780nm之间可见光，当然也有不少临近的红外线和紫外线，而地球大气层中的臭氧层尽职尽责的帮我们过滤掉了绝大部分紫外线，让我们免受皮肤癌等问题的侵扰。所以，地球上的生物进化出了可以通过可见光观察周遭事物的眼睛。

而快速发展的人类文明，也是基于人自身的感知能力进行建设，交通系统都保证人通过肉眼就能够做出判断，不需要给司机植入各种天线才能开车。所以，能够模拟人眼观察世界方式的摄像头，自然也成为了机器感知的重要途径，毕竟机器也身处地球。

包括自动驾驶在内的机器学习依赖近几年高速发展的人工智能技术的进步，人工智能依赖的深度学习算法需要海量的数据进行训练。芯片算力的提升和移动互联网发展形成的海量数据是人工智能近几年能够高速发展的重要基础，我们能够训练出什么样的算法，强依赖我们有什么样的数据。我们有什么数据？最多的当然是基于可见光拍摄的照片，人手一部的手机几乎都带有摄像头，激光雷达可没普及到这种程度。这也是人工智能快速发展中，发展最快的基础应用是语音识别和图像识别的重要原因，因为这里有人本身能够大量创造的数据，也是人们最基础的需求。
“激雷”不鸡肋
摄像头的重要性已经毋庸置疑，那激光雷达是不是全无意义的鸡肋？这很难有定论，但至少当下来看并非如此。人通过眼睛感知世界，是有强大的大脑作为坚实后盾的。到目前为止，想让芯片拥有比拟人脑的能力还做不到。人工智能已经可以在棋类游戏中击败人类，甚至是围棋这样无法通过暴力计算解决的棋类。但想在环境复杂多变的驾驶方面比肩人脑，人工智能还只能高呼”臣妾做不到啊“。

在特定的场景下，通过充足的深度学习训练，机器凭借其不犯错的能力能够做到比人更好。问题在于，公开道路并非单调的特定环境。我们可以把自动驾驶可能面对的场景分为四个大类：1、已知的安全场景；2、已知的不安全场景；3、未知的不安全场景；4、未知的安全场景。穷尽未知的场景，在自动驾驶发展的这短短几年间显然无法做到。

激光|摄像头or激光雷达 谁是自动驾驶感知之王

激光|摄像头or激光雷达谁是自动驾驶感知之王