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感知系統(tǒng)作為自動駕駛汽車的“眼睛”和“神經(jīng)中樞”，扮演著至關(guān)重要的角色，自動駕駛車輛需要依靠傳感器獲取外部環(huán)境信息，以便在瞬息萬變的道路上準(zhǔn)確而及時地做出決策。激光雷達(dá)（Lidar）作為一種高精度傳感器，一直被視為構(gòu)建精確三維地圖和實(shí)時環(huán)境重構(gòu)的關(guān)鍵設(shè)備，而特斯拉CEO埃隆·馬斯克卻反復(fù)表示，激光雷達(dá)是“錯誤的解決方案”，他認(rèn)為人類駕駛完全依靠視覺及大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動駕駛同樣應(yīng)該模仿這一生物學(xué)原理，采用純視覺方案。
純視覺和激光雷達(dá)，各有何優(yōu)勢？
其實(shí)在自動駕駛技術(shù)初期，激光雷達(dá)因其能以極高的精度獲取三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，迅速成為眾多研發(fā)團(tuán)隊的首選傳感器。激光雷達(dá)利用激光脈沖掃描周圍環(huán)境，經(jīng)過時間飛行法（Time-of-Flight）計算出各個目標(biāo)物體的距離，從而構(gòu)建出精細(xì)的空間模型。其在距離測量、物體識別以及場景重構(gòu)方面具備無可比擬的優(yōu)勢，尤其在較低光照條件下和復(fù)雜城市環(huán)境中，激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)能夠提供可靠的定位信息和障礙物檢測。但正是因?yàn)槠涓呔群途軆x器的特性，激光雷達(dá)的制造成本、設(shè)備體積以及能耗等問題使得它在大規(guī)模商業(yè)化時面臨不小的挑戰(zhàn)。此外，由于激光雷達(dá)只能輸出點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其缺乏色彩、紋理等語義信息，在復(fù)雜場景中對于物體的細(xì)粒度分類和語義理解仍存在局限性。
與激光雷達(dá)相比，純視覺方案則是依靠車載攝像頭采集高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，再利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行目標(biāo)檢測、語義分割和三維重建。這種技術(shù)路線試圖直接模擬人類駕駛員利用眼睛和大腦對環(huán)境進(jìn)行感知與判斷的過程。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，純視覺系統(tǒng)能夠獲得如交通標(biāo)志、車道線、行人和其他車輛等豐富的場景信息，從而構(gòu)建出一個語義化的環(huán)境模型。近年來，隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、Transformer等深度學(xué)習(xí)模型的不斷進(jìn)步以及端到端學(xué)習(xí)方法的發(fā)展，純視覺系統(tǒng)在目標(biāo)檢測和場景理解上取得了顯著突破，不僅降低了硬件成本，而且極大地提升了數(shù)據(jù)處理的靈活性和實(shí)時性。
馬斯克曾強(qiáng)調(diào)：“人類開車時不會用眼睛發(fā)射激光”，他認(rèn)為，既然生物進(jìn)化出的是依靠視覺和大腦進(jìn)行環(huán)境判斷的系統(tǒng)，那么自動駕駛汽車也應(yīng)當(dāng)模擬這一過程，使用攝像頭和人工智能來完成感知任務(wù)。特斯拉早在幾年之前就開始了純視覺系統(tǒng)的研發(fā)，并逐步放棄了激光雷達(dá)和超聲波傳感器的依賴，轉(zhuǎn)而利用全車布置的車載攝像頭獲取全景圖像數(shù)據(jù)，再通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)對道路、交通標(biāo)志、障礙物的識別和追蹤。特斯拉的這種方法不僅簡化了傳感器融合的過程，而且利用端到端學(xué)習(xí)架構(gòu)，能夠在數(shù)據(jù)閉環(huán)中不斷自我迭代、提升系統(tǒng)魯棒性。純視覺方案并非萬能。