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2021年01月25日 | 激光雷達(dá)與視覺算法,誰能贏得自動駕駛的未來?

發(fā)布者:rocky96 來源: 礪石商業(yè)評論關(guān)鍵字:激光雷達(dá)  視覺算法  自動駕駛 手機(jī)看文章 掃描二維碼
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導(dǎo)語:從技術(shù)層面看,讓機(jī)器學(xué)會和人類一樣深度思考,來代替人類駕駛車輛的視覺算法無疑是非常先進(jìn)與智能的。但在目前的條件之下,加入激光雷達(dá),也明顯是更具安全保障的方案。



即使在5年之前,很多人都或許還覺得自動駕駛是一項(xiàng)距離我們生活很遠(yuǎn)的高精尖技術(shù)。不過,科技的發(fā)展日新月異,現(xiàn)在自動駕駛技術(shù)作為“人工智能”最快落地的領(lǐng)域和場景之一,已經(jīng)沒有人再去質(zhì)疑它的可能性。畢竟像L2級的自動駕駛,都已經(jīng)大面積的應(yīng)用到了10萬級的新車上了。那家車企現(xiàn)在如果推出的新車不帶L2級的自動駕駛,恐怕都不好意思拿出手。而更高階的L3、L4、L5級的自動駕駛技術(shù),也不遙遠(yuǎn),比如在2020年,奧迪、廣汽、長安等廠家,紛紛推出自己的“首款L3”量產(chǎn)車,威馬汽車聯(lián)手百度落地了號稱L4級別自動駕駛車型,特斯拉創(chuàng)始人馬斯克也表示,有信心完成L5級自動駕駛基本功能。


在業(yè)內(nèi)人士看來,2020年是汽車主機(jī)廠從L2級別自動駕駛進(jìn)階到L3級別自動駕駛的一年,而今年,則是真正意義上的的自動駕駛元年。這是因?yàn)椋琇2、L3級別的自動駕駛技術(shù),仍需要駕駛員監(jiān)控駕駛環(huán)境而隨時接管操作車輛,以便隨時應(yīng)對可能出現(xiàn)的人工智能應(yīng)對不了的情況。而L4和L5級別的自動駕駛技術(shù)則可以稱為完全自動駕駛技術(shù),這兩者的區(qū)別就是一個是特定場景,一個是所有場景。



自動駕駛注定是一個對人們生活產(chǎn)生重大影響,且會在未來改變世界的技術(shù)。不過在這個技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下,卻有兩個旗幟鮮明的技術(shù)流派:一派堅(jiān)決反對激光雷達(dá),認(rèn)為視覺算法足以實(shí)現(xiàn)L4、L5級自動駕駛;另一派則認(rèn)為視覺算法安全冗余不夠,完全可靠的自動駕駛,必須加上激光雷達(dá)。前者的代表企業(yè)是特斯拉,后者的代表則是谷歌Waymo、Uber、小鵬汽車、蔚來等眾多廠家。


那么這兩種技術(shù)流派,誰會是未來的自動駕駛的發(fā)展方向?


首先我們先來看下特斯拉主張的視覺算法技術(shù)。視覺算法自動駕駛的整體構(gòu)想其實(shí)很簡單,就是模擬人的行為。他們認(rèn)為,既然人可以靠一雙眼睛開車,那么車應(yīng)該也可以像人一樣,通過攝像頭來看清周圍環(huán)境,實(shí)現(xiàn)自動駕駛。人能識別交通情況,駕駛汽車,是通過學(xué)習(xí)達(dá)到的,那么特斯拉也可以通過算法,開發(fā)出智能的“大腦”來學(xué)習(xí)。


特斯拉的自動駕駛大腦系統(tǒng)是如何學(xué)習(xí)的?它會先通過特斯拉上的攝像頭,給周圍的交通參與者建立模型,同時把相片數(shù)據(jù)添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集里,讓人工告訴它這是什么。這樣,形成一定規(guī)模之后,“大腦”就會有自己判斷的能力,比如什么車、什么是自行車、什么是人,它們距離我有多遠(yuǎn),運(yùn)動的方向和速度是多少……這種學(xué)習(xí),不僅限于特斯拉自己的內(nèi)部測試,還有其大量的車主在實(shí)際駕駛場景中的數(shù)據(jù)積累。



特斯拉全球有上百萬車主,這些車主在駕駛過程中,如果遇到車輛無法自動處理的情況時,會主動進(jìn)行干預(yù),介入駕駛過程,而此時就會觸發(fā)一次快照,這是一段由多個攝像頭、毫米波雷達(dá)、GPS等多個傳感器組合得到的視頻剪輯,和相關(guān)的后臺數(shù)據(jù)。特斯拉的人員會對此進(jìn)行復(fù)核,看看特斯拉的做法和人類的做法有什么區(qū)別,找出差距,然后讓系統(tǒng)自動改進(jìn),也就是標(biāo)注的工作。


