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贬低激光雷达路线,吹嘘自家纯视觉自动驾驶方案,是马斯克的一贯套路。他毫不顾忌的性格,得罪过一大票人,他曾说:傻子才用激光雷达,谁靠激光雷达,谁完蛋。他还说:激光雷达昂贵、丑陋、没有必要,就像人身上长了一堆阑尾,毫无意义。
早期提到自动驾驶,激光雷达派和纯视觉派的争论,是绕不开的话题。双方都能列举一大堆理由,证明自家的路线才是未来,并拿出一堆技术细节,贬低对方方案。
大家好,这里是专注深度科技观察,为中国力量鼓与呼的《龙科多》。第20期节目,我们曾详细介绍自动驾驶芯片。这期视频,我们从传感器切入,聊聊激光雷达与纯视觉路线,聊聊中国是如何把激光雷达价格打下来的。
马斯克为什么坚持纯视觉?
首先,大家对自动驾驶技术逻辑需要有一个整体印象,分为三块,感知、决策、执行。好比司机开车,“感知”是用眼睛看路,“决策”是用大脑思考加速、减速、拐弯变道、停车等,“执行”是操控方向盘和仪表盘。
对应到自动驾驶,车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达,用来替代司机眼睛,观察车辆周边情况。自动驾驶芯片替代司机大脑,接收处理数据,然后输出驾驶指令。最后,指令传递给动力供给、方向控制系统,让汽车按照正确的路线行驶。
技术原理容易理解,但实现过程中总是遇到各种各样的困难。总结起来,绕不开两条,性能与成本。
马斯克在造车上,是出了名的“抠”。创业之初,无论是选择圆柱电池,还是启用一体压铸工艺,核心都是削减成本。在自动驾驶路线上也是如此,马斯克非常看重纯视觉路线,不过当初的“纯”,也并非彻底的“纯”,因为单靠摄像头拍照,只是二维图片,没法识别障碍物距离,强光、大雾和暗光都会影响视觉识别,因此,特斯拉车身还是加装了毫米波雷达,辅助测量障碍物距离。但马斯克为了省钱,采购的毫米波雷达是德国大陆集团的入门级产品。
俗话说,一分价钱一分货。后来,在特斯拉的技术框架中,这种入门级产品越来越鸡肋,探测到的信号甚至成了感知系统中的“噪声”,不但啥用没有,反而误导自动驾驶系统。再加上特斯拉FSD系统越来越成熟,通过布局摄像头就能实现三维感知。马斯克索性一不做二不休,拿掉了毫米波雷达,让特斯拉走向了%的视觉派。
国内为什么走激光雷达融合路线?
与特拉斯不同,国内主机厂走得是激光雷达为主,同时多种传感器融合的路线,在车顶或者前脸安装激光雷达,然后在车身周边加装摄像头、毫米波雷达。比如说,像理想、蔚来等大多数车企比较实际,一般加装1颗激光雷达,够用即可,当然,考虑到成本,并非所有车型都标配。
一些高端车型则会加装多颗,例如,比亚迪腾势N7加装了2颗,仰望U8加装了3颗,华为和长安打造的阿维塔单车装备了3颗,每个月的装车量大约为颗,而年上市的长城机甲龙装备了4颗。
理想汽车CEO李想曾说:“摄像头+毫米波雷达的组合,像青蛙的眼睛,对于动态物体判断还好,对于非标准的静态物体几乎无能”。那么,特斯拉为什么这么多年不改变呢?
龙科多认为,其纯视觉底气,背后是大量机器学习的支持。每一辆特斯拉都可以算作测试车辆,通过摄像头不断抓取图像,然后回传至服务中心,通过神经网络等各种算法进行学习,等于教小朋友看图识物。特斯拉本质上是一家人工智能算法公司。
问题是,特斯拉有本钱这么干,就算“将白色卡车识别成白云,酿成车祸”,外界还是给出包容的态度。但早期中国电动车品牌作为追赶者,还是只能采取稳妥的措施。一方面,汽车销量有限,没有足够的现金流去模仿特斯拉,大规模投资人工智能。另一方面,依靠激光雷达和多传感器组合,虽然是堆料,但可以达到性能冗余的效果,能够保证驾驶的安全性。
从技术原理上来说,激光雷达和毫米波雷达,发射的都是电磁波,但波长不同。车载激光雷达主流波长nm、nm,而毫米波波长介于1毫米到10毫米之间,这就决定了两种雷达的不同性能。毫米波雷达分辨率有限,一般是做辅助使用。
相比之下,激光雷达的优点就很明显,当然价格也贵,激光雷达探测距离远,能获取丰富的环境信息,可以设置多个光源,一起发射信号,然后再进行接收,得到的不是单一的点,而是一幅3D图像,精确构建车身周边的实时三维模型。实际上,特斯拉在车身布局多个摄像头,然后通过算法处理,目的也是得到车身周边的三维环境信息。
其实,除了激光雷达、毫米波雷达,还有超声波雷达,体积小、技术成熟,价格比毫米波雷达更便宜。自动泊车功能,可用超声波雷达辅助。但也有问题,声波传播速度远远小于光速,不适用高速运动,只有在车速非常低的情况下,才能精准探测障碍物。
面对多种技术路线,国内车企普遍是在安全的前提下精打细算,在不同的场景下,充分考虑用什么雷达,才能性价比最优。像前段时间,华为发布的问界新M7,配备了1颗激光雷达、3个毫米波雷达、11个摄像头、12个超声波雷达。余承东说:华为有领先的算法,只需配备1颗激光雷达,搭配多种性价比更优的雷达方案,就能获得较好的自动驾驶体验。
道理一样,就特斯拉的技术路线成本来说,看似摄像头价格便宜,但背后养了大批各种算法工程师,需要大量的人力物力去训练数据,同时还要大算力芯片。之前节目,龙科多曾介绍过,特斯拉有自研的FSD芯片,但这款只是在自动驾驶决策环节用到,其他各种道路数据处理,需要大量的英伟达AI芯片,这和大模型训练是一个道理。
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