雖然其在日常駕駛環(huán)境中能展現(xiàn)出極高的識別精度，但在如大雨、濃霧或夜間低光環(huán)境等極端天氣下，攝像頭獲取的圖像質(zhì)量會受到嚴(yán)重影響，可能導(dǎo)致識別錯誤或漏檢。此外，純視覺系統(tǒng)在面對突發(fā)情況或邊緣案例時，其系統(tǒng)的泛化能力和魯棒性也面臨巨大挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些問題，研究人員不斷引入高動態(tài)范圍成像（HDR）、圖像增強(qiáng)以及多尺度特征融合等技術(shù)手段，以期提高純視覺系統(tǒng)在惡劣環(huán)境下的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。未來隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化和算力的持續(xù)提升，純視覺系統(tǒng)的缺陷將逐步被克服，其在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。
傳感器融合的必要性
現(xiàn)階段自動駕駛車輛的感知系統(tǒng)通常采用多傳感器融合的策略，以期在各種場景下都能獲得較高的安全性和魯棒性。在許多商業(yè)化項目中，激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)和超聲波傳感器往往會組合使用，通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行對齊和整合。這樣一來，即使單一傳感器在某些情況下出現(xiàn)性能下降，其他傳感器依然可以提供必要的冗余保障。如在雨天或霧霾天氣中，攝像頭可能失效，但毫米波雷達(dá)憑借其抗干擾能力和全天候工作特性，仍可提供較為準(zhǔn)確的距離信息；而在光線充足、交通密集的城市環(huán)境中，高精度的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)則能夠幫助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精細(xì)的三維建模。
多傳感器融合雖然增加了系統(tǒng)復(fù)雜性和成本，但在當(dāng)前自動駕駛安全性要求極高的背景下，仍然是確保駕駛安全的重要手段。業(yè)內(nèi)一些廠商認(rèn)為，盡管純視覺方案在理論上更接近人類駕駛方式，但在現(xiàn)階段，激光雷達(dá)作為一種精密且可靠的傳感器，仍具有不可替代的地位，特別是在處理那些極端場景和“邊緣案例”時，激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)可以作為安全兜底，提供額外保障。技術(shù)路線的選擇不僅僅是一個單純的硬件問題，更是涉及整個自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計、數(shù)據(jù)處理和實(shí)時決策等多方面的綜合考量。傳統(tǒng)的自動駕駛系統(tǒng)往往采用模塊化設(shè)計，將環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、決策控制等各個環(huán)節(jié)分開獨(dú)立開發(fā)，隨后通過數(shù)據(jù)接口進(jìn)行傳遞和融合。這種設(shè)計雖然便于分工和優(yōu)化，但也容易導(dǎo)致信息在各個模塊之間的傳遞過程中發(fā)生誤差累積，從而影響整體系統(tǒng)的性能。相比之下，端到端學(xué)習(xí)方法則試圖將整個駕駛過程放在一個統(tǒng)一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)從傳感器輸入到?jīng)Q策輸出的直接映射。這種方法不僅簡化了系統(tǒng)架構(gòu)，而且在數(shù)據(jù)閉環(huán)中可以不斷迭代優(yōu)化，提高系統(tǒng)對復(fù)雜場景的理解和預(yù)測能力。特斯拉正是借助這種端到端學(xué)習(xí)方法，力圖構(gòu)建一個更加高效和智能的駕駛系統(tǒng)。端到端系統(tǒng)的“黑箱”特性也引發(fā)了關(guān)于可解釋性和安全性的討論，如何在追求高性能的同時確保系統(tǒng)對異常情況具有足夠的魯棒性，依然是當(dāng)前自動駕駛研發(fā)中的重大挑戰(zhàn)。
選擇激光雷達(dá)，還是車載攝像頭？
