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“推动智能电动汽车向前进”

不久前， 马斯克宣布在北美新交付的Model 3和Model Y中取消前向雷达，特斯拉也对外发布了“Tesla Vision”，正式走向纯视觉路线。由于毫米波雷达在自动驾驶中扮演重要角色，因此这个事件引发了不小的争论，这里进行深入的分析。

纯视觉技术路线

特斯拉在2014年对外发布了第一代自动驾驶系统Autopilot，树立了自动驾驶标杆，此后，其核心硬件和软件算法都进行了快速地迭代和升级。

特别是在硬件层面，第一代的计算平台是基于MobliEye的EyeQ3芯片，由于MobliEye的封闭和强势，在2016年特斯拉第二代Autopilot便更换为英伟达PX2平台，一年后新加入一块芯片升级为HW2.5，而在2019年，特斯拉正式推出自研发的芯片（由三星代工），成为了特斯拉自动驾驶又一个重要的里程碑。

需要指出的是，虽然特斯拉计算平台算力不断提升，但其感知层基于12个摄像头、1个前向雷达和12个超声波雷达，实现360度感知、160米探测，这个硬件框架一直都没有变化。

直到今年五月，特斯拉官方网页Autopilot部分更新为了360度感知、250米强大的视觉处理和12个超声波传感器，正式取消了前向雷达。

为何取消前向雷达

众所周知，马斯克从第一性原理出发，很早前就放弃了激光雷达（参考文章：马斯克没有被打脸，理性看待特斯拉自动驾驶测试使用激光雷达）。

摄像头在黑暗、强光及恶劣天气环境下会有明显不足，而探测精度更低的毫米波雷达却能够解决这个问题，毫米波雷达也是实现AEB紧急制动最重要的传感器，还可作为自动驾驶的冗余系统。

2016年5月，一辆特斯拉汽车因Autopilot未能检测到前方白色的半挂卡车，发生撞毁事件，导致司机死亡。

那年晚些时候，特斯拉宣布让雷达在导航中发挥主要作用，马斯克在当年的推文中提到，雷达好处在于，与激光雷达不同，它可以穿透雨、雪、雾和灰尘，在探测和响应前方物体方面发挥着至关重要的作用。

如此特斯拉取消了毫米波雷达，从理论上看，特斯拉依靠强大的Dojo计算机（参考文章：浮出水面，特斯拉自动驾驶王牌“Dojo”，一台真正的性能猛兽），和深度学习的视觉算法，已经解决了以上问题。

马斯克提到，摄像头感知精确度要高得多，而传感器的本质是比特流，摄像头每秒比特数比雷达高几个数量级，两者融合会有问题，而特斯拉深度学习的软件架构越来越依赖摄像头，因此，雷达比预期更早变得不必要。

此外，降低成本永远是马斯克的核心诉求，取消了前向雷达，进一步降低了成本。

年底接近L5，马斯克被自家人打脸

尽管马斯克多次在公开场合表示，将会很快接近L5级别的无人驾驶，在今年1月份的电话财报上，马斯克称基于对技术路线的理解及每次beta迭代取得的进展，对特斯拉在2021年底前实现L5很有信心。

但根据加州监管机构DMV备忘录显示，特斯拉自动驾驶软件主管Moore在3月份与加州监管机构电话会议上与马斯克发生了矛盾，Moore认为要实现L5还不具备工程条件。

根据DMV备忘录的总结， 特斯拉自动驾驶目前仍然处于L2水平，要想提高，需要将驾驶员互动率降低到每百万英里一次。

汽车人参考特意查询了最新的特斯拉官网，目前特斯拉可实现的自动驾驶功能，无论是Autopilot还是FSD，其NOA处于测试版本，而城市街道自动转向也还在开发之中，显然离我们认为的L5还有很远的距离。

汽车人参考小结

马斯克取消毫米波雷达是否绝对安全还有待观察，但是特斯拉一往无前地走向纯视觉路线值得关注。

当前绝大多数主机厂和自动驾驶汽车公司，都使用摄像头、毫米波雷达加激光雷达的感知融合方式。

当前激光雷达成本还是太高，本身扫描的技术路线面临不确定性以及量产上车的问题；而成本更低的毫米波雷达正努力朝着4D甚至5D方向迈进，探测精度和距离越来越高，在感知融合路线中发挥更加重要。

究竟谁的性价比最高还很难说，但这个细分领域也变得更加的有趣。

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