大家好,這里是《遠(yuǎn)川討論》欄目的第一期。
長(zhǎng)期以來(lái),在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,到底是純視覺(jué)技術(shù)主導(dǎo)未來(lái),還是視覺(jué)+激光雷達(dá)混合技術(shù)才能走的更遠(yuǎn),關(guān)于這個(gè)話(huà)題的討論一直未曾停歇。
作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最具代表性的企業(yè),特斯拉對(duì)純視覺(jué)方案的偏愛(ài)不必多說(shuō),甚至就連馬斯克也多次公開(kāi)炮轟“車(chē)輛上的雷達(dá)方案是極其愚蠢的,任何使用激光雷達(dá)方案的人或者企業(yè)最后都將失敗,他們大費(fèi)周章的使用這些昂貴的傳感器本身就是一個(gè)麻煩。”
而不久前的世界人工智能大會(huì)上,華為ADS智能駕駛產(chǎn)品線(xiàn)總裁兼首席架構(gòu)師蘇箐則公開(kāi)指責(zé)“特斯拉這幾年下來(lái),它的事故率還是挺高的,而且是從殺第一個(gè)人到最近殺的人,它的事故類(lèi)型非常像。”華為的量產(chǎn)激光雷達(dá),也即將于今年的年末交貨。
那么到底哪種方案才是主流?最近,就“5年內(nèi)自動(dòng)駕駛路線(xiàn)PK:激光雷達(dá)VS純視覺(jué)”話(huà)題,我們征集了上百份來(lái)自專(zhuān)業(yè)讀者的思考。
在這上百份問(wèn)卷中,有四分之三的人,更看好激光雷達(dá)+視覺(jué)融合的方案會(huì)成為未來(lái)的主流。融合方案帶來(lái)的多維度拓展空間、純視覺(jué)方案的安全性與瓶頸、激光雷達(dá)成本的下降,是他們關(guān)心的問(wèn)題核心。
其中,一位昵稱(chēng)“歐陽(yáng)龍?zhí)?rdquo;的朋友他的觀點(diǎn)非常具有代表性,“純視覺(jué)的上限是人眼,激光雷達(dá)混合的上限是全天候條件通吃的鷹眼,高下立判。”
同時(shí),也有四分之一的人,堅(jiān)定的看好純視覺(jué)方案的廣闊前景。這里面,有人是一線(xiàn)做算法融合碰壁的工程師,有人是生物與機(jī)械領(lǐng)域的跨行專(zhuān)家,也有人單純是馬斯克的粉絲,他們更關(guān)心短期內(nèi)的成本問(wèn)題、激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)限制、視覺(jué)技術(shù)本身的跨越式發(fā)展。
一位昵稱(chēng):“跟著馬斯克有錢(qián)賺”的朋友說(shuō)“對(duì)錯(cuò)并不并不重要,特斯拉主導(dǎo)了市場(chǎng),那么主流市場(chǎng),乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的潮水與資本,都將順著馬斯克指向的地方流去。”
好吧,無(wú)論潮水是否流向馬斯克,但至少馬斯克已經(jīng)讓賺到了錢(qián),這也是一個(gè)不錯(cuò)的收獲。
以下,是來(lái)自“遠(yuǎn)川討論——5年內(nèi)自動(dòng)駕駛路線(xiàn)PK:激光雷達(dá)VS純視覺(jué)”討論的精華摘編:
@尾號(hào)7520
我們可以看到特斯拉的視覺(jué)算法在道路行駛中可以識(shí)別紅綠燈與障礙物,這說(shuō)明技術(shù)上是可以達(dá)到預(yù)期效果的。
另外,從成本的考慮上,激光雷達(dá)增加了成本,也給消費(fèi)者增加了潛在的維修成本。
同時(shí),激光雷達(dá)與視覺(jué)的混合技術(shù),不僅在算法上提高了難度,也增加了計(jì)算量級(jí)。
基于未來(lái)五年的新能源市場(chǎng),在自動(dòng)駕駛路線(xiàn)上,主流會(huì)偏向于在低成本控制上挖掘計(jì)算算法潛能的純視覺(jué)算法
@尾號(hào)6168
