实现高级自动驾驶，一定要用激光雷达吗？

那么这意味着采用激光雷达的 audi AI 的胜利吗？从技术的性能效果上，确实如此，而从商业成本上则是 ProPilot 2.0 占优。毕竟 Skyline 和奥迪 A8L 在价格上差着 2 倍多的差距，坚持视觉计算路线的 ProPilot 2.0 显然会有更大的商业空间。

那么，上升到更高一级的 L4 级自动计算，从技术的安全性和可靠性上，是否激光雷达已经稳操胜券，而纯视觉计算一方就再无机会呢？答案恐怕还是不确定。

纯视觉+毫米波，激光雷达 N 种可能替代方案

为什么还是不确定呢？因为在从技术解决方案迈向商业量产的路上，仍然横跨着诸多障碍。对于自动驾驶技术解决方案提供方来说，当然是系统的安全可靠性是排在第一位的，实现这一方向最简单方式就是不断“堆料”就可以，然而对于面向普通消费者的整车厂来说，除了稳定可靠，造车成本、造型美观度等都要统统放在和车辆安全同样的高度去考虑。

因此，像特斯拉这样的车厂对于车顶那个巨大无比又巨贵无比的激光雷达，心怀痛恨就不难理解了。所以，但凡有替代激光雷达的解决方案，对车企来说都是一件幸事。

目前来说，在 L4 以及更高级别的纯视觉计算方案上面，特斯拉以及个别技术企业仍在进行积极的探索。

在 2018 年，有一篇来自康奈尔大学的技术论文介绍了一种纯视觉技术架构的方法来实现激光雷达可以达成的性能效果。这一方法主要是改变了立体摄像机目标检测系统的 3D 信息呈现形式，将基于图像的立体视觉数据转换为类似激光雷达生成的 3D 点云，通过数据转换切换成最终的视图格式。因此被称之为伪激光雷达数据（pseudo-LiDAR）。

研究人员发现，以鸟瞰图而不是正视图来分析摄像机捕捉到的图像，可以将目标检测准确率提升 2 倍，从而使立体摄像机在目标检测方面的性能接近激光雷达，有可能成为激光雷达的可行替代方案，且其成本相比后者要低很多。

而特斯拉在最近举行的机器学习大会上透露，他们正在做 “伪激光雷达”的研究。在大会上，技术人员演示了通过少数几个摄像头达到传统激光雷达精度的方法的具体案例。其技术实现主要通过不同方向的摄像头进行图像拼接和视觉深度估计，再投影到鸟瞰图，就可以作为局部导航地图使用；同时，将画面的每个像素都进行深度估计，就像激光雷达点云一样，形成 3D 目标检测。

“伪激光雷达”的关键在于摄像头背后的先进的神经网络，可以充分理解输入的范围和质量。当然，伪激光雷达解决方案还需要实时的图像数据处理能力的硬件支持，以及要规避摄像头拍摄的图像清晰度以及光线问题，而这些也是特斯拉正在解决的问题。

当然在对高级别自动驾驶是否一定要用激光雷达的问题上，特斯拉并非孤家寡人。近日荷兰的恩智浦半导体首席 CTO Lars Reger 也给出了自己的判断。他认为激光雷达面临的成本高昂，特定场景失效以及损坏后维修代价高昂等问题，很可能成为 L4-5 级自动驾驶汽车上的“致命短板”；反而如果图像技术更为成熟的话，摄像头+毫米波雷达+V2X 通信技术的组合，就可以取代激光雷达。

当然，除了纯视觉计算方案，一些硬件企业也在尝试利用毫米波雷达来代替激光雷达。我们知道，高频的毫米波雷达在探测距离上面要优越于激光雷达，但在角分辨率上弱于激光雷达。

来自爱尔兰的伊佳半导体芯片研发商 Arralis 已研发出一款车用毫米波雷达系统 Corvus，计划应用于 L5 级自动驾驶上面。

据报道，Corvus 雷达在探测范围、仰角分辨率和扫描面积等方面超过了目前市场上主流毫米波雷达，能够在水平±45°和垂直±7°，300 米范围，对多个目标进行探测。探测距离要远远高于激光雷达的 200 米的水平，在角分辨率上达到激光雷达的水平。在 L4 级自动驾驶上，Corvus 车用毫米波雷达已经达到可以代替激光雷达的能力。

Corvus 雷达最直接的研发动力，就来自于车企的直接需求。即使新一代毫米波雷达的成本比市场上通用的短距雷达略高，但也将远低于激光雷达。

如果激光雷达所能实现的性能被纯视觉方案和毫米波雷达逐步替代，而其恶劣天气等应用场景的短板以及代价高昂的成本被克服，那么激光雷达确实就不再是车企们的一个必选项了。

回到当下自动驾驶技术与商业的交汇点上，激光雷达一定是未来 L4 级自动驾驶的主力担当，毕竟车企们是无法承受哪怕极小概率的自动驾驶安全隐患的，更何况激光雷达的成本价格随着竞争的加剧正在大幅下降，正在达到可以规模量产的边缘了。

而正如我们所看到的，激光雷达的前景也并非一片光明，特别是在纯视觉计算和毫米波雷达等技术路线里，仍然有着可能“取而代之”的技术潜力和商业可行性。

所谓天下武功，唯快不破。对于激光雷达来说，硬件的降价速度，能否快过这些替代解决方案的技术进步速度，就成为其未来市场前景的重要保障了。如果未来也就将至一颗毫米波雷达的价格，车企们也就不必纠结要不要多装几颗激光雷达了。

一切为了安全，自动驾驶的系统冗余设计还是要多多益善的。

（编辑：辽源站长网）

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