【太平洋汽車(chē)網(wǎng) 行業(yè)頻道】作為乘用車(chē)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，特斯拉在純視覺(jué)這條路上走的十分決絕，甚至連僅有的毫米波雷達(dá)，也在前不久被特斯拉拋棄了。然而，在感知層面，領(lǐng)頭羊幾乎快成了“獨(dú)羊”，更多的品牌不約而同的在感知方案中加入了激光雷達(dá)的選項(xiàng)，甚至已經(jīng)“卷”了起來(lái)。

　　不同于上海車(chē)展激光雷達(dá)剛剛上車(chē)時(shí)給我們的震感，經(jīng)過(guò)半年多的發(fā)展，廣州車(chē)展上大家對(duì)各家展臺(tái)上普遍出現(xiàn)的激光雷達(dá)方案已經(jīng)習(xí)以為常。在這樣的大環(huán)境下，對(duì)激光雷達(dá)的宣傳也變得五花八門(mén)，廣汽埃安打出了3顆激光雷達(dá)”領(lǐng)先一代“的口號(hào)；而長(zhǎng)城旗下的全新品牌沙龍，更是直接在宣傳海報(bào)上挑釁式的寫(xiě)到”4顆以下別說(shuō)話(huà)“......

　　純視覺(jué)路線(xiàn)和感知融合路線(xiàn)之爭(zhēng)，已經(jīng)是老生常談的話(huà)題了。從傳感器上來(lái)說(shuō)，攝像頭本身有著絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)，只聞馬斯克毅然砍掉毫米波雷達(dá)，不見(jiàn)哪家鐵憨憨敢直接踢掉攝像頭。即便是激光雷達(dá)的堅(jiān)定支持者，感知方案中一樣需要將攝像頭擺在足夠重要的位置。

　　這是整個(gè)社會(huì)環(huán)境，甚至是億萬(wàn)年來(lái)的自然環(huán)境決定的。我們的地球身處太陽(yáng)系，享受著陽(yáng)光給予地球的能量。而太陽(yáng)輻射的能量，絕大部分是波長(zhǎng)在380～780nm之間可見(jiàn)光，當(dāng)然也有不少臨近的紅外線(xiàn)和紫外線(xiàn)，而地球大氣層中的臭氧層盡職盡責(zé)的幫我們過(guò)濾掉了絕大部分紫外線(xiàn)，讓我們免受皮膚癌等問(wèn)題的侵?jǐn)_。所以，地球上的生物進(jìn)化出了可以通過(guò)可見(jiàn)光觀察周遭事物的眼睛。

　　而快速發(fā)展的人類(lèi)文明，也是基于人自身的感知能力進(jìn)行建設(shè)，交通系統(tǒng)都保證人通過(guò)肉眼就能夠做出判斷，不需要給司機(jī)植入各種天線(xiàn)才能開(kāi)車(chē)。所以，能夠模擬人眼觀察世界方式的攝像頭，自然也成為了機(jī)器感知的重要途徑，畢竟機(jī)器也身處地球。

　　包括自動(dòng)駕駛在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)依賴(lài)近幾年高速發(fā)展的人工智能技術(shù)的進(jìn)步，人工智能依賴(lài)的深度學(xué)習(xí)算法需要海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。芯片算力的提升和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展形成的海量數(shù)據(jù)是人工智能近幾年能夠高速發(fā)展的重要基礎(chǔ)，我們能夠訓(xùn)練出什么樣的算法，強(qiáng)依賴(lài)我們有什么樣的數(shù)據(jù)。我們有什么數(shù)據(jù)？最多的當(dāng)然是基于可見(jiàn)光拍攝的照片，人手一部的手機(jī)幾乎都帶有攝像頭，激光雷達(dá)可沒(méi)普及到這種程度。這也是人工智能快速發(fā)展中，發(fā)展最快的基礎(chǔ)應(yīng)用是語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別的重要原因，因?yàn)檫@里有人本身能夠大量創(chuàng)造的數(shù)據(jù)，也是人們最基礎(chǔ)的需求。

　　攝像頭的重要性已經(jīng)毋庸置疑，那激光雷達(dá)是不是全無(wú)意義的雞肋？這很難有定論，但至少當(dāng)下來(lái)看并非如此。人通過(guò)眼睛感知世界，是有強(qiáng)大的大腦作為堅(jiān)實(shí)后盾的。到目前為止，想讓芯片擁有比擬人腦的能力還做不到。人工智能已經(jīng)可以在棋類(lèi)游戲中擊敗人類(lèi)，甚至是圍棋這樣無(wú)法通過(guò)暴力計(jì)算解決的棋類(lèi)。但想在環(huán)境復(fù)雜多變的駕駛方面比肩人腦，人工智能還只能高呼”臣妾做不到啊“。