激光雷達(dá)混合視覺(jué)的方案,短期內(nèi)主要受到硬件成本及數(shù)據(jù)限制,很難大規(guī)模應(yīng)用。
@尾號(hào)0662
純視覺(jué)方案,更貼近人類(lèi)現(xiàn)有的駕駛環(huán)境,其數(shù)據(jù)特征點(diǎn)也會(huì)明顯多于激光雷達(dá)。
@Lain瞳
純視覺(jué)計(jì)算,企業(yè)可以持續(xù)根據(jù)算法和數(shù)據(jù)量的優(yōu)勢(shì)去迭代算法,成本和專(zhuān)項(xiàng)研發(fā)也會(huì)更垂直。如果有企業(yè)選擇對(duì)外開(kāi)放技術(shù),那么也只需要開(kāi)放正常的API。云計(jì)算相關(guān)的內(nèi)容,還是在自己的平臺(tái)上運(yùn)行。甚至,純視覺(jué)方案,還可以結(jié)合5G真正可以實(shí)現(xiàn)SaaS化。
@尾號(hào)4181
多傳感器耦合或許比想象中更加難以實(shí)現(xiàn),而純視覺(jué)方案在快遞迭代的單車(chē)算力和深度學(xué)習(xí)算法下,實(shí)現(xiàn)路徑更加清晰。
@尾號(hào)3688
對(duì)于人工智能,數(shù)據(jù)量很重要,特斯拉有大量駕駛數(shù)據(jù),5年內(nèi)更看好。
@跟著馬斯克有錢(qián)賺
對(duì)錯(cuò)并不并不重要,特斯拉主導(dǎo)了市場(chǎng),那么主流市場(chǎng),乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的潮水與資本,都將順著馬斯克指向的地方流去。
@9674
1. 純視覺(jué)在弱光環(huán)境和強(qiáng)光環(huán)境會(huì)非??简?yàn)攝像頭傳感器的HDR性能,現(xiàn)有技術(shù)是否能達(dá)到0ppm是個(gè)問(wèn)題。
2. 攝像頭分辨率和承載的圖像信息成正比,圖像信息越多,對(duì)信號(hào)傳輸的帶寬要求就越高。對(duì)AP的實(shí)時(shí)處理能力要求就越高。算力可以堆運(yùn)算單元,但是圖像傳輸不是單純堆硬件就能妥善解決的。目前市面上主流的方案一個(gè)是TI一個(gè)是Maxim,但是帶寬都有上限。是否能滿(mǎn)足未來(lái)自動(dòng)駕駛的帶寬需求,現(xiàn)在還不知道。至于車(chē)載以太網(wǎng)?先有量產(chǎn)車(chē)了再說(shuō)吧。
當(dāng)然雷達(dá)激光雷達(dá)也有問(wèn)題,一來(lái)成本高,二來(lái)在雨雪等極端天氣下可靠性也成疑問(wèn)。并且若沒(méi)有視覺(jué)輔助,雷達(dá)激光方案萬(wàn)萬(wàn)不可能實(shí)現(xiàn)路標(biāo)識(shí)別,車(chē)道保持等輔助功能。
而且,當(dāng)路上車(chē)輛多了之后激光技術(shù)發(fā)射的主動(dòng)光會(huì)不會(huì)對(duì)別的車(chē)輛產(chǎn)生影響。這個(gè)我也不知道。
如果非得選一個(gè),我還是選激光雷達(dá)混合。
@某不具名朋友
視覺(jué)方案最接近人類(lèi)的判斷方式,沒(méi)見(jiàn)過(guò)和聽(tīng)過(guò)哪個(gè)人是靠耳朵開(kāi)車(chē)的。但是汽車(chē)加上激光雷達(dá)混合技術(shù)后可以超越人類(lèi)的視覺(jué),判斷會(huì)更精準(zhǔn)。
@歐陽(yáng)龍?zhí)?/strong>
純視覺(jué)的上限是人眼,激光雷達(dá)混合的上限是全天候條件通吃的鷹眼,高下立判。
特斯拉完全是出于成本的角度選擇了純視覺(jué)。目前國(guó)內(nèi)車(chē)路協(xié)同已經(jīng)布局,未來(lái)有希望成為自動(dòng)駕駛主流,而車(chē)路協(xié)同涉及到信息安全,難以支持純特斯拉視覺(jué)方案。
@尾號(hào)7136
