特斯拉取消自动驾驶传感器_未来将如何实现无人驾驶

特斯拉的自动驾驶路线，尤其是其坚持“纯视觉”方案并逐步移除雷达传感器的做法，确实是自动驾驶领域一个备受争议但也充满看点的话题。要理解特斯拉的逻辑，需要从其独特的技术哲学和实际考量出发。简单来说，特斯拉认为通过强大的视觉感知能力和深度学习算法，可以最终实现比依赖多种传感器融合更优越的自动驾驶系统。

特斯拉的“视觉至上”哲学

特斯拉的“纯视觉”方案，或者说“Tesla Vision”，核心理念在于模仿人类驾驶员对世界的感知方式。人类主要依靠眼睛来观察路况、识别障碍物、判断距离和速度，并在大脑中进行处理和决策。马斯克曾多次强调，既然人类仅凭双眼就能安全驾驶，那么配备了高分辨率摄像头和强大计算能力的车辆，理论上也能够做到甚至超越人类的表现。 这种“第一性原理”式的思考方式，是特斯拉技术路线的基石之一。

为了实现这一目标，特斯拉在其车辆上部署了多达8个摄像头，提供360度的视野，最远监测距离可达250米。 这些摄像头就像车辆的“眼睛”，捕捉海量的图像数据。

为什么要取消雷达？

既然多一种传感器似乎能提供更多信息，为什么特斯拉反而要“做减法”，取消毫米波雷达甚至超声波雷达呢？这背后有几个层面的原因：

1. 数据融合的挑战： 传感器融合，即将来自不同类型传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的数据进行整合，听起来很美好，但在实际操作中却异常复杂。不同传感器的数据格式、精度、刷新率都不同，如何有效地融合这些信息，避免冲突和冗余，是一个巨大的技术难题。特斯拉认为，多传感器融合反而可能引入不确定性和错误决策。正如前特斯拉AI部门负责人所说，处理雷DAR和雷达数据会增加代码和数据管道的臃余。

2. 视觉的“数据富裕”： 特斯拉认为，虽然雷达和激光雷达在某些特定场景下有优势（比如恶劣天气或精确测距），但摄像头捕捉到的视觉信息更加丰富，包含了路标、交通信号、车道线等大量对驾驶至关重要的信息。 通过强大的深度学习网络，可以从这些视觉数据中提取出媲美甚至超越其他传感器所能提供的信息。他们认为，一旦视觉系统足够强大，雷达等传感器就显得多余，甚至成为一种“拐杖”。

3. 成本考量： 激光雷达目前成本依然较高，虽然价格在下降，但对于大规模量产的消费级汽车而言，完全依赖激光雷达会显著增加成本。 尽管毫米波雷达和超声波雷达成本相对较低，但取消它们也能带来一定的成本节约。例如，移除12颗超声波雷达据估算可以为每辆车节省约114美元。 在追求极致效率和成本控制的特斯拉看来，如果视觉方案可行，这部分成本是可以省去的。

4. 提升系统一致性： 通过专注于纯视觉方案，特斯拉可以将其所有的研发资源和数据训练都集中在视觉感知上，从而更快速地迭代和优化算法。他们认为，这种专注能够最终构建一个更强大、更一致的自动驾驶系统。

特斯拉如何用纯视觉实现无人驾驶？

取消雷达并不意味着放弃感知能力，而是将所有“宝”押在了视觉和强大的算法上。特斯拉的纯视觉方案依赖于几个关键技术：

• 高分辨率摄像头阵列： 如前所述，多方位、多焦距的摄像头是获取环境信息的基础。

• 强大的神经网络和深度学习： 特斯拉投入巨资构建数据中心，利用海量的驾驶数据训练其深度学习模型。 这些模型负责处理摄像头捕捉到的图像，识别物体、理解场景、预测其他交通参与者的行为。 他们的神经网络架构，例如BEV（Bird's Eye View）和Transformer，可以将二维图像信息转换为三维空间的感知，构建出车辆周围环境的高精度地图。

• Occupancy Network（占用网络）： 为了弥补超声波雷达移除后近距离感知能力的缺失，特斯拉推出了基于视觉的占用网络。 这个网络能够识别和区分物体，并提供高精度的空间定位能力，用于泊车等场景。

• 数据飞轮效应： 特斯拉庞大的用户群体每天产生海量的驾驶数据，这些数据是训练和优化其AI算法的宝贵资源。 这种数据驱动的开发模式，使得特斯拉能够快速发现和解决各种“边缘情况”（corner cases）。

面临的挑战与争议

尽管特斯拉对纯视觉方案充满信心，但这种激进的做法也面临诸多挑战和争议：

• 恶劣天气和光照条件： 摄像头受环境影响较大，雨、雪、雾、强逆光等极端天气和光照条件会显著影响其感知能力。 雷达在这些场景下往往表现更稳定。

• 遮挡问题： 当目标物体被其他车辆或障碍物遮挡时，纯视觉系统可能难以准确感知。

• “幽灵刹车”等误识别： 在复杂场景下，纯视觉系统有时会出现误识别，导致车辆突然刹车等不安全的行为。

• 安全背书的质疑： 取消雷达后，特斯拉车辆在美国曾暂时失去了一些安全机构的部分安全背书。

• 与其他技术路线的对比： 目前自动驾驶领域的主流路线是采用传感器融合方案，结合摄像头、雷达和激光雷达的优势。 Waymo、Cruise等公司都采用了激光雷达。 特斯拉的纯视觉路线是其中的“异类”，其最终能否证明比多传感器融合更优越，仍需时间验证。

未来展望

特斯拉取消雷达，是其坚定推进纯视觉自动驾驶路线的关键一步。这既是对自身视觉感知技术和AI算法的极致自信，也是一场充满风险的“豪赌”。虽然面临挑战，但特斯拉凭借其强大的数据收集和算法迭代能力，在纯视觉方案上取得了显著进展。

未来，特斯拉的无人驾驶能力将很大程度上取决于其视觉神经网络能否在各种复杂、极端的驾驶场景下，都能实现稳定、准确、可靠的感知和决策。这需要算法的持续优化，以及海量数据的不断喂养。正如马斯克所言，一旦视觉系统“开窍”，它的能力将远超人类。 但在达到这个目标之前，纯视觉方案依然需要应对现实世界中的种种不确定性。

当然，行业内对于纯视觉方案的讨论仍在继续。是否需要传感器冗余，是否只有纯视觉才能实现真正的无人驾驶，这些问题可能需要在未来几年甚至更长时间才能有明确的答案。但无论如何，特斯拉的实践无疑为自动驾驶技术的发展提供了另一种可能性的探索。

引用来源：

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