2021年04月24日 | 特斯拉自动驾驶仍遥遥领先？上海车展上这次自主技术要超它了

2021-04-24

最近这段时间，特斯拉刹车问题频发，风波更是在在上海车展媒体日的当日被一维权女子推向高峰。这不禁让我开始想一个问题：当下买新能源车，最理想的选择还依然是特斯拉吗？

无可否认，特斯拉是新势力造车的鼻祖，而且还是高端的那种，在很多车企还在ppt造车的时候，特斯拉已经推出了成熟的电动车产品，相对靠谱的电池管理技术，以及先进的辅助驾驶功能，连极具科技感的中控屏幕也在日后被各种模仿，这些都是当年吸引大家去购买特斯拉旗下产品的重要原因。

而如今，特斯拉还实现了国产，售价因此进一步拉低，加上定位更亲民的Model 3、Model Y等车型推出，销量及占有率别说在电动车领域，哪怕与燃油车比也是战斗力十足的。

但哪怕如此，正如开头所讲，如今特斯拉还是我们选择智能电动车的唯一选择了吗？我可以说答案绝对是否定的：如果你也去了上海车展，或者了解了上海车展今年的展台上的产品，我想你大概就明白为什么了。

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特斯拉自动驾驶方案的优劣

事先声明，本文只就自动驾驶实现方案的角度论事：都知道，特斯拉老板马斯克是非常推崇视觉感知方案来实现自动驾驶的。而像我们国内目前非常火的激光雷达、高精度地图这些东西，马斯克直接否定，并声称这些东西都是垃圾。

其实当年马斯克会说激光雷达这个东西是垃圾情有可原，毕竟在那个时候激光雷达动则动辄几十万，作为测试没问题，但是量产可不是所有人都能接受的。而且高精度地图会存在过度依赖第三方的问题，考虑到特斯拉的车型是销往全球的，如果说当地有现成的高精度地图，或者说能实现大面积路网扫描的话还好，但事实上特斯拉无法保证每个市场都有这样的条件。

激光雷达成像图

其次，我们更应明白，马斯克选择视觉解决方案并不是随随便便拍脑袋决定的，对于更长远来说视觉方案确实有优势，毕竟这是与人类驾驶者最接近的信息获取方式。但视觉解决方案本身却是一个漫长，而且困难的道路，相比别的解决方案来说，视觉解决方案是需要更强大的算法，更长时间的视觉训练，更多的数据，整个发展过程困难且漫长。

其实大家可以将视觉解决方案理解成真正意义的人工智能，其算法的优化工作，更像是在训练一个孩子，我们小时候我们虽然能看到所有的东西，但是我们不认识那些东西是什么，比如我们小时候见到蛇，是会好奇，甚至可能会在死亡的边缘疯狂试探，但是如果爸爸妈妈告诉了我们这个东西很危险，会咬人，同时给我看了蛇捕猎的视频以后，我们看到这个玩意就会知道要躲开，躲远点。

我们对于所有所见到的东西，所遇到的问题，首先要对它有一个认识，其次才能判断如何处理。这个就是视觉感知的主要逻辑。

当然系统内也写入基础数据，但是主要还是靠学习，我们关闭自动驾驶，只用人工驾驶的时候，他后台的程序依然运行，它会比对模拟AI驾驶，对比自动驾驶与驾驶员的实际操作的区别，当驾驶员驾驶方案与自动驾驶有不同的时候，相关数据就会上传到特斯拉的数据库，特斯拉会利用这个数据不断地优化自动驾驶算法，相当于在向人学习。

所以只要有足够长的时间，收集了足够多的数据，那么这个“大脑”一定会越来越聪明，能应对更多的问题。当然不能否认这会导致算法变得越来越复杂，但考虑到硬件也是一天一天在升级，所以影响还是有限的。

但是你不得不去思考一个问题，也就是在“学习过程”中，我们难免遇到问题，甚至犯错，可以说它还是一个实习生，一个半成品，“犯错”这类问题在实习生身上我们可以理解，可以宽容，所谓的“新手司机”就是这个意思嘛。但如果自动驾驶作为一个功能，一种商品的话，那么犯错就未必是可以接受的了，更有甚者，这样一个不成熟的产品大量推出市场，会将消费者处于本不必要的危险境地。

国内目前发展的主流自动驾驶解决方案更好？

在上海车展的2.2号馆，我看到了目前非常多主流的自动驾驶供应商，例如华为、大疆、斑马等等，他们毫无例外都是主要采用了马斯克早年间就已经否认的激光雷达+高精度地图，同时在此基础上还添加了视觉感知、毫米波雷达、超声波雷达等等。

特斯拉一直在说一句话就是，为什么人能用一双眼睛来开车，而自动驾驶不行。先不说是不是用一双眼睛开车的人就能开好车，但是不可否认的是我们需要自动驾驶表面看起来是因为他能减轻驾驶负担，但很重要的一点是它一定要比我们人类驾驶更安全，减少不必要的交通事故。

相比特斯拉，别的自动驾驶厂商增加的不仅是几个传感器这么简单，而是增加了更多的感知传感器，通过感知数据的增加，提供了更多的道路信息的冗余。例如虽然视觉感知方案本身是非常好的，但是对于光线和天气的要求很高，而毫米波雷达弥补了摄像头在不同天气环境下的识别能力问题，而激光雷达可以弥补毫米波雷达识别物体以及其轮廓能力弱的缺陷，同时建立3D环境等等，这些传感器的互补在自动驾驶中相当重要。

可以说视觉方案+毫米波雷达依然有很大的问题，这时激光雷达、高精度地图的加入是最佳的解决方案，至少在感知层面上让车辆提升到了一个更高的水平，也减少了大量数据收集的成长过程。

在目前来说，国产的自动驾驶水平从硬件上来说是不输给特斯拉的，同时从执行层面来看，国内的自动驾驶能力也是与特斯拉不相上下，所以选择一个可靠的辅助驾驶电动车，已经不再是只有特斯拉了。

那么未来真正的自动驾驶谁更适合呢？

虽然目前国内做的这些辅助驾驶已经很强大，但是目前而言，也只能作为对驾驶员的一种辅助。

未来实现真正的自动驾驶，至少在国内来说，无论是特斯拉还是国内目前的解决方案还有些不够。例如很经典的问题，如果双向单车道上，本车道前方突然出现鬼探头，这时避让会撞对向来车，不避让会撞到鬼探头的行人，这个时候系统会如何选择，这已经有点接近所谓的图灵问题了。

所以，真正的自动驾驶是需要加入与路端，车端，人端的通讯，也就是只有V-2X实现的应用以后，才能真正进入自动驾驶阶段。目前的辅助驾驶虽然有着极高的自主能力，但是从法律角度来说首先不允许，其次这些辅助驾驶不得不说依然有很多不确定性，所以无论是在任何情况下，驾驶员都不能真正放开双手和离开视线，这是对交通参与者与自己负责。

特斯拉自动驾驶视觉解决方案上海车展

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