特斯拉取消超聲波雷達，自動駕駛派系之爭再起

近期，特斯拉宣佈，從2022年10月初開始，所有為北美、歐洲、中東製造的Model 3和Model Y都不再配備超聲波雷達，而是完全依靠Tesla Vision來提供Autopilot、FSD和主動安全功能。此外，2023年起交付的Model X及Model S也不再配備超聲波雷達。這意味着，特斯拉將採用只有攝像頭的純視覺自動駕駛方案。

特斯拉的這一舉措，讓業內本就存在的有關自動駕駛解決方案（包括純視覺和視覺+傳感器融合）誰優誰劣的爭論再次升溫。那麼事實究竟如何？

這里，我們不妨先看看自動駕駛底層邏輯是什麼？是感知、決策、執行三個步驟的結合，對周圍環境的周密感知是所有決策的基礎，也是自動駕駛汽車的安全保障。在瞭解周圍環境中物體的位置、速度和方向、路面的性質、路緣石的位置、信號（交通、道路標誌）等之后，自動駕駛系統則要開始做計劃和控制：首先是其他移動物體在接下來的短時間會做什麼，然后是根據整體計劃（比如規劃的通向目的地路線）計劃自己要做什麼，最后就是告訴汽車要做什麼。

從這個邏輯再加上業內對於視覺解決方案的描述，我們認為，純視覺派更接近人類駕駛的邏輯。

那麼問題來了，既然純視覺派更接近人類駕駛的邏輯，為何還會有視覺+傳感器融合派呢？

儘管純視覺解決方案實現成本相對更低，更接近人類駕駛，通過高分辨率、高幀率的成像技術獲取的環境信息更加豐富，但攝像頭捕捉環境信息容易受到環境光的干擾，且純視覺方案對於圖像的處理更依賴訓練，難免出現環境認知的「死角」

相較之下，融合則是通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備一起收集車輛的周邊信息。激光雷達的加入能夠獲取更深度的空間信息，對於物體的位置、距離和大小感知更準確，且由於激光雷達是自發光並不受環境光影響。也就是説，融合解決方案克服了純視覺的缺點。

不過從技術的角度看，融合解決方案也存在着短板。

馬斯克曾經對此做出過解釋，即純視覺，尤其在使用顯式光子計算時，比雷達和視覺的組合要好得多，因為后者有太多的不確定性——當雷達和視覺感知不一致，不清楚該相信哪個。而馬斯克的解釋並非毫無根據。

以此前被用户詬病的「幽靈剎車」為例，特斯拉前AI項目負責人安德烈·卡帕西曾公開描述過「幽靈剎車」的典型案例：當車輛即將駛入橋下的時候，毫米波雷達檢測到前方有一個靜止的物體（其實是橋），然后它在等待視覺系統告訴它（我的判斷是正確的），然后便創建一個靜止的目標並剎車。同時，恰巧此時有一輛行駛很緩慢的汽車在旁邊，大致發生的情況是視覺系統有幾幀報告了前車產生了減速（但不足以造成剎車），系統就會將視覺系統報告的「減速車輛」和雷達報告的「靜態物體」相關聯，從而造成幽靈剎車。

對此，特斯拉自動駕駛最后的結論：視覺報告產生減速的必然就是毫米波雷達報告的靜止物體，於是把天橋和緩慢行駛的汽車識別為同一物體，導致幽靈剎車出現。

從以上剎車現象以及特斯拉所做的結論，我們似乎可以認定，在通過橋下這個場景中，毫米波雷達實際上拖累了視覺系統的判斷。

需要説明的是，雖然特斯拉取消了超聲波雷達，但其將會啟動基於視覺Occupancy Network，能夠實現Autopilot高清空間定位、更遠距離可見性以及識別和區分對象的能力，但目前僅能在FSD測試版中使用。

另外，特斯拉還構建了一個純視覺自動駕駛系統的多任務系統架構（HydraNets），具備了多任務學習技術最新實踐和巨大潛力。同時，特斯拉龐大的用户羣的行駛數據收集，也有助於智能AI訓練。

由此可見，特斯拉在純視覺解決方案的探索和創新從未停止。

此外，馬斯克也並非像業內所言就一定會一直堅持純視覺的解決方案。例如近日就有消息顯示，特斯拉正式向美國聯邦通信委員會FCC提交了毫米波雷達的相關材料，這意味着特斯拉可能正在設計毫米波雷達。根據特斯拉向當局提供的文件，這種高分辨率雷達將用於成像，配合攝像頭用於自動駕駛的探測方案。

其實從市場和用户的角度，無論是特斯拉的純視覺，還是與之相對的融合解決方案，都曾出現過出險和避險的情況，這説明自動駕駛在取得成效的同時，仍有創新和改進的空間。