坚持使用普通雷达，特斯拉是不是在“舍本逐末”？

昨日，有消息称，特斯拉宣布进行Autopilot2.0的升级，关于细节部分，除了比1.0增加了更多的传感器等硬件设施之外，特斯拉还会将Autopilot的现有功能移植到新硬件上，并通过无线方式对软件进行升级，慢慢增加新功能。此外，这次特斯拉会以Autopilot1.0的功能和数据作为基础，开发更先进的自动驾驶、安全功能。

其实，此次最大的亮点应该是马斯克的一个发言，他表示为了更好的安全性，Autopilot2.0将依赖普通雷达，并且以后也将继续高举“普通雷达”旗帜。不过，在自动驾驶研究上面，人们近来似乎更热衷于激光雷达。由此，我们不禁思考，特斯拉此举是否真的能够有效的提高其安全性？

普通雷达与激光雷达不同在哪儿？

据汽车信息安全专家、360攻防实验室负责人刘健晧表示，特斯拉是通过三种传感器来实现自动驾驶功能的：ADAS功能的Mobileye摄像头、77G毫米波雷达以及车身8个超声波传感器。而在此次2.0升级中，已经明确表示前置雷达将会保留下来，只是增加更多的雷达，因而我们或许可以猜测，马斯克所说的普通雷达就是毫米波雷达。

我们先来说说激光雷达在自动驾驶上都起了些什么作用。

具体而言，激光雷达的本质作用就是根据激光遇到障碍物后的折返时间，计算目标与自己的相对距离。而且，激光光束可以准确测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距离，这些轮廓信息组成所谓的点云并绘制出3D环境地图，精度可达到厘米级别，从而提高测量精度。在自动驾驶汽车的行驶过程中，该类高精度的地图可以帮助汽车以避障，从而一定程度上提高汽车驾驶的安全性。另外，除了可以构建高精度3D地图，作为一个附属作用，在自动驾驶中，激光雷达还可以起到定位的作用。

谷歌无人驾驶搭载的激光雷达

目前的自动驾驶研究中，在安全性上，除了摄像头，人们大多推崇激光雷达，并有许多人认为激光雷达是自动驾驶的标配。但是，激光雷达虽然的确很厉害，但在实际运用中，也有着不可忽视的缺陷。

首当其冲的就是在雾霾、下雨等天气里的辨识能力。比如在冰雪天气，道路因结冰或积雪而导致反射特性发生变化，导致激光雷达的效果受到一定影响，从而影响到三维地图的构建，也就导致了无人车的“位置晕眩”，从而也就不能准确的识别障碍物，导致了自动驾驶的“失明”。此外，在自动驾驶汽车上使用激光雷达的还有一个问题，那就是成本的高昂，不过，现在这个问题正在逐步解决中，比如说国内企业思岚科技，以及美国创业公司Quanergy Systems，他们都在致力于低成本雷达的制造，并取得了不错的成果。

与激光雷达相比，马斯克坚持的普通雷达在精度等细节方面就不如激光雷达了，只能算普通，不过，正如马斯克所言，相对于在糟糕天气会“失明”的激光雷达，毫米波雷达的确靠谱多了。

特斯拉的雷达2.0升级真的做对了吗？

继四起自动驾驶事故后，或许是为了保住市场，特斯拉进行了2.0升级。对于其中的雷达部分，小镁真的是有点觉得特斯拉“舍本逐末”了。

首先就是对于“普通雷达”的错误坚持。上文已经讲过了，虽然毫米波在糟糕天气中可以正常运行，但在精确度方面，毫米波雷达在激光雷达面前真的是不够看。从整体来看，毫米波与激光正好起到一种相辅相成、取长补短的作用，正如速腾CEO邱纯鑫所言：“虽然毫米波雷达精度不高、视场小，但测量距离远，可以达到200米，也可以在雨天及下雪天气使用。激光雷达和毫米波雷达融合刚好弥补了各自的短板。”

讲真，如果只是为了应对糟糕天气的突发状况，而抛弃了何时何地都会相对重要的精确度，不得不说，真的有一种“舍本逐末”的感觉。

其次，雷达的装置真的不在于数量的优势。在此次升级中，特斯拉宣布将增加雷达的数量，甚至到了每个车角都专注雷达的程度。说真的，真的不需要这么多，只要位置装的好，照样能发挥作用，比如第一起事故中雷达之所以没能起到作用，就是因为装置的位置较低而已，相信只要高一点点，那场车祸或许就可以避免了。