关于激光雷达，马斯克说错了什么？

作者简介：史高拔，国内一线汽车企业技术中心任职智能网联技术规划工程师，负责包括自动驾驶、车联网、数字座舱等新技术的规划与系统设计；资深汽车电子开发工程师，负责过多款量产车型的整车电控、新能源电控等技术研发。

前几日特斯拉在加州帕洛阿尔托举行的自主投资者日(Autonomy Investor Day)会上，除了展示特斯拉的“全自驾计算机”外，特斯拉CEO马斯克又一次将“炮口“对准了激光雷达——“傻子才用激光雷达，现在谁要还是靠激光雷达，那就注定完蛋！激光雷达用了一大堆昂贵的传感器，毫无必要……”毫无意外，马斯克的言论也再次引发舆论的哗然，那么，马斯克为么要这样说？他说错了什么？

首先，或许强人马斯克在内心里是真这么想的，但是在目前无人驾驶传感器方案并不明确的情况下说出这样带有争议的话，在笔者看来更多的是在博眼球——诚然，特斯拉发布自研的自动驾驶芯片+硬件+软件方案，的确非常先进，但说激光雷达是“傻瓜才用的”，就纯粹（也可能是刻意）在为自己树敌了。下面，我就来谈谈被马斯克“鄙视”的激光雷达。

自动驾驶领域一直在广泛采用激光雷达

Waymo、Uber、Cruise、奥迪……哪家现在在L4级别的自动驾驶测试开发上舍弃了激光雷达呢？没有！相反，他们都还很依赖激光雷达。而业界还有Velodyne，Quanergy、Innoviz等一堆企业在研发各种激光雷达，车上顶个“球“的机械式激光雷达当然不是最终解决方案，业界也在不断努力去尝试固态激光雷达、MEMS激光雷达等各种方案，希望将这个重要的传感器小型化、美观化、低成本化。

这个激光雷达不丑了吧？

两年前我写过一篇关于的固态激光雷达的专栏文章，介绍了一种OPA方案的固态激光雷达原理。（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25131152）

我之前还写过一篇关于无人驾驶传感器布置的回答，里面有简单阐述过无人驾驶传感器布置的要点。（https://www.zhihu.com/question/54857225/answer/470766734）

上图是目前自动驾驶采用的几种主要传感器的性能参数对比，几种传感器各有优劣，对于视觉传感器（即摄像头）来说，最大的问题倒不是算法和算力，而是天然的不能避免极端天气和环境的影响；另外目前的摄像头无法直观判断景深，靠算法计算的距离有可能会出现误差。

而视觉的局限太大，在黑夜、起雾、大雨，甚至强反光（例如之前特斯拉Autopilt错误识别大货车侧面导致的事故），完全依靠视觉传感器是不可能的。而特斯拉也在一次事故后给Autopilot加装了一个毫米波雷达。

特斯拉毫米波雷达传感器布置位置

激光雷达的作用

业界采用激光雷达的时候从来没说过激光雷达就是自动驾驶的唯一途径，但它的特点却是能在一定程度上补充视觉传感器的不足。激光雷达分辨率高、抗干扰能力强、感知信息丰富，这都能让系统更加方便的了解周围的环境，用足够的信息让系统去决策，减少风险。而更重要的是，作为一种主动式传感器，激光雷达可以在晚上光线暗的情况下使用，且性能不会有明显的衰减。

另外，其实业界也从来没有说过主要依靠激光雷达实现自动驾驶，因此我们可以看到Waymo的自动驾驶车除了头顶的激光雷达以外，也还有其他很多很多的传感器——视觉、毫米波、GPS、IMU等等。因为在目前看来，只有在行驶中采集并处理足够多的环境信息，才能尽可能的保证自动驾驶的安全。

激光雷达作为一种有明显技术优点的传感器，我们难道要因为它不好看而拒绝它？难道正常的思维不应该是把它做好看、做便宜!

自主投资者日(Autonomy Investor Day)会上的其他槽点

这次发布会除了这个槽点，其实还有两个需要着重吐槽的地方：

1. 软件：虚拟仿真不可取

Andrej强调：可能依赖虚拟仿真是自动驾驶目前常态，但特斯拉更信赖现实物理数据。

在笔者看来，目前特斯拉实际上还是在让消费者去做测试，采集真实的物理数据。而我认为更负责的做法是：车企自己用试验车去跑测试，虽然这是项需要大量人力物力和时间的工作。看看去年在加州的无人驾驶路测数据，号称物理数据为主的特斯拉在哪？

2.“ 99.9999...%“

Andrej还表示，现在特斯拉全视觉感知的方案，已经能处理99.999...%的场景。

注意“99.999…”后面的三个点，这才是我最想吐槽的。且不说“99.9999”是怎么计算出来的，但用省略号表达是想让大家认为你无限接近于100%？那是不是也应该直接列出一些特殊场景来进行说明呢？

小结：

其实在汽车行业中，用一些相对夸张的说法、一些相对片面的论据来拔高自己其实并不是不能接受，但是如果用一些还没实锤的产品和数据去贬低对手，这种操作我是非常不认同的，也是我写这篇文章的目的。

文｜史高拔

图｜史高拔网络及相关截图

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