汽車(chē)屬于對(duì)安全性要求很高的產(chǎn)品,純視覺(jué)肯定有犯錯(cuò)的時(shí)候,人工智能那是人訓(xùn)練出來(lái)的,既然這樣,還是基于人的思維來(lái)的,人都有可能犯錯(cuò),基于人的思維犯錯(cuò)的倍率就更大。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,可能車(chē)路協(xié)同才是最安全的方式,道路的基礎(chǔ)設(shè)施與車(chē)輛的安全系統(tǒng)互相交互,更準(zhǔn)確及時(shí)的應(yīng)對(duì)當(dāng)下的路況,到時(shí)候是什么樣的方式,要看技術(shù)的發(fā)展。
@某不具名朋友
產(chǎn)業(yè)外的人太高估了AI及視覺(jué)識(shí)別的能力。
@尾號(hào)k123
高階自動(dòng)駕駛(L4級(jí)以上),激光雷達(dá)混合的方案比純視覺(jué)方案,能處理更加復(fù)雜的狀況。之前特斯拉是受制于成本的壓力,所以是硬著頭皮一路純視覺(jué),為的是快速占領(lǐng)市場(chǎng)。后續(xù)隨著激光雷達(dá)成本的不斷下探,該方案會(huì)越來(lái)越有競(jìng)爭(zhēng)力的了,拭目以待。
@黑木
自動(dòng)駕駛未來(lái)的發(fā)展方向不是單車(chē)智能化而是車(chē)路協(xié)同。從這個(gè)緯度上講,無(wú)論激光雷達(dá)還是純視覺(jué),都有缺陷。短期在算法不能解決自動(dòng)駕駛等長(zhǎng)尾場(chǎng)景的時(shí)候,激光雷達(dá)更有潛力,未來(lái)還是會(huì)回歸到車(chē)路協(xié)同階段。
@尾號(hào)0426
視覺(jué)算力跟不上,特斯拉選它的原因是便宜,隨著激光雷達(dá)成本下降,視覺(jué)沒(méi)有優(yōu)勢(shì)。
@Crackeryin
再次強(qiáng)調(diào),特斯拉的不是自動(dòng)駕駛,是駕駛輔助。要實(shí)現(xiàn)真正L4以上的自動(dòng)駕駛能力,必須有傳感器維度上的冗余和功能性互補(bǔ)。自動(dòng)駕駛不是為了讓機(jī)器和人的駕駛水平相等,而是為了讓機(jī)器的駕駛水平遠(yuǎn)超人類(lèi)。除非V2X和V2V技術(shù)發(fā)展發(fā)生質(zhì)變,未來(lái)五年,除攝像頭以外的傳感器維度是實(shí)現(xiàn)L4及以上級(jí)別自動(dòng)駕駛的必要條件。
@Blackcat
本人小白啊,視覺(jué)方案需要很高級(jí)的軟件實(shí)現(xiàn),特斯拉有自己的算法,國(guó)內(nèi)廠商在算法上于國(guó)內(nèi)的差距還是比較大的,而激光雷達(dá)加上高精度地圖的配合,在算法上的要求會(huì)低一些,更適合國(guó)內(nèi)的情況。
@5381
純視覺(jué),ru kiding me?想象一下沒(méi)有倒車(chē)?yán)走_(dá)的老爺車(chē)
@北陸
1. 水平,私以為只有少數(shù)公司有底氣只用視覺(jué);2. 安全因素,汽車(chē)的安全需求還是非常高,即便是做冗余也是需要的。隨著激光雷達(dá)成本降低,相似價(jià)格有安全冗余更容易獲得消費(fèi)者青睞。同時(shí)針對(duì)自動(dòng)駕駛的定點(diǎn)攻擊(比如一些試圖騙過(guò)自動(dòng)駕駛的障礙)會(huì)加劇安全冗余的需求。
@尾號(hào)1595
汽車(chē)屬于重型機(jī)械,安全排在第一位,比續(xù)航、成本、智能、舒適都更重要;純視覺(jué)在天氣不好,光線(xiàn)較差,攝像頭積灰或者水滴遮擋時(shí),安全性存疑;百度自動(dòng)駕駛號(hào)稱(chēng)做到純視覺(jué)L4,感覺(jué)也很難讓人信服,特斯拉就是前車(chē)之鑒,出了安全事故,就是眾矢之的。作為普通人,直觀感覺(jué)激光雷達(dá)會(huì)更給人安全感。
@pop
