在自动驾驶领域，马斯克对纯视觉青睐有加，而对毫米波雷达嗤之以鼻。不过现实很打脸，以纯视觉为基础的自动驾驶系统，没有给特斯拉带来出色表现，反而因事故频发，饱受诟病。尤其林志颖撞车事件，其车辆疑似也采用的纯视觉系统。名人效应令负面影响迅速发酵。在此情况下，特斯拉是否会考虑重回雷达阵营呢？
撰文|陈德军、编辑|禾子
赛车手林志颖驾驶着特斯拉Model X(配置|询价)撞了车，这辆车可能没有搭载雷达，而是采用了纯视觉的技术路径。因为Model X本就是转型期的车型，前期拥有豪华的8个摄像头和12个雷达，后来改为纯视觉系统，雷达惨遭抛弃。由此，林志颖的Model X到底有没有雷达很难说清，但这丝毫不影响人们对纯视觉的百般诟病。
特斯拉为何溺爱纯视觉
自动驾驶，首先得让车辆识别路况。目前主要有三种方式，一是毫米波雷达，二是激光雷达，三是摄像头，也就是纯视觉。还有的是把两种方式混着用，称为融合方案，毫米波雷达与激光雷达的融合技是当下的主流。
马斯克对纯视觉的推崇独步天下，甚至多次在公开场合不留情面地狂怼激光雷达：
2015年，马斯克说“激光雷达毫无意义，对于自动驾驶汽车来说没有必要。”
2017年，马斯克说“激光雷达很差劲，他们会抛弃激光雷达，记住我的话，这是我的预测。”
2018年，马斯克说“激光雷达昂贵、丑陋、没有必要。”
2019年，马斯克说“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的，如果长了一堆的话，那就太可笑了。任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终。“
特斯拉认为，毫米波雷达的存在有时候反而是累赘，会阻碍系统的判断。摄像头让车辆前进，雷达却让车辆刹车，双重指挥会令系统不知所措。与其这样纠结，还不如专心致志把纯视觉做好。
纯视觉的前景同样比雷达要广阔，因为纯视觉更容易识觉信号灯的颜色，对于车辆周围的状况也更容易收集。
十分关键的一点，是马斯克对特斯拉自动驾驶系统的强大算法十分自信。通过高效的运算来分析多个摄像头传回的影像，从而做出接近甚至超越人类的优异操控。
从理论上来说，纯视觉方案确实更为接近人类驾驶者的操控逻辑。摄像头就是驾驶者的眼睛，把看到的信息汇总到“大脑”，然后系统根据从数据中学习到的经验做出相应的决策，并控制车辆执行。
如同人类的驾驶者一样，操控的优劣取决于经验。当邻近车道有一辆车在自己在前面略微压线，就需要经验来识别对方是否要变道，从而决定是急刹车还是略微减速。“经验”的积累需要庞大的数据样本，而这正是特斯拉的强项，特斯拉充分利用旗下大量车辆的行驶数据用于深度学习。在海量练习题的不断磨炼下，特斯拉AI系统确实成了学霸，可以在面对各种复杂的交通状况时做出正确的判断。这也是马斯克的自信来源。
关于弃用雷达，特斯拉的理由是纯视觉方案的干扰信号更少，系统收集到的数据更“干净”，有利于神经网络学习。如果搭载8个摄像头，探测范围能全方位覆盖车身周围，整套自动驾驶系统的安全性不会因失去雷达而缩水。
不过此观点的支持者有限，随着特斯拉宣布放弃雷达方案，多家机构对特斯拉的这一决策表示感到担忧，并同步下调了相应车型的评级。美国《消费者报告》日前表示，不再将2021款特斯拉Model 3(配置|询价)列为“首选车型”，此外，美国公路安全保险协会（IIHS）还取消了该车型此前的安全评级。
成本是特斯拉放弃雷达的重要因素，虽然毫米波雷达成本不高，但未来的趋势是，昂贵的激光雷达将在车身上占有更多席位。所以从长远看，选择摄像头无疑可以获得成本优势，并通过率先在视觉领域完善智能系统而形成竞争壁垒。
许多厂商都选择了冗余的融合方案，而特斯拉恰恰相反，它不断地在为汽车做减法，不遗余力的降低成本。特斯拉通过超级压铸机，将70个零部件合成2个，并有可能合为一件，这让车辆的成本大幅降低。另外，特斯拉还大幅降低车辆线束长度、大幅减少车身零部件数量、大幅压缩生产制造工序。足见马斯克在成本控制上的执着。
低估了“眼睛”的进化难度
