現(xiàn)在幾乎所有從事自動駕駛汽車工作的公司都使用LIDAR。Uber，Waymo和Toyota都使用它，但特斯拉則沒有。我們來談談未來對自動駕駛汽車的期望。

　　激光雷達VS視覺

　　激光雷達是一種通過發(fā)射激光并檢測返回所需時間的方法來測量距離。這個想法類似于雷達，但是我們使用激光代替無線電波。該技術在檢測高達毫米的物體方面極其精確。

　　計算機Vision是人工智能的一個領域，利用計算機理解視覺世界。這基本上反映了人類愿景。特斯拉一直嚴重依賴Vision并反對LIDAR傳感器。而且似乎并不在乎其他公司都使用Lidar，。埃隆·馬斯克（Elon Musk）甚至說：

　　激光雷達是一個傻子的事……任何依賴激光雷達的人注定要失敗。—伊隆·馬斯克（ElonMusk）

　　成本

　　特斯拉采取不同路線的最明顯原因是成本。在汽車上安裝單個激光雷達設備的成本約為10,000美元。谷歌的Waymo項目已經(jīng)能夠通過引入量產(chǎn)而略微減少數(shù)量。但是，成本仍然相當高昂。

　　應用于真實道路

　　其中最重要的要點之一就是與人類視覺的關聯(lián)。作為人類，我們不會向各個方向投擲激光以駕駛汽車。

　　我們在路上看到的一切都充滿了視覺信息。所有的標志，轉(zhuǎn)彎，交叉路口都可以幫助我們導航。所有這些都是靜止的物體，而LIDAR如此精確地檢測到它們。

　　當移動物體出現(xiàn)在道路上時，問題就開始出現(xiàn)。人，狗，飛行的塑料袋都是我們在路上經(jīng)常遇到的物體。LIDAR無法檢測它們的移動方式，甚至無法檢測這些物體的移動方式。

　　LIDAR無法區(qū)分道路顛簸和塑料袋。現(xiàn)在，如果汽車停了下來，那便是真正的危險所在。后面的汽車可能無法對我們在路中間的停車站做出如此迅速的反應。這種情況進一步表明，制造自動駕駛汽車時需要注意很多細節(jié)。

　　特斯拉明確表示，他們的攝像頭和雷達系統(tǒng)能夠檢測物體。向前看的雷達能夠迅速判斷前方是否有任何問題。一旦看到物體，攝像頭將確定物體是什么，然后汽車可以對情況做出反應。

　　適應

　　在對埃隆·馬斯克（Elon Musk）的采訪中另一個重要的收獲是，該系統(tǒng)是適應性的。他們談論了很多有關使用的神經(jīng)網(wǎng)絡以及系統(tǒng)如何使用提供的數(shù)據(jù)做出合理決策的話題。

　　特斯拉競爭對手的主要問題之一是缺乏這種適應性。這些系統(tǒng)中的大多數(shù)要么嚴重依賴具有道路線的高精度地圖，要么從未在實際道路上進行過測試。雖然我們已經(jīng)看到Waymo在城市中行駛。但是，只有具有高效地圖的大型道路。在這些演示中，照明，天氣條件和交通狀況都是理想的選擇。但實際上大多數(shù)情況并非如此。

　　比如，車輛在較小的道路，轉(zhuǎn)彎和車道的尺寸時會發(fā)生意外，這種情況普遍存在。另外，特斯拉是我們可以購買的實際汽車。人們乘坐特斯拉汽車行駛了超過十億英里，而Waymo僅在約一千萬英里上進行了測試。

　　特斯拉能夠積累的困難和不可預測的道路數(shù)據(jù)量非常寶貴。這就是系統(tǒng)學習并不斷改善的方式。由于客戶實際上看到了持續(xù)的改進，因此這樣的概念實際上很有希望被實現(xiàn)。

　　結(jié)束語

　　隨著無人駕駛汽車領域的資金投入和持續(xù)的競爭，我們對這種汽車的到來感到非常期待。特斯拉是否將成為這樣做的公司，我們并不知道。實際上，可能有幾種開發(fā)自動駕駛汽車的方法。甚至我們可能最終看到兩者的結(jié)合，這將會是汽車行業(yè)中的重大進步。

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