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到底什么才是智能駕駛的最優解？馬斯克給出了答案 。
今日 ， 特斯拉副總裁陶琳在微博上發布了一則馬斯克的采訪視頻 ， 馬斯克在采訪中表示 ， 與道路系統最適配的智能駕駛技術就是人工智能、數字神經網絡和攝像頭相結合 。
“當然我們的車輛還配備了麥克風 ， 用于識別緊急車輛的聲音” 。 馬斯克認為 ， 全世界的道路系統都是為了智能、生物神經網絡和眼睛設計的 ， 而不是根據“從眼睛里發射激光”來設計的 。
“同時我們發現 ， 當系統使用多種傳感器時 ， 它們之間往往會產生沖突 ， 你該相信攝像頭 ， 還是該相信激光雷達 ， 一旦感知系統自相矛盾 ， 就可能引發安全事故 。 ”
和馬斯克堅定的走純視覺路線不同的是 ， 國內新勢力大多數都是激光雷達的擁護派 ， 比如華為、理想 。
華為就認為激光雷達是必須的 。 2024年9月 ， 余承東還與主持人馬東進行對話 ， 在談到華為乾崑智駕ADS 3.0時 ， 馬東提問：“激光雷達是必要的嗎？”余承東表示 ， 堅持用激光雷達 ， 是因為激光雷達的安全性 。
“只用攝像頭方案沒用激光雷達方案的 ， 攝像頭致盲就完蛋了 ， 有些東西 ， 攝像頭是沒辦法的 ， 攝像頭有極限 。 包括毫米波雷達 ， 車廠都應該用 ， 因為在雨天大霧天 ， 攝像頭不好用 。 ”余承東說 。
余承東稱 ， “生命是最寶貴的 ， 再貴的東西 ， 跟命比 ， 都不是個錢” 。
當然 ， 也有例外 ， 小鵬就是視覺+大模型堅定支持者 。
小鵬汽車自動駕駛產品高級總監袁婷婷曾發文表示 ， 激光雷達看得遠是個偽命題 。
首先激光雷達是主動傳感器 ， 依賴于向外發射近紅外光以及反射回波來計算 ToF（time of flight） ， 來計算障礙物 。 這樣會帶來幾個缺點 。
隨著距離增加 ， 激光束發散角擴大 ， 導致能量密度呈平方反比衰減 。 在遠距離測量時 ， 回波信號強度和點云密度都大幅降低 。
以當前行業領先水平192線激光雷達為例 ， 200m外的物體 ， 激光雷達可獲取信息和800萬像素攝像頭可獲取信息可以用下圖做一個對比 。 而車輛需要足夠的信息來區分200m外是一個輕飄飄的塑料袋 ， 還是一個橫行的電瓶車 。 所以對于大模型方案來說 ， 檢測遠距離目標最好的傳感器不是激光雷達 ， 而是高分辨率攝像頭 。
激光雷達會有多徑效應并且幀率遠低于攝像頭 。 作為一種主動傳感器 ， 激光雷達在測量遠距離的復雜地形或障礙物可能發生多次反射 ， 導致回波信號混疊 ， 使得原來的信號失真 ， 或者產生錯誤 ， 難以準確識別甚至誤識別真實目標 。 同時業界主流激光雷達的處理幀率 ， 不及我們攝像頭幀率的一半 ， 低頻的幀率會讓遠距離且高速移動物體的識別誤差進一步加劇 。
同時 ， 激光雷達其實對于天氣狀況非常敏感 ， 穿透雨霧主要依靠的是毫米波雷達 。 近紅外光的波長短 ， 根據波粒二象性 ， 波長越短粒子屬性越強 ， 衍射性越差 ， 遇到雨雪霧等極端天氣就會在傳感器附近幾米內形成一團噪點 ， 并且不能穿透這些透明障礙物看到霧氣后面的目標 ， 從而“致盲” 。 而毫米波雷達波長更長 ， 衍射性好 ， 雨霧特性好 。
【攝像頭和激光雷達不能共用！馬斯克給出智駕最佳方案】所以 ， 激光雷達是一個信息密度低 ， 且容易受干擾的傳感器 ， 并不適合作為強大大腦的眼睛 。
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