人类选择用眼睛来收集外界的信息，而不是像蝙蝠一样用“雷达”，足见视觉系统在人类社会更有优势。然而，眼睛的进化史远超人类的历史，耗尽亿万年的时间，才修炼出今天的精明灵动。
以“眼睛”为根基的特斯拉自动驾驶系统，则始终在事故的泥潭里艰难跋涉。根据美国国家公路交通安全管理局 （NHTSA） 的数据，截至 2022 年 5 月的前10 个月中，有200 多起车祸都与特斯拉的 Autopilot 软件（用于自动驾驶）有关。
著名的幽灵刹车现象也是车主心头挥不去的阴云，所以会著名，是因为这不是一起事件，而是许多车主的遭遇。在自动驾驶状态，都会莫名奇妙的遭遇急刹车。这很容易造成后车的追尾，而且有的车主是孕妇……。
当真正需要刹车的时候，并不一定刹得住，有的车辆就直接钻进了前面货车的底下……。
还有人说，白色车辆对于视觉系统会经常隐形。
去年10月，特斯拉曾表示其幽灵刹车的故障现象是FSD软件更新触发的。因此，特斯拉一度召回了当时更新的FSD软件版本。但召回之后，针对“幽灵刹车”的投诉却不降反升。
据悉，特斯拉“幽灵刹车”投诉激增的时间节点恰好是其宣布停止使用毫米波雷达作为其自动驾驶系统传感器之后，不得不让人怀疑“幽灵刹车”与纯视觉自动驾驶感知系统有关。
相对来说，把雷达装在车上是件驾轻就熟的事。早在1842年就出现了多普勒式雷达，上世纪八十年代雷达就已经应用在汽车上。
获取空间的深度信息是激光雷达的优势之一，在空间的深度信息获取上，比纯视觉方案来的跟直接，更简单。并且由其自发光源，所以无需外界的灯光辅助。
面对影子的时候，雷达同样有优势，因为雷达会直接把影子忽略掉。而视觉系统则需要大量的“经验”和强大的算力才能得出结论。同样，在判断物体和自己之间的距离上，视觉系统也不占优势。
“像人类一样驾驶”，虽然理想很美好。但在没有成熟的眼睛之前，蝙蝠的方式似乎更为可靠。
“顶梁柱”离开，特斯拉自动驾驶部门面临变局
作为自动驾驶行业的灵魂人物，Andrej Karpathy 于 2017 年被马斯克从 OpenAI 挖角到特斯拉，担任人工智能和Autopilot 视觉总监。在今年7 月 14 日，Andrej Karpathy 宣布离职。
五年的时间，Andrej Karpathy帮助特斯拉从 0 到 1 搭建起自动驾驶所有基础设施，并成功推出NOA、FSD Beta，马斯克曾夸奖他是全世界最顶级的 AI 领袖。
和马斯克一样，Karpathy同样对雷达嗤之以鼻。2019 年，Karpathy 向激光雷达发难，“你开车是因为眼睛看到了路况，而不是靠双眼发射激光。”
他还曾说：“雷达只是一根拐杖，我们过去几年打造的视觉系统非常好，可以把其他传感器远远甩在后面。”
在 Karpathy 看来，既然人工智能是代替人来完成自动驾驶，那么所需的传感器，就应当是和人眼有同样功能的摄像头。
就像特斯拉从前的高管离职一样，Karpathy在宣布离开之前经历了一段时间的休假。在这段时间。特斯拉的完全自动驾驶系统 FSD 迟迟未得到大的更新，“幽灵刹车”投诉量激增：从 2 月的 354 起，涨到 5 月的 758 起。
“顶梁柱”的离开，会造成什么样的影响不可预知，但势必是极为重大的。于是恰在此时出现的另外一条消息显得格外惹眼。
在不久前的6 月 7 日，特斯拉向美国联邦通信委员会注册了一种新型高分辨率雷达（High Resolution Radar, HD Radar） 。其测试报告显示，该雷达 6 发 8 收，载频 77GHz，支持三种扫频模式，最大扫频带宽700MHz，帧周期约 67ms （15Hz） 。这似乎是特斯拉重启雷达的信号。
点评
即便纯视觉是将来的终极解决方案，但在当下的确还不够成熟稳定。应用并不成熟的技术，哪怕出现1%的失误，也有可能意味着车毁人亡。单一的技术纵使再强大，也终究会有弊病与短板。而组合式的方案可以通过优势互补来弥补不足，补齐短板。或许如Karpathy所说，“雷达只是拐杖”，但在眼睛还没有发育成熟之前，拐杖的存在是十分必要的。因为，未来与当下同样重要。
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