在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，一場(chǎng)關(guān)于激光雷達(dá)在未來自動(dòng)駕駛汽車中所扮演角色的爭(zhēng)辯正越演越烈．激光雷達(dá)是一種3D環(huán)境制圖器，對(duì)于支持者來說，它對(duì)L5自動(dòng)駕駛至關(guān)重要；而對(duì)于特斯拉的埃隆·馬斯克等反對(duì)者來說，它是通往“死胡同”捷徑。但是，關(guān)于激光雷達(dá)的實(shí)際情況是怎么樣的呢？

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，一場(chǎng)關(guān)于激光雷達(dá)在未來自動(dòng)駕駛汽車中所扮演角色的爭(zhēng)辯正越演越烈．激光雷達(dá)是一種3D環(huán)境制圖器，對(duì)于支持者來說，它對(duì)L5自動(dòng)駕駛至關(guān)重要；而對(duì)于特斯拉的埃隆·馬斯克等反對(duì)者來說，它是通往“死胡同”捷徑。但是，關(guān)于激光雷達(dá)的實(shí)際情況是怎么樣的呢？

什么是激光雷達(dá)？

激光雷達(dá)，是光探測(cè)和測(cè)距的首字母縮寫，本質(zhì)上是一種聲納，利用脈沖激光波繪制到周圍物體的距離。它被大量應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)導(dǎo)航中。它的優(yōu)勢(shì)包括精確深度感知，這使得激光雷達(dá)的測(cè)距范圍十分廣闊，短幾厘米，多則60米。它還非常適合3D制圖，這意味著返回的車輛可以在可預(yù)測(cè)的環(huán)境中導(dǎo)航，這對(duì)于大多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)來說是非常有利的技術(shù)條件。雖然激光雷達(dá)有它獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，但是仍然受到一個(gè)關(guān)鍵因素的阻礙——其高昂的成本。

2019年，Velodyne的Alpha Puck（360度水平視場(chǎng)激光雷達(dá)）拍攝的繁忙街道場(chǎng)圖片來源：路透社 

激光雷達(dá)不是唯一的自動(dòng)駕駛檢測(cè)技術(shù)，攝像頭也是，且是激光雷達(dá)的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，被特斯拉視為最好的技術(shù)手段。埃隆·馬斯克（Elon Musk）曾表示，激光雷達(dá)是最沒用的傳感器。該觀點(diǎn)認(rèn)為，人類只能在周圍有可見光的基礎(chǔ)上開車，所以機(jī)器人也應(yīng)該能夠做到這一點(diǎn)。攝像頭要比激光雷達(dá)小得多，也便宜得多（盡管需要更多），而且具有更好的分辨率和顏色的優(yōu)勢(shì)，這意味著它可以讀取交通燈和標(biāo)志。然而，攝像頭在普通駕駛條件下也有很多缺點(diǎn)。比如，激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光，產(chǎn)生自己的光脈沖，而對(duì)于突然的光線變化、陽光直射甚至雨的情況下，攝像頭更容易受到干擾。此外，激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光，產(chǎn)生自己的光脈沖，而攝像頭對(duì)突然的光線變化、陽光直射甚至雨水更敏感。 激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)不止此。激光雷達(dá)能比攝像頭更好的判斷遠(yuǎn)近距離。而攝像頭需要大量的計(jì)算，比如復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來測(cè)量物體之間的距離，通過聚合不同的攝像頭信號(hào)或一段時(shí)間內(nèi)的單個(gè)信號(hào)來測(cè)量。2D圖像便可以欺騙攝像頭，使其更容易受到惡意攻擊。在顏色檢測(cè)方面，激光雷達(dá)的支持者認(rèn)為，在一個(gè)互聯(lián)和無人駕駛的世界里，交通信息可以通過來自交通燈和其他標(biāo)記的機(jī)器對(duì)機(jī)器信號(hào)來分配，解決了激光雷達(dá)的一個(gè)關(guān)鍵缺陷。 此外，激光雷達(dá)的成本也呈下降趨勢(shì)。谷歌的第一輛無人駕駛汽車原型在2012年使用了價(jià)值7萬美元的激光雷達(dá)。2017年，Waymo的工程師宣稱他們已經(jīng)將成本降低了90％。今天，一些頂級(jí)的激光雷達(dá)制造商，如盧米納爾提供自動(dòng)駕駛等級(jí)激光雷達(dá)低于1000美元。 為什么支持?jǐn)z像頭？ 除了價(jià)格和顏色和標(biāo)志識(shí)別之外，攝像頭的優(yōu)勢(shì)更為微妙。激光雷達(dá)如何識(shí)別行人正低頭看手機(jī)，可能在街上閑逛？激光雷達(dá)能區(qū)分塑料袋和障礙物嗎？激光雷達(dá)能識(shí)別一個(gè)騎自行車的人正要進(jìn)入一個(gè)新的車道嗎？這些問題的答案是否定的。所以一些激光雷達(dá)的反對(duì)者認(rèn)為，一旦攝像頭傳感器變得完美，激光雷達(dá)就會(huì)過時(shí)。

2020年特斯拉汽車正面中程攝像頭拍攝的照片圖片由特斯拉提供

攝像頭占據(jù)主導(dǎo)地位的關(guān)鍵障礙是人工智能，它能夠讀取和解釋大量的數(shù)據(jù)，而且必須在幾毫秒內(nèi)識(shí)別出各種情況。這有助于解釋當(dāng)前流行的觀點(diǎn)，即最好的選擇是混合使用激光雷達(dá)優(yōu)越的視覺和攝像頭的顏色、物體和文本識(shí)別，以獲得周圍環(huán)境的清晰圖像。值得注意的是，這種解決方案的計(jì)算量也很大，當(dāng)然依賴于人類編寫的算法。

在這場(chǎng)爭(zhēng)論中，本質(zhì)上是激光雷達(dá)的成本曲線和AI程序員的成本曲線的一場(chǎng)競(jìng)賽。如果激光雷達(dá)達(dá)更快的達(dá)到了一個(gè)接受的價(jià)格，那么它可以成為真正地可用的可靠的普遍的廉價(jià)的且非常準(zhǔn)確的距離傳感器。至少與攝像頭結(jié)合起來的方案是可行的。雖然在未來激光雷達(dá)可能不是絕對(duì)必要的，它的可靠性，簡(jiǎn)單性和普遍性可以使它成為一個(gè)達(dá)到L5非常有吸引力的跳板。然而，也不排除特斯拉或其他人成功地在不久的將來創(chuàng)造一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速、可靠地處理攝像頭的成像信息。 所以，激光雷達(dá)和攝像頭，軍備競(jìng)賽開始了。