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“纯视觉”拥护者特斯拉:毫米波我都不用

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内容转自:TechWeb

在“自动驾驶汽车究竟应该用不用激光雷达”的问题上,车企已进行了长时间辩证,甚至衍生出了“激光雷达派”与“纯计算机视觉派”。而特斯拉无疑是业内最大的“纯视觉”拥护者了。马斯克对此的解释有两点:


1、激光雷达成本过高。

2、人类也是靠纯视觉开车的。(2019年)

2021年7月,特斯拉给美国2000余名车主FSDBetaV9.0的体验券,更新之后车子就可以在任意道路使用自动驾驶-——V9.0采用纯纯纯视觉方案、甚至连毫米波雷达都不用。

若该版本FSD得以推行,或者将相关技术推及EAP(3.2w元的增强辅助驾驶),之后的Model 3、Y将省去毫米波硬件,进一步降本增利。据查询,大陆(Continental)77GHz毫米波单机采购价在3000~4500元左右。

另外,尽管我们看到越来越多的激光雷达公司发布了千元车规级产品,但自动驾驶目前无一例外难逃成本问题。此前据媒体统计,例如Google、百度等自动驾驶团队使用的64线激光雷达产品价格约为70万人民币,16线激光雷达约为5万元。

在Model 3、Y系列量产车上,激光雷达更难以被采用,上千美元成本几乎和当前的电池包价格相当。

马斯克选择的纯视觉方案略微偏激,但成本控制上无人能及,眼下ModelY零售价27.6万元,Model 3进一步降价似乎也不再遥远。

当然,成本是说给资本家听的,车主只关心到底安全不安全。

特斯拉的干爹——NHTSA(美国国家公路交通安全管理局)数据显示,在美国,开674万公里就会发生8.66次事故,而使用AutoPilot的特斯拉车主仅为1次,没钱买Autopilot的发生事故2次,依然远低于平均水平。

尽管中国道路远远复杂于美国,这个数据看起来对中国用户参考意义不大,但足以说明特斯拉当前技术水平的地位。

那么,去除毫米波雷达的FSDBetaV9.0(下称FSD 9)为何如此令人期待?


在一段FSD测试视频中,特斯拉会暂时移除仪表两侧的应用,可视化界面将扩大以显示周边额外的信息,而驾驶速度、自动驾驶可用性、自动驾驶速度设置等信息被移到了仪表板的底部,这与当前只显示三条车道的版本融入了更多视觉识别运算。

FSD 9之所以能够取代毫米波的作用,原因有二:1、硬件升级,2、算法迭代。

首先,特斯拉自研FSD芯片终于发挥出了视觉算法的极限,相较于HW2.5,FSD电脑将算力提升至了144TOPS,每秒处理的图片速度提升至2300帧。


按照官方说法,从2019年3月、4月起,特斯拉新下线的车型全部配备FSD芯片,所以国内车型均有升级为“纯视觉”的潜力。


算上此前版本,特斯拉芯片已经经过3次迭代,目前最新的FSD上搭载了特斯拉自主研发的两枚芯片,也就是Autopilot3.0硬件,性能比2.5版本芯片强大21倍。

同时,截至2020年4月,特斯拉启用Autopilot的行驶里程就已经突破48亿公里,如果用户平均每天驾驶约一个小时(每辆车8个摄像头),车队每月大约会产生1.968 亿个小时的视频。

尽管所有数据中,只有1%“值得被标注”、有价值,但如此鲜活、真实规模国内其他车企仍难以比拟。

为了处理巨量驾驶数据,特斯拉将把针对自监督学习技术的研发提高到绝对优先级。特斯拉启动了一个代号为Dojo 的重大项目,它是一台超强的训练计算机,处理的数据不再停留在图片层面,而是针对视频类的数据,能够以较低的成本实现算法性能的指数级提升。

笔者相信,FSD 9完成阶段测试后,Dojo也将正式露面。

二、纯视觉当前对手:传感融合

在激光雷达普及前,纯视觉需要赢掉“传感融合”方案——摄像头+毫米波雷达。

马斯克曾在Twitter问:

当雷达和摄像头有冲突,你相信谁?摄像头更精准,所以你最好双倍押注摄像头而不是二者组合。

为了自我佐证,特斯拉搬出了多个极端案例:

1、避免“幽灵刹车”:在前车紧急制动的场景下,纯视觉方案没有出现Radar那种信息中断和误判的情况,非常线性,从而能够提供线性的制动决策,带来更佳的使用体验。


2、避免“指桥为墙”:通过立交桥下的场景中,由于Radar的垂直分辨率很低,所以容易导致系统误判空中的物体为障碍物;而纯视觉方案则完全不会出现该问题。


3、做到“提前感知”:对于毫米波雷达来说,前方车辆停靠在路边,导致识别较晚,在距离车辆110米时才感知到前方停有卡车。而纯视觉方案在距离车辆180米的时候就已经识别了该车辆。


总之,这很符合马斯克最初的理念:人类在开车的时候,也都是靠眼睛、查普通地图,更不会依靠高精度地图。

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