　　在特定的場(chǎng)景下，通過(guò)充足的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，機(jī)器憑借其不犯錯(cuò)的能力能夠做到比人更好。問(wèn)題在于，公開(kāi)道路并非單調(diào)的特定環(huán)境。我們可以把自動(dòng)駕駛可能面對(duì)的場(chǎng)景分為四個(gè)大類(lèi)：1、已知的安全場(chǎng)景；2、已知的不安全場(chǎng)景；3、未知的不安全場(chǎng)景；4、未知的安全場(chǎng)景。窮盡未知的場(chǎng)景，在自動(dòng)駕駛發(fā)展的這短短幾年間顯然無(wú)法做到。

　　視覺(jué)最大的優(yōu)勢(shì)在于可以通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)視野內(nèi)的目標(biāo)物體，而他最大的問(wèn)題就是對(duì)訓(xùn)練不充足的目標(biāo)可能會(huì)認(rèn)錯(cuò)。以自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊特斯拉為例，由于數(shù)量龐大，也給我們展示了很多生動(dòng)的案例，比如高懸空中超過(guò)38萬(wàn)公里的紅綠燈，比如在馬路上狂奔的尖叫雞，比如在公交車(chē)后一路狂奔的曾志偉，也有落在馬路上的“云彩”這種后果嚴(yán)重的錯(cuò)誤。

　　激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)就在這里，雖然目前沒(méi)有海量的數(shù)據(jù)庫(kù)，也沒(méi)有人類(lèi)直觀的標(biāo)記給做深度學(xué)習(xí)算法做訓(xùn)練，但是激光雷達(dá)可以精準(zhǔn)的對(duì)周遭環(huán)境進(jìn)行3D建模，任何障礙物的詳細(xì)尺寸、距離都能夠一目了然。很可能，系統(tǒng)沒(méi)法通過(guò)算法認(rèn)出前方的障礙物是什么，但可以明確的知道他在那里，不剎車(chē)就會(huì)撞上。這時(shí)即便視覺(jué)判斷出了偏差，系統(tǒng)仍然能夠做出正確的決策。

　　在自動(dòng)駕駛逐步成熟的道路上，新發(fā)現(xiàn)的每一個(gè)未知場(chǎng)景都能帶來(lái)一次進(jìn)步，但這往往是將用戶(hù)置于危險(xiǎn)或?yàn)l臨危險(xiǎn)的環(huán)境中作為代價(jià)。激光雷達(dá)不是全能的神，但至少他有能力減少讓用戶(hù)身處危險(xiǎn)場(chǎng)景的可能。

　　大自然五彩繽紛，我們總認(rèn)為我們看到的就是世界本來(lái)的面貌。但真的是這樣嗎？

　　孔雀開(kāi)屏的絢麗讓人類(lèi)也為之動(dòng)容，很多鳥(niǎo)類(lèi)的雄性都有著華麗的外表來(lái)吸引異性的注意，但有沒(méi)有想過(guò)，烏鴉等為什么通體漆黑？

　　人之所以能夠看到顏色是因?yàn)槲覀兊囊曞F細(xì)胞能夠感知紅綠藍(lán)三種顏色的色素，紅綠藍(lán)也就是我們經(jīng)常提及的RGB，通過(guò)RGB的不同組合可以還原出自然界五彩繽紛的顏色，這也是顯示器等能夠模擬自然界色彩的基礎(chǔ)理論。但不同的生物對(duì)顏色的感知其實(shí)是不一樣的，你在看電視時(shí)，你的寵物或許會(huì)疑惑這個(gè)“鏟屎官”為啥能忍受這么嚴(yán)重的偏色？不過(guò)貓、狗除外，研究表明，哺乳動(dòng)物中只有人類(lèi)所在的靈長(zhǎng)目進(jìn)化出了感知顏色的視覺(jué)系統(tǒng)，包括貓、狗在內(nèi)的絕大多數(shù)哺乳動(dòng)物眼中的世界都是灰蒙蒙的。

