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根据Coin Hot Exchange平台的消息，马斯克最近在特斯拉的人工智能日上展示了自己的肌肉，出现了人形机器人和超级计算机Dojo。Coin Hot Exchange平台认为，纯粹视觉道路工作原理的展示揭示了他的技术自信。Coin Hot Exchange平台发现，尽管许多制造商选择了激光雷达计划作为视觉指南，但特斯拉仍然坚持纯视觉路径，并将其旗帜拉得越来越高、越来越深。我们知道，自动驾驶的基本原理是感知、决策和执行三个步骤的分离。感知层使用视觉传感器获取周围路况信息，通过车身的设备和云处理数据，并获得执行命令，使车辆能够获得自主驾驶的能力。在这三个基本步骤中，感知是首要步骤，在随后的决策和执行中发挥着先决条件的作用。在感知层面，目前市场上有两条技术路径：视觉感知和激光雷达感知。

激光雷达派系认为，由相机主导的视觉感知准确性不足。如果自动驾驶需要进行到L3级或更高级别，则应使用激光雷达。视觉感知学派认为，摄像头感知到的环境信息数据丰富，可以方便地对物体进行分类和标记。最关键的是它的低成本，这是激光雷达无法实现的。无论是从技术角度还是成本角度分析，这两个计划的区别在于能否需要激光雷达的协助来实现高水平的自动驾驶。两派一直在争论到底是好是坏。那么，在这两条技术道路之间，谁能笑到最后呢？激光雷达与视觉感知性能比较激光雷达感知技术以激光雷达为主，毫米波雷达、超声波传感器和摄像头为辅。激光雷达感知环境的工作原理是通过激光雷达发射激光束，测量激光在发射和回收过程中的时间差和相位差，确定车辆与物体之间的相对距离，实现实时环境感知和避障功能。激光雷达探测间隔长、精度高，抗干扰能力强，能够主动探测周围多目标环境，获取周围环境点云，构建三维环境模型。即使晚上光线不好，也不会影响检测效果。虽然激光雷达不怕昏暗的光线，但它对雨、雪、灰尘和大雾等天气条件很敏感，这会影响它的识别性能。激光雷达与高精度地图规划的融合，可以有效弥补视觉规划环境依赖性高、计算能力需求高的缺点。其性能优势使大多数汽车制造商将激光雷达列为L3级及以上自动驾驶不可或缺的感知设备。视觉感知是一项由相机主导的计划，与激光雷达相比，相机具有显著的成本优势。一台相机的价格在几十美元左右，而激光雷达的价格是几百美元的几倍。此外，相机技术正在逐渐成熟，高分辨率和高帧率成像技术提供了更丰富的感知环境信息。然而，在黑暗的环境中，相机的感知受到限制，导致准确性和安全性下降。例如，特斯拉最受批评的Ghost Brake问题是，在一些隧道和桥梁阴影中，由于摄像头的构造，算法将突然出现的阴影视为障碍物，导致车辆突然自动减速，存在安全隐患。与视觉规划中的硬件性能相比，相机功能在几秒钟内就被简化为灰烬。由于增加了软件算法，视觉规划依赖于强大的算法来确保图像处理和决策执行的正常功能。与激光雷达相比，视觉感知的弱点更为明显：相机依赖光线条件，感知精度低，对算法和算力的依赖性极高，数据获取和算法迭代的障碍较高。就性能而言，激光雷达显然取得了胜利。特斯拉在计算能力和算法方面投入了大量资金，并一直坚持视觉感知。什么……

e考虑因素？特斯拉专注于纯视觉路径逻辑。在马斯克看来，“纯粹的视觉感知是通往现实世界人工智能的道路”，这也是他在处理问题时所追求的基本理念——第一个原则，即回到事物的最基本条件，将其分解为各种元素，停止构建和分析，找到实现目标的最佳方法。在驾驶车辆的过程中，我们通过眼睛收集路况信息并用大脑进行处理，从而安全地停止驾驶。因此，自动驾驶也可以通过视觉感知和算法处理来停止。特斯拉想要做的是模拟人类获取信息的视觉能力，以完成自动驾驶。由于视觉摄像头的感知精度相对较低，因此有必要依靠特斯拉独特的数据优势以及构建计算能力和算法的能力来消除这一缺陷。在数据方面，当其他自动驾驶制造商仍在道路测试阶段收集数据时，特斯拉受益于在全球销售了数百万辆带摄像头的汽车，积累了大量真实的路况数据。用于深度学习模型训练的数据已经为特斯拉的算法设置了障碍，而这些数据样本积累的速度和算法的效率是其他制造商无法复制的，因此他们只能盲目和焦虑。在计算能力方面，特斯拉的新型超级计算机Dojo具有强大的计算能力。这台超级计算机是为特斯拉的自动驾驶系统设置的，专注于训练包括自动驾驶在内的整个自动驾驶系统。