各大廠商在自動駕駛感知技術(shù)上的選擇各有側(cè)重。以特斯拉為代表的企業(yè)堅持純視覺方案，他們相信依靠攝像頭和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠全面模擬人類駕駛員的視覺處理過程，并且在成本和擴(kuò)展性上具有明顯優(yōu)勢。特斯拉的純視覺系統(tǒng)不僅依賴車載攝像頭采集360度全景圖像，而且通過大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和端到端學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化其自動駕駛算法。埃隆·馬斯克曾在公司財報電話會議上明確表示，“人類開車時用的是眼睛和大腦”，而非依賴某種“發(fā)射激光”的設(shè)備；這表明他對模擬生物系統(tǒng)的信心，以及對純視覺技術(shù)在未來自動駕駛中的應(yīng)用前景充滿期待。
與此形成鮮明對比的是，還有許多國內(nèi)外的自動駕駛項目仍然采用多傳感器融合方案，認(rèn)為激光雷達(dá)在高精度地圖構(gòu)建和障礙物檢測方面具有不可替代的作用。一些國內(nèi)知名企業(yè)和供應(yīng)商在其系統(tǒng)中依然大量使用激光雷達(dá)，以保證在各種復(fù)雜環(huán)境下都能獲得足夠的冗余和安全保障。對于這些廠商來說，激光雷達(dá)作為一種成熟的技術(shù)，其穩(wěn)定性和精度經(jīng)過多年驗(yàn)證，雖然成本較高，但在安全性至上的自動駕駛系統(tǒng)中，這些不足可以通過規(guī)?；a(chǎn)和系統(tǒng)優(yōu)化逐步改善。實(shí)際上，激光雷達(dá)與攝像頭、毫米波雷達(dá)等多傳感器的融合，不僅可以提高感知系統(tǒng)在極端環(huán)境下的可靠性，還能在數(shù)據(jù)層面實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)，從而構(gòu)建出更加完善的環(huán)境模型。技術(shù)的發(fā)展必然是一個漸進(jìn)而非一蹴而就的過程。當(dāng)前，純視覺方案已經(jīng)在許多測試和實(shí)際場景中展現(xiàn)出優(yōu)異的性能，特別是在城市道路、交通繁忙區(qū)域和標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境下，其成本效益和數(shù)據(jù)處理能力使其成為未來自動駕駛的一大趨勢。我們也必須認(rèn)識到，每種技術(shù)都有其適用的場景和局限性。在未來幾年內(nèi)，自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)很可能不會完全摒棄激光雷達(dá)，而是會在技術(shù)成熟度和市場需求的驅(qū)動下，逐步實(shí)現(xiàn)傳感器功能的動態(tài)整合。也就是說，在部分場景下，激光雷達(dá)作為高精度和安全兜底的設(shè)備，仍然會存在；而在其他多數(shù)常規(guī)場景下，純視覺系統(tǒng)則會成為主流解決方案。這樣的技術(shù)路徑既體現(xiàn)了安全性與成本之間的平衡，也符合技術(shù)演進(jìn)中不斷優(yōu)化、取長補(bǔ)短的基本規(guī)律。從宏觀趨勢來看，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展不僅關(guān)乎單一傳感器的性能，更涉及到整個生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建。車聯(lián)網(wǎng)、5G通信、云計算和大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的快速發(fā)展，將為自動駕駛感知系統(tǒng)提供更為強(qiáng)大的外部支持。通過車路協(xié)同、邊緣計算和云端數(shù)據(jù)整合，未來的自動駕駛車輛可以在實(shí)時性和安全性上取得更大突破，從而實(shí)現(xiàn)更加高效和智能的交通管理體系。在這一過程中，激光雷達(dá)可能會逐步退出部分主流應(yīng)用場景，但作為安全冗余和高精度測量的工具，其在中高端市場和特殊場景下仍然具有不可替代的價值。換句話說，激光雷達(dá)并非完全是一段彎路，而是在技術(shù)演進(jìn)的不同階段中承擔(dān)了不同的角色和使命。