　　然而神奇的是，鳥(niǎo)、魚(yú)、兩棲類(lèi)甚至昆蟲(chóng)或許能夠感知比人更豐富的色彩，它們眼中有四種色素，比人多一種。例如鳥(niǎo)類(lèi)，他們普遍對(duì)藍(lán)色有很強(qiáng)的感知，可以看到部分人眼看不到的紫外線(xiàn)。我們?nèi)祟?lèi)看到的漆黑烏鴉等鳥(niǎo)類(lèi)，在其同類(lèi)眼中通過(guò)反射紫外線(xiàn)，其實(shí)也有著斑斕的色彩。“天下烏鴉一般黑”不過(guò)是人的偏見(jiàn)而已，烏鴉如果能聽(tīng)懂，可能40米的大長(zhǎng)刀早就出鞘了。

　　回到自動(dòng)駕駛，其實(shí)我們不用糾結(jié)是不是擬人的攝像頭才是最強(qiáng)的感知硬件，人看到的也不過(guò)只是世界的一小部分而已。如果更多樣的傳感器能夠讓系統(tǒng)感知更豐富的信息，又何必拘泥于可見(jiàn)光？當(dāng)然前提是要在成本可控的基礎(chǔ)上，畢竟汽車(chē)依然是商品。

　　昆蟲(chóng)有比人類(lèi)多一種的視覺(jué)色素，那讓人生厭的蟑螂能看到比人更豐富的世界？并不見(jiàn)得。人類(lèi)通過(guò)眼睛看世界，更通過(guò)大腦“知”世界。獲得的信息沒(méi)有很好的處理，那就不過(guò)是一堆單調(diào)無(wú)用的數(shù)據(jù)而已。對(duì)于自動(dòng)駕駛，先進(jìn)的算法比堆砌的感知硬件更重要，這也是特斯拉通過(guò)純視覺(jué)能夠成為自動(dòng)駕駛領(lǐng)頭羊的重要原因。

　　說(shuō)到這里大家或許首先想到的就是芯片的算力，對(duì)，算力很重要，但也不是唯一的參考。

　　自從解剖學(xué)讓我們搞懂了人類(lèi)的生理結(jié)構(gòu)，我們就一直在思考：為什么只有人能夠思考“為什么只有人能夠思考'為什么只有...‘”這個(gè)問(wèn)題。開(kāi)我們把原因指向了腦容量，智人為了這個(gè)大腦袋，在進(jìn)化的過(guò)程中失去很多力量和速度，可是自然界中比人腦更大的大腦比比皆是，比如大象、比如藍(lán)鯨.....于是我們又把問(wèn)題指向了大腦質(zhì)量和身體總重之比，那我們也只不過(guò)和小鼠相當(dāng)而已.....

　　總之，人類(lèi)的智力并不是簡(jiǎn)單的大腦體積和重量決定的。而在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，算力更多決定的是系統(tǒng)可以處理的數(shù)據(jù)量上限，而不完全能夠和自動(dòng)駕駛能力對(duì)等。優(yōu)秀的算法和大量的訓(xùn)練才能帶來(lái)一個(gè)更安全高效的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

　　在2021廣州車(chē)展上，我們看到了越來(lái)越多的量產(chǎn)或準(zhǔn)量產(chǎn)車(chē)型，憑借強(qiáng)大的智能硬件開(kāi)始涉足自動(dòng)駕駛或高階輔助駕駛，攝像頭從基礎(chǔ)的200萬(wàn)像素到800萬(wàn)像素的高清攝像頭，激光雷達(dá)從1顆到4顆，系統(tǒng)算力從幾TOPS到上千TOPS。硬件確實(shí)并非決定自動(dòng)駕駛能力的全部，不過(guò)至少更強(qiáng)的硬件能夠帶來(lái)更高的安全冗余，一個(gè)廠商當(dāng)前的算法能力是難以快速飆升的，那么更強(qiáng)的硬件對(duì)于其自身而言便也是更有意義的。而通過(guò)后期的OTA升級(jí)，更多的備份也能提供更多的可能性。

　　不過(guò)不管是廠商還消費(fèi)者，一定要謹(jǐn)記當(dāng)前的量產(chǎn)車(chē)匹配的自動(dòng)駕駛?cè)匀惶幱贚2級(jí)輔助駕駛階段，不管在宣傳上還是使用中都切不可高估當(dāng)前的系統(tǒng)能力，安全是自動(dòng)駕駛的底線(xiàn)。我們對(duì)未來(lái)的完全自動(dòng)駕駛汽車(chē)充滿(mǎn)期待，也在摸索中不斷的進(jìn)步，但誰(shuí)都不希望，進(jìn)步的過(guò)程中有生命的代價(jià)。（文：太平洋汽車(chē)網(wǎng) 郭睿）