但是在特斯拉看來,人工標(biāo)注的速度太慢了,他們要做的是,讓機(jī)器來干這個事。需要訓(xùn)練防加塞功能?只要預(yù)測cut-in(加塞)的運(yùn)動軌跡,再和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對就好了。需要訓(xùn)練行人碰撞預(yù)警?只要預(yù)測行人的運(yùn)動軌跡,再和真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對就好了。即使機(jī)器錯了,也不怕,只有不斷的試錯,“大腦”才會知道什么是正確的行為。


通過全球海量的特斯拉車主駕駛數(shù)據(jù),進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)訓(xùn)練,從而不斷覆蓋更多的工況與場景,讓特斯拉的駕駛能力高于人類,正是特斯拉視覺算法的核心競爭力。



但是如同人的眼睛有誤判的情況一樣,視覺算法也有其顯著的弊端,那就是從2D平面圖像推斷精確的3D立體實(shí)景,是非常困難的。比如特斯拉汽車曾把白色的大貨車識別成云朵,直接撞上去;把二維的人體投影,當(dāng)成真人,主動剎車;把廣告牌上的STOP標(biāo)志,當(dāng)車路標(biāo),主動剎車等等。所以近年來,國內(nèi)有關(guān)特斯拉自動駕駛導(dǎo)致的交通事故屢見報端。在國外也同樣如此,2020年1月份,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)收到一份請?jiān)笗渲邪?27起特斯拉車輛“意外加速”事故的投訴,涉及123輛車和110起撞車事故,52人受傷。后來連特斯拉自己也對自動駕駛的表述,從“自動駕駛”更迭到“輔助駕駛”再到“自動輔助駕駛”。


正是看到了視覺算法的弊端,越來越多的汽車廠商選擇了視覺算法+激光雷達(dá)的方案。在他們看來,有了激光雷達(dá)的加入,自動駕駛的安全冗余將會大幅提高。激光雷達(dá)工作時,會主動向四周散射激光,隨后根據(jù)激光返回的飛行時間來判斷周邊是否有障礙物,以及障礙物的位置甚至體積并生成點(diǎn)云圖。這項(xiàng)技術(shù)在探測物體方面非常精確,甚至可以達(dá)到毫米。有了激光雷達(dá)的幫助,自動駕駛的汽車將避免大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算,很多看不到的障礙物以及情況不明時,激光雷達(dá)一碰,就能掌握情況。這不僅比普通視覺算法反應(yīng)更快,而且即使在極端惡劣天氣下,也還會運(yùn)行自如。



所以理論上來說,視覺技術(shù)與激光雷達(dá)相互結(jié)合才是完美的方案,因?yàn)橐曈X方案中的圖像傳感器能以高幀率、高分辨率獲取周圍復(fù)雜的環(huán)境信息,且價格便宜,而激光雷達(dá)是一種主動式傳感器,通過發(fā)射脈沖激光并探測目標(biāo)的散射光特性獲取目標(biāo)的深度信息,具有精度高、范圍大、抗干擾能力強(qiáng)的特性。業(yè)內(nèi)公司也普遍認(rèn)為,完全自動的駕駛技術(shù),應(yīng)該是激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭、超聲波、熱成像等傳感器一個都不能少。


但是對于采用激光雷達(dá)的自動駕駛,特斯拉一直持強(qiáng)烈的反對態(tài)度,馬斯克更是屢次詆毀,比如:“激光雷達(dá)很差勁,他們會拋棄激光雷達(dá),記住我的話,這是我的預(yù)測”“激光雷達(dá)昂貴、丑陋、沒有必要”“用激光雷達(dá)是愚蠢的...... 任何依賴激光雷達(dá)的人都注定要失敗”“激光雷達(dá)就像人身上長了一堆闌尾,闌尾本身的存在基本是無意義的,如果長了一堆的話,那就太可笑了。任何依賴激光雷達(dá)的公司都可能無疾而終”。



馬斯克一直是位不走尋常路的企業(yè)家,而且憑借總能干成人們認(rèn)為的不可思議之事,令其在全球擁有大批“信眾”。所以馬斯克對激光雷達(dá)的反對,也在市場上引來了一批對激光雷達(dá)的批駁者。


事實(shí)上,這一點(diǎn)確實(shí)不夠客觀。激光雷達(dá)的好處是顯而易見的。而特斯拉之所以反對激光雷達(dá),在業(yè)內(nèi)人士看來,其實(shí)是出于成本方面的考慮。


