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激光雷达数量越多汽车越智能?更贵是一定的,智不智能不一定

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电动化、智能化是未来汽车发展的两个主要方向,也被誉为汽车变革的上半场和下半场。而目前汽车电动化的发展刚刚形成一定气候,不少车企便已经先发制人,加速开启了下半场的竞争,着力打造高智能汽车。

目前主打智能化的汽车产品不在少数,如果要问谁的智能化表现更好,这其实很难直接给出判断,之前笔者听说过有一个最为简单、直接的方法,那就是看这款车的传感器数量,一般来说,数量和品类越多,尤其是激光雷达的数量越多,那么这款车的智能化表现就越好。

之所以会有这样的观点出现,实际上是因为现阶段高阶智能汽车的技术发展并不成熟,车企想要实现更高层次的智能驾驶,就必须堆料,增加车辆传感器的数量,而现阶段越是高端的智能汽车,越是需要激光雷达的加持。但这真的可信吗?事实上,这其实是一个谬论。

汽车雷达的前世今生

在解答为什么上述说法不对前,咱们先来聊聊雷达的事儿。

回看雷达的发展历程,其原理早在20世纪参数图片)初就已经被发现,一战时期便已经开始被使用,而由于第二次世界大战各参战国都大规模使用飞机、火炮等武器作战,雷达技术得到了更为迅猛的发展,雷达种类也变得更加丰富,比如当时出现的火炮雷达、机载雷达等。

由于其具备“千里眼”的特性,加上雷达技术的不断精进,其用途也逐渐从军用领域扩散至了民用领域,最为典型的就是汽车领域。

目前常见的车载雷达包括超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等。其中,超声波雷达被广泛用于泊车雷达传感器,基本已经成为绝大多数车型必备的实用配置之一。超声波雷达虽然成本低廉且体积很小,但其探测距离相对较近,并不适用于高速行驶时的探测。

而毫米波雷达不仅能够探测障碍物的距离,还可以识别障碍物到底是人还是车,因此其探测精度更为精准,能够实现更为复杂的辅助功能,例如自动跟车、自动刹车等,其在辅助驾驶技术中的作用十分重要,但感知精度不够高仍使其无法担任自动驾驶的重任。在此情况下,激光雷达便被引进了。

与毫米波雷达相比,激光扫描在探测精度方面更为出色,甚至可以清晰的勾勒出周围景物的详细轮廓。无人驾驶车辆中最基本的配置,因此目前有不少观点认为激光雷达是实现自动驾驶的必备技术之一。

单纯的堆料作用有限,反倒使得成本飙升

实际上,现阶段高端智能汽车想要突破自动驾驶的技术壁垒,唯一的办法就是增加车身传感器的数量,尤其是增加激光雷达的数量。这也是为什么在很多人眼中,传感器的种类越丰富,激光雷达的数量越多,汽车就越智能。

不过需要注意的是,汽车想要实现自动驾驶,不仅要有完整的感知系统,还需要先进的算法支持。

而一套完整的智能汽车感知系统不仅仅只有雷达,往往还需要搭配多个摄像头。以目前自动驾驶领域的天花板——阿维塔11为例,其全身上下共有多达35个传感器,包括14个摄像头、12个超声波雷达、6个毫米波雷达以及3个激光雷达组成。

而之所以是这样的组合形式,主要是为了在尽可能多的获取外界信息的同时,降低成本,以目前的市场价格来看,摄像头<超声波雷达<毫米波雷达<激光雷达。一个摄像头的成本普遍在百元左右就能搞定,分辨率越高价格会相应提升,但一套下来也不过几千元;然而一颗性能一般的激光雷达的市场价格就已经在数千元了,高阶的激光雷达更是能够达到了上万元。

同时,如果算法不够强大,也很难让这套感知系统发挥出应有的效果,比如近期理想汽车就发生了一起汽车雷达在无人陵园显示全是人影的事件。原因则是受限于当前市场上传感器识别能力的局限性,车辆在某些场景下会出现显示异常,同时理想汽车也表示会在后续的OTA中优化算法来加强识别能力。

值得一提的是,出现这一问题的理想L9全身同样有26个传感器,其中还包含一颗激光雷达,这样的配置在当前市场中已经属于中上水平,所以,说回前面的话题,增加传感器数量,尤其是激光雷达的数量,不一定会让车辆更智能,但更贵是一定的。

高成本不利于产品普及,那“去雷达”可行吗?

由于雷达的成本较高,大范围使用势必会抬升车价,导致能够实现高阶辅助驾驶的产品被束之高阁。那么有没有办法能够改变这一局面呢?身为智能纯电动汽车领域的领导者,特斯拉给出了一个出人意料的答案,那就是“纯视觉感知方案”。

按照马斯克的理解,既然人主要依靠眼睛来判断方向,完成开车,那让汽车看见东西不也能开车吗?而人靠眼睛,那车就靠摄像头,在这理念的支撑下,特斯拉逐渐取消了产品原来搭载的雷达,感知硬件就只剩下摄像头。

之前特斯拉就表示,2023年将从Model SModel X中移除超声波传感器,具体的传感器更改方案为8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达“升级”为8摄像头纯视觉方案。

这样做的好处也很明显,那就是成本大幅下降,此前有博主分析过特斯拉单个摄像头的成本仅为10多美元,八个摄像头加起来成本也不过数百元人民币,还不够换新势力的一颗激光雷达,而目前市面上几乎所有的车企都是走的融合感知路线,一套下来没有几万块根本搞不定。

虽然特斯拉的纯视觉感知方案在降低成本方面作用明显,但是摄像头本身的局限也不小,尤其是对于未知障碍物的识别能力差,所以并不受大家的认可,至于可行性,还需要等待市场验证,然而特斯拉本身似乎对于这一方案也没有很大的信心。因为,前段时间特斯拉全新HW4.0电脑板被Twitter博主Greetheonly曝光时,其中就新增了以太网接口,预计将接入4D毫米波雷达。

而技术上的摇摆不定,也说明以自动驾驶为代表的汽车智能化发展仍处在探索阶段,目前的汽车想要实现自动驾驶,达到更加智能的程度仍旧任重而道远。

目前来看,能够实现自动驾驶的智能汽车仍然是一个美好的愿景,其中需要解决的问题还有很多,包括硬件成本的降低、算法技术的提升等,想要真正进入智能汽车时代,光靠车企自身的努力是不够的,还需要得到上下游产业链、相关行业的支持。虽然目前还没有办法准确评判汽车够不够智能,但相信等到智能汽车的发展更进一步时,自然会有相应的标准给我们参考。

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