最近，关于智能汽车怎么才能自己开得更安全、更聪明的话题，又在大家伙儿中间聊得火热。
这事儿的核心，其实就两条路。
一条路，是像特斯拉那样，车上就装些摄像头，靠“眼睛”看路，咱们管这叫“纯视觉”方案。
另一条路呢，是现在国内很多新牌子汽车走的，不光有摄像头，车顶或者保险杠上还得装个会转的或者不会转的“小黑盒”，学名叫激光雷达，这叫“多传感器融合”方案。
这两派到底谁对谁错，谁才是未来的方向，一直争得没个结果。
可就在前不久，国内有家车企突然站出来，清清楚楚地告诉大家：我们决定了，以后就专心搞纯视觉，不带激光雷达玩了。
这一表态，不亚于在平静的湖面上扔了块大石头，不仅让很多人大吃一惊，也让这场关于技术路线的争论，一下子变得更加有看头了。
这家公开表态的车企，是百度和吉利一起合作打造的“极越”汽车。
他们的高管在详细考察了特斯拉最新的自动驾驶技术后，回来就做出了这个决定。
这个决定之所以引人关注，是因为它直接挑战了当前国内智能汽车市场的主流做法。
现在市面上的很多高端智能汽车，都把激光雷达当作一个重要的宣传卖点，好像车上装的激光雷达越多，这车就越高级、越安全。
可极越现在反其道而行之，说要把这个昂贵的零件给拿掉，这自然就让很多人心里犯嘀咕：这是技术自信，还是在拿安全开玩笑呢？
要理解他们为什么这么做，咱们得先弄明白一个根本问题：一辆车要想实现高级别的自动驾驶，最关键的东西到底是什么？
很多人下意识地会觉得，肯定是车上的“眼睛”越多越好，看得越清楚越好。
激光雷达的优点确实很明显，它就像蝙蝠发出的超声波一样，能主动发射激光，然后通过接收反射回来的信号，非常精确地知道前方物体的距离、大小和形状，不管天黑还是天亮，效果都很好。
摄像头呢，就像人眼，在下大雨、起大雾或者光线太强太弱的时候，视力就会受影响。
这么一比，多加个激光雷达，不就等于上了个“双保险”，肯定更安全吗？
道理听上去是这样，但极越和支持纯视觉的人却不这么看。
他们认为，大家把重点搞错了。
智能驾驶的核心竞争力，并不在于你车上堆了多少个传感器，而在于你有没有一个足够聪明的“大脑”。
这个“大脑”，指的就是处理信息的芯片和指挥行动的软件算法。
咱们打个比方，一个新手司机，给他配一副能看清一公里外苍蝇腿的望远镜，他就能把车开好了吗？
不一定。
他可能看清楚了远方的情况，但因为紧张和缺乏经验，手脚不协调，反应不过来，照样会出事。
相反，一个经验丰富的老司机，哪怕视力普通，但他能根据路上所有车辆的动态、路边的行人，迅速判断出潜在的危险，并提前做出最合理的应对。
智能汽车也是一个道理。
激光雷达和摄像头，都只是收集信息的工具，相当于汽车的“眼睛”。
真正决定驾驶水平高低的，是那个负责分析信息、做出决策的“大脑”。
这个“大脑”的工作效率，取决于两个方面：一个是芯片的计算能力，算力越强，处理信息的速度就越快，反应就越及时，毕竟路上的危险往往在零点几秒内就会发生。
另一个就是软件算法的水平，算法写得好，就能更准确地理解摄像头和雷达传回来的信息到底是什么意思，并且能更高效地利用有限的芯片算力。
说到这，激光雷达方案的难点就暴露出来了。
当一辆车同时拥有摄像头和激光雷达两种“感官”时，问题就变得复杂了。
首先，这两种设备传回来的信息格式完全不同，一个是二维的图像，一个是三维的点云数据。
要把这两种完全不同的信息完美地融合在一起，让“大脑”能看懂，对芯片算力的消耗是非常巨大的。
这就好比让一个人同时听中文和英文的汇报，还要立刻理解并做出决定，脑子肯定转不过来。
更麻烦的是，当这两种信息出现矛盾的时候，车该听谁的？
比如，摄像头看到前方路面上是个被风吹动的巨大塑料袋，但激光雷达却探测到一个实实在在的障碍物。
这时候，“大脑”的算法如果不够聪明，就可能会“蒙圈”，不知道是该刹车还是该绕行，这种犹豫在高速行驶时是致命的。
开发这种融合算法的难度，远比我们想象的要大。
国内很多车企在纯视觉的算法上本身就还在追赶阶段，现在又加上一个完全不同的激光雷达，工程师们要想写出一套能完美协调两者的软件，难度是成倍增加的。
而纯视觉方案，虽然对摄像头的图像识别能力要求极高，但它的优势在于“专一”。
整个系统的“大脑”只需要集中精力干好一件事，就是想尽一切办法去理解摄像头看到的世界。
这让算法的优化方向变得非常明确，可以把所有的算力和研发资源都投入到这一个点上进行突破。
特斯拉的成功就证明了，只要你的“大脑”足够强大，通过海量的数据去训练它，让它学会像人一样思考和预判，单靠“眼睛”也完全可以达到非常高的驾驶水平。
所以，极越的这次选择，并不是简单的成本考量，而是一次深刻的技术路线思考。
他们认为，与其在复杂的传感器融合上耗费巨大的精力和资源，还可能因为算法不成熟而带来新的风险，不如学习特斯拉，走一条更艰难但可能更接近问题本质的道路，那就是全力以赴地打造一个最强的“视觉大脑”。
这其实也从侧面解释了，为什么在一些自动驾驶的测试中，只用摄像头的特斯拉，表现反而比那些堆满激光雷达的车型还要好。
因为它的“大脑”经过了全球数十亿公里行驶数据的千锤百炼，对各种路况的理解和处理能力，已经达到了一个很高的水平。
当然，这并不是说激光雷达就彻底没用了。
在现阶段，对于复杂的城市路况，多一个激光雷达确实能提供更多的安全冗余，对于算法还不够完美的系统来说，这是一种有效的补充。
以华为、小鹏等为代表的激光雷达派，走的也是一条非常务实的道路，他们希望用更强大的硬件来弥补当前软件算法的不足，给用户提供最稳妥的体验。
这两种路线没有绝对的谁对谁错，它们代表了在通往全自动驾驶这条路上，两种不同的探索哲学。
极越的公开站队，更像是一个信号，表明中国汽车产业在智能驾驶领域已经进入了“无人区”，开始有了自己的独立思考和技术自信。
我们不再是简单地看别人用什么我们就用什么，而是开始根据自己的技术积累和对未来的判断，去选择不同的道路。
这种“百花齐放”的局面，对于整个行业的发展是件大好事。
激烈的路线之争，会逼着所有参与者都去啃最硬的骨头，去攻克最核心的软件和算法难题。
而这种良性竞争的最终结果，就是推动技术更快地成熟，让我们普通老百姓能早一天用上真正安全、可靠又负担得起的智能汽车。
全部评论 （0）