在相机的技术层面，特斯拉也停止了技术改造，取而代之的是“伪激光雷达”技术，以估计相机中像素的深度。与激光雷达类似的点云功能（通常用于3D物体检测）提高了深度估计的准确性，激光雷达与相机之间的差距开始缩小。人们驾驶车辆的时间取决于视觉，我们的神经网络可以处理视觉信息中的间距和速度等信号，而特斯拉的神经网络似乎能够逐渐实现这一点。特斯拉的视觉感觉很清楚，逐渐缩小了与激光雷达计划的差距，但其背后的成本使后来者难以效仿和复制，这也为特斯拉建立了强大的壁垒。纯视觉计划依靠大量样本数据来训练学习，并依靠先进的图像处理算法来支持计算能力，这注定是少数登山者选择的一条艰难道路。特斯拉首席人工智能科学家Karpathy在今年的CVPR 2021自动驾驶研讨会上表示，基于纯视觉的自动驾驶计划在技术完成方面变得越来越具有挑战性，因为它们要求神经网络仅基于视频输入就能很好地运行。然而，好处是，一旦它真正发挥作用，它就是一个通用的视觉系统，可以部署在地球上的任何地方。未来，视觉感知系统不仅可以部署在汽车上，还可以部署在任何其他需要视觉系统功能的产品上，如机器人、无人机、AR/VR等，成为一种通用人才，这也是特斯拉未来的考虑和雄心。尽管特斯拉设想了一个美好的未来，但在现实中，目前的视觉感知计划与激光雷达计划仍有差距。我们仍然会在新闻中看到，特斯拉汽车公司因识别感知问题而发生安全事故。目前，激光雷达Pi在安全方面仍处于领先地位。激光雷达能笑到最后吗？这两个流派中哪一个能笑到最后，也是考虑到量产的范围和视觉道路技术的迭代，哪个更快。我们可以通过数据发现，新注册的雷达公司越来越多。数据显示，中国目前有1.4万家雷达相关企业，2020年新注册企业2640家，同比增长29.3%。禾赛科技、巨头华为等上市公司发布的低成本激光雷达产品一度具备量产条件。供应方面的增长趋势来自需求方面的巨大需求。绝大多数从事L3和L4级自动驾驶的公司，包括初创公司和大公司，都采用了激光雷达，并且大多数公司购买了激光雷达而不是自行开发的方法。由于高精度硬件性能带来的安全优势，激光雷达项目暂时可以由……负担得起……

他以高昂的成本进行营销。大多数玩家都有激光雷达计划，这增加了需求并扩大了他们的生产能力。大规模生产的范围正在进行中，由于范围的优势，未来的成本将进一步降低，建立良性循环。经过10多年的发展，激光雷达已被证明是实现高水平自动驾驶的必要传感器，特斯拉也在这种情况下焦急地开发它，同时也在炫耀自己的肌肉，吸引人们。此前，特斯拉与激光雷达技术公司Luminar签署了一份合同，停止使用激光雷达进行测试和开发，这引发了大公司的猜测。尽管特斯拉后来澄清说，他将坚持纯视觉的道路，并一直走到最后，但他对激光雷达行为的使用是不可预测的。纯视觉道路，有廉价的摄像头，但安全性令人担忧，与算法和计算能力有关，特斯拉依靠自己的海量数据和超级计算机，这是无人能模拟的优势。这也意味着，纯粹的视觉路径要么脱颖而出，要么势均力敌，但市场上的其他公司，无论结果如何，都无法遵循视觉来知道这条路。没有两个画笔可以参与，演奏只是一种心跳。从长远来看，这两种视觉感官在成本和安全性方面仍然存在争议。如今，激光雷达范围和特斯拉纯视觉技术的发展速度尚不清楚。很难说激光雷达是否能笑到最后。但现在，与未知视觉感知技术的发展相比，激光雷达项目已经在大范围量产的路上，它的精彩发展让这一派有信心微笑着迎接未来。

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