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       當(dāng)然，特斯拉選擇走這條路是因為 Elon Musk 打了小算盤：激光雷達現(xiàn)在價格較貴，產(chǎn)能也不夠，但 Musk 卻想直接讓現(xiàn)售車輛未來通過軟件升級實現(xiàn)全自動駕駛。

       這些公司信心十足，是因為在解決計算機視覺問題上，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近有了長足的進步。人工智能，特別是模式匹配和計算機視覺技術(shù)突破不斷。

       此外，對新創(chuàng)公司來說，這是個巨大的賭注。類似谷歌這樣的大公司，都在醉心于激光雷達的研究，因此它們放松了其他解決方案，而這給新創(chuàng)公司留了巨大的發(fā)展空間。

       當(dāng)然，這些公司可能最終一無所有，但一旦成功，就能賺的盆滿缽滿，而風(fēng)投公司最愛投資這類公司。

      對于這三項關(guān)鍵技術(shù)，如今的趨勢已經(jīng)非常明顯：

       1. 隨著時間的推進，激光雷達的價格會逐漸走低，性能會逐漸增強。最終，高端版本幾百美元就能搞定，而低端版則更加便宜;

       2. 計算機視覺技術(shù)會不斷進化，最終可靠性達到使用要求。同時，與其搭配使用的高性能處理器和電源需要都會不斷走低;

       3. 雷達的價格會降至兩位數(shù)(美元)，用于分析雷達數(shù)據(jù)的軟件也會越來越聰明。

       除此之外，一些新技術(shù)未來的走向也不好預(yù)測，比如遠(yuǎn)程長波紅外激光雷達、新型雷達或能直接把光子當(dāng)無線電波處理的激光雷達替代品。

       當(dāng)然，即使新技術(shù)能按照預(yù)測的趨勢發(fā)展，未來的贏家也一定是那些可以把多項技術(shù)相結(jié)合的公司，現(xiàn)在的問題是這些技術(shù)到底怎樣結(jié)合才更有效。

       現(xiàn)有的激光雷達有個問題，那就是它分辨率有些低，探測距離不夠遠(yuǎn)且售價昂貴。當(dāng)然，計算機視覺問題也不少，當(dāng)下它還不夠可靠，需要外部照明輔助，而且對計算機能力要求較高(意味著貴)。雷達的問題也是分辨率較低，甚至還不如激光雷達。

       下面，我們就來介紹幾種有效的技術(shù)結(jié)合方案：

       方案一：高端激光雷達為主，計算機視覺為輔

       受大多數(shù)團隊青睞的 32 線或 64 線激光雷達在探測道路障礙的能力上非?？煽?，只要在探測范圍內(nèi)，它們幾乎不可能出錯。不過，一旦距離稍遠(yuǎn)，它們就很有可能分不清障礙物到底是什么。

       如將皮卡錯看成普通汽車，將 3 位行人看成 2 位，同時它也無法識別面部表情和肢體語言。最重要的是，這家伙是“色盲”，它看不出紅綠燈信號。

       如果有了計算機視覺的輔助，情況就不一樣了。激光雷達可以將障礙物的圖片從背景中“摳”出來，隨后計算機視覺很容易就能分清它到底是什么，而且計算機視覺無需 100% 可靠，它只負(fù)責(zé)提升最終效果就行。

       如果自動駕駛汽車只需遵從“不要撞到路上的東西”這樣簡單的命令，激光雷達就完全夠用，但這樣的設(shè)定下自動駕駛汽車會頻繁剎車，影響乘坐舒適度。

       方案二：低端雷達＋更可靠的計算機視覺

       眼下，只擁有 4 組掃描線的激光雷達價格相對較低廉。不過，這樣的配置探測能力一般，對于位置較高、較低或較小的物體有時會無能為力。

       因此，現(xiàn)在的問題是，如今計算機視覺系統(tǒng)能填補這個窟窿嗎?答案是不太好解決。畢竟計算機視覺系統(tǒng)需要外部照明輔助，燈光打在車輛正前方還好，如果弄個 360 度照明，就會讓駕駛員分心，而且還會影響其他車輛的行車安全，但如果不這樣做，又無法獲得 360 度的完整視野。

       有人提出可以用紅外線燈來解決，這樣就不會讓駕駛員分心了，但這種解決方案也有個問題，那就是它的熱功率不夠高。

       低端激光雷達確實能解決一些非常危險的漏報問題，但它有可能帶來更多副作用(即錯報導(dǎo)致的無端剎車)。在自動駕駛車輛行駛中，漏報完全不能接受，但錯報如果太多，也會影響用戶的乘坐體驗。

       這種方案成本較為低廉，不過需要用到較為先進的計算機視覺技術(shù)，而這種水平的計算機視覺現(xiàn)有技術(shù)還無法實現(xiàn)，但想實現(xiàn)這樣的技術(shù)并不是不可能。

       其他方案

       特斯拉一直在研究如何用雷達來協(xié)助車載攝像頭。雷達探測車輛前方的移動物體很有一手，許多新型號的產(chǎn)品對靜止物體探測效果也不錯，同時其分辨率也有提高。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)，車輛就能實時分辨周圍物體到底是什么了。

       雷達對車輛的探測效果很好，但探測行人卻很弱。不過，如果將雙目視覺與計算機視覺搭配使用，探測能力就能大幅提高。

       當(dāng)然，如果只跑高速公路，只需提高雷達的探測距離和對高速物體的辨識能力就信，畢竟路上不會出現(xiàn)行人。

       到底誰會最終獲勝？

       無論誰獲勝，未來最終決定自動駕駛汽車走向何方的是成本問題，而現(xiàn)在，安全則是第一要務(wù)。只要能比競爭對手更安全，花多少錢都行，降低成本的事以后可以徐徐圖之。這也是大多數(shù)團隊都選擇方案一的原因。

       不過，有時自動駕駛團隊和媒體很容易犯一個錯誤，那就是做一個演示很簡單，只靠激光雷達或計算機視覺就能順利完成，但要想徹底消除那 1% 的不安全因素，你需要花掉整個研發(fā)過程 99% 的時間。

       即使如谷歌這樣經(jīng)驗豐富，行駛里程無人能力的團隊，也不敢肯定的說自己的自動駕駛汽車車百分之百安全。也許隨著技術(shù)進步，隨便一個團隊就能讓自動駕駛汽車在路上玩?zhèn)€“大撒把”，但要記住，演示行駛并不代表成功。