根據(jù)掃描模塊是否會運(yùn)動,激光雷達(dá)通常可分為機(jī)械式激光雷達(dá)、混合固態(tài)雷達(dá)和純固態(tài)激光雷達(dá)。機(jī)械式激光雷達(dá)技術(shù)研發(fā)早、相對成熟,但機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件行車環(huán)境不穩(wěn)定,符合車規(guī)級的量產(chǎn)難度極高,而且價格極高。我們看到的頭頂一個大陀螺式的自動駕駛汽車,通常采用就是機(jī)械式激光雷達(dá)。一套可以實(shí)現(xiàn)L4級駕駛的機(jī)械式激光雷達(dá),其價格動輒以數(shù)萬美元計(jì)算。混合固態(tài)雷達(dá)的微鏡振動幅度小、成本低,更適合大規(guī)模應(yīng)用,但因其視野有限、無法實(shí)現(xiàn)360度水平掃描,需要搭載多個,換算下來整車成本也并不低。純固態(tài)雷達(dá)在技術(shù)上有絕對優(yōu)勢,掃描速度快、精度高、可控性好、體積小,被公認(rèn)為是未來激光雷達(dá)的發(fā)展趨勢,但目前純固態(tài)激光雷達(dá)的方案并不成熟。


所以不管采用哪種激光雷達(dá),可預(yù)見的是,成本都不低。這對一心要把電動車造得越來越便宜的特斯拉而言,顯然不是一個很好的選擇。另外,特斯拉造車的理念就是越簡單越好,比如其大幅減少了車輛的線束長度、大幅減少車身零部件數(shù)量、大幅壓縮生產(chǎn)制造工序……越簡單成本越低售價也就越便宜,而價格便宜,用戶才會多。但加入激光雷達(dá)勢必會帶來電氣系統(tǒng)的復(fù)雜以及計(jì)算系統(tǒng)本身的運(yùn)算復(fù)雜外加價格上升,這明顯也不符合特斯拉的造車?yán)砟睢?p>

但是激光雷達(dá)行業(yè)發(fā)展,也非常快。去年11月廣州車展前,華為方面透露其計(jì)劃生產(chǎn)的激光雷達(dá)體積非常小,最重要的是價格非常低,目標(biāo)成本是做到200美元甚至100美元(約合人民幣1300元、650元)。據(jù)說華為激光雷達(dá)已經(jīng)成為了主機(jī)廠搶購的爆品。北汽新能源副總經(jīng)理、ARCFOX BU總裁于立國去年末就表示,其與華為聯(lián)合打造的ARCFOX極狐最新款產(chǎn)品HBT,搭載了3顆96線華為激光雷達(dá)。蔚來1月9日發(fā)布的旗下首款轎車ET7,也配備了激光雷達(dá),供應(yīng)商為蔚來和蔚來資本投資的Innovusion公司。小鵬汽車也宣布,其與大疆孵化的Livox覽沃科技達(dá)成合作,將在2021年推出的全新量產(chǎn)車型上使用其生產(chǎn)的小鵬定制版車規(guī)級激光雷達(dá)。豐田2021年的旗艦車型“LEGEND”,據(jù)悉也將使用5顆激光雷達(dá)……種種跡象表明,過去天價的激光雷達(dá)將在今年迎來大規(guī)模的列裝。



當(dāng)然強(qiáng)人馬斯克對此似乎并不在意,前幾個月馬斯克宣布,全部重寫FSD(全自動駕駛)代碼,按照他的描述,這是質(zhì)的飛躍,并且會很快實(shí)現(xiàn)全自動駕駛。


視覺算法和激光雷達(dá),誰會成為自動駕駛技術(shù)的未來?從技術(shù)層面看,讓機(jī)器學(xué)會和人類一樣深度思考,來代替人類駕駛車輛的視覺算法無疑是非常先進(jìn)與智能的。但在目前的條件之下,加入激光雷達(dá),也明顯是更具安全保障的方案。未來是激光雷達(dá)憑借安全優(yōu)勢贏得市場,還是視覺算法憑借更低的成本優(yōu)勢,贏得市場,目前尚難定論。不過隨著汽車電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化的高速發(fā)展,兩種技術(shù)路線的優(yōu)劣也會在未來幾年分出高下。


參考及引用資料


《激光雷達(dá)VS視覺算法 究竟哪個是自動駕駛的未來?》來源:電動車公社


《馬斯克棄用、李斌小鵬追捧,激光雷達(dá)如何收割資本市場?》作者:劉皖媛


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