激光的問(wèn)題在于貴,雷達(dá)的問(wèn)題在于干擾系數(shù)太大,用雷達(dá)波進(jìn)行初篩,激光進(jìn)行確認(rèn),將結(jié)果輸出給人眼識(shí)別,可以極大解決成本及誤判問(wèn)題
@尾號(hào)8335
激光是立體的處理方案,受天氣等外在因素影響較少,輔以視覺(jué)算法加持,可提供全方位探測(cè)。有了量產(chǎn)規(guī)模后,成本也會(huì)進(jìn)一步降低。視覺(jué)對(duì)算法要求太高,三五年后當(dāng)芯片不再卡脖子,才可能形成主流。
@尾號(hào)7085
1. 看成本,純視覺(jué)方案(RGB攝像頭)顯著低于激光雷達(dá)混合方案;
2. 看技術(shù),純視覺(jué)方案因?yàn)橄到y(tǒng)冗余更少,因此技術(shù)壁壘會(huì)更高;
3. 看使用場(chǎng)景,據(jù)猜測(cè),高精地圖方案所需的地圖數(shù)據(jù),是特斯拉較難獲取的(中國(guó)大陸市場(chǎng))。
上述原因,或許是特斯拉做出選擇的原因。
支持激光雷達(dá)方案的原因:
1. 冗余意味在不同環(huán)境和場(chǎng)景下的適應(yīng)性,這就是安全,是第一要素;
2. 國(guó)內(nèi)的3D視覺(jué)技術(shù)力量在快速崛起,相信我們的工程師紅利足夠支撐起自動(dòng)駕駛行業(yè)的技術(shù)需求。"
總結(jié)來(lái)說(shuō),純視覺(jué)肯定是最接近于人類(lèi)辨別事物的方式,也最接近人類(lèi)開(kāi)車(chē)的方法。但是現(xiàn)在CV技術(shù)真的可以等同于人眼+人腦嗎?更近一步,當(dāng)前的交通規(guī)則,與實(shí)際路況之間也存在著理想與現(xiàn)實(shí)的差距:比如城市里面隨意竄出的外賣(mài)電動(dòng)車(chē)、大霧等特殊情況。所以,至少在目前,純視覺(jué)技術(shù),距離人眼背后的整套體系,仍有差距。
但是,必須強(qiáng)調(diào)的是,視覺(jué)技術(shù)不等于人眼的同時(shí),當(dāng)前的自動(dòng)駕駛也不是完全自動(dòng)駕駛,很多時(shí)候都是限定場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛(高速道路、部分城市道路等)。
相應(yīng)的,視覺(jué)方案肯定是相對(duì)成本很低,但是長(zhǎng)期數(shù)據(jù)處理壁壘很高的方案。在數(shù)據(jù)量、復(fù)雜數(shù)據(jù)還不夠的當(dāng)前,同時(shí)裝上一個(gè)激光雷達(dá)是當(dāng)前特斯拉之外,大多車(chē)企的主流趨勢(shì)。
激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)就是可以快速3D建模,比較精準(zhǔn)的還原路況信息,這是計(jì)算機(jī)可以快速識(shí)別、快速處理、快速應(yīng)對(duì)的方案。缺點(diǎn)就是當(dāng)前成本高,但是在中國(guó)制造業(yè)的加持下,混合固態(tài)激光雷達(dá)是會(huì)快速降本的,今年以來(lái),小鵬汽車(chē)、理想汽車(chē)都將搭載激光雷達(dá)。一旦大規(guī)模上量,成本降低是很快的。
對(duì)應(yīng)的產(chǎn)業(yè)鏈格局上:更多的整車(chē)廠愿意接受激光雷達(dá)+視覺(jué)融合的路線(xiàn);而純視覺(jué)路線(xiàn)的核心數(shù)據(jù)在牢牢的掌握在一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的手中。
不同路線(xiàn)選擇的背后,不僅是一個(gè)技術(shù)難題,甚至也不是一家企業(yè)的問(wèn)題,而是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈共同努力的結(jié)果。