熱衷智能駕駛的朋友應該都清楚，目前高階智能駕駛技術已經(jīng)發(fā)展出兩大主流路線。一種是以大多數(shù)國產(chǎn)車企為代表的激光雷達融合感知方案，另一種則是以特斯拉為首的純視覺方案，今年后者尤為突出。這兩種技術路線在業(yè)內(nèi)一直存在廣泛討論。
作為純視覺方案的堅定支持者，馬斯克曾多次公開批評激光雷達技術，甚至直言“只有傻子才會選擇激光雷達”。就在不久前，他在社交媒體上再次強調(diào)了自己對激光雷達的看法，稱其為“錯誤的解決方案”。
但是馬斯克的批評并沒有澆滅資本市場對激光雷達的熱情。激光雷達及感知解決方案市場的領導者，號稱港股激光雷達第一股的速騰聚創(chuàng)，股價已經(jīng)走出了5個月以來的新高，飆升了將近26%。
目前為止，究竟誰能在高階智能駕駛技術中脫穎而出，猶未可知。
純視覺與激光雷達的優(yōu)劣
純視覺方案主要依賴攝像頭捕捉的圖像數(shù)據(jù)，并通過深度學 算法進行處理和分析，以實現(xiàn)環(huán)境感知和決策。主要代表有美國特斯拉的FSD、中國百度的Apollo Lite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流純視覺感知方案。
通俗一點說，人類司機開車靠的就是視覺感知，所以純視覺方案顧名思義就是完全模擬人類的視覺系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡來做出判斷，也就是常說的“眼見為實”。但同樣的，在一些人類司機視線受遮擋、看不見或者看不清的情況下，純視覺方案也可能會做出不好的表現(xiàn)。
當然，從特斯拉FSD的表現(xiàn)來看，用純視覺方案來做更高階的智能駕駛并非不可能，甚至還能做出非常好用的系統(tǒng)。前提就是，純視覺方案需要不斷學 ，用更成熟的算法來彌補信息獲取受阻情況下的不良表現(xiàn)。純視覺技術路線對大算力、大數(shù)據(jù)、大算法有著很高的需求，要對端到端模型有更多更長時間的訓練。
激光雷達融合感知方案則是結合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器來獲取更多視覺看不到的信息，從硬件層面來看，激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達都需要通過發(fā)射激光束來測量物體與設備間的相對距離，分析并獲取精確的三維環(huán)境信息。
這也非常好理解，增加的激光雷達等硬件實際就相當于是為智能駕駛提供了更多的安全冗余，彌補了視覺感知上的不足。尤其是在路況復雜、天氣惡劣等環(huán)境和場景下，視覺一旦無法準確感知，激光雷達的意義就顯現(xiàn)出來了。
因為增加了激光雷達這些硬件，因此激光雷達融合感知方案的成本往往更高，普通消費者簡單認為配備激光雷達的智能駕駛方案要優(yōu)于純視覺方案，也就不難理解了。
成本才是最大的問題
姑且拋開所謂的技術路線層面的優(yōu)劣和前景不談，馬斯克一直支持純視覺方案的一個最現(xiàn)實原因，就是純視覺方案的成本更低。但馬斯克是有底氣這樣做的。
公開資料顯示，截至2024年4月，特斯拉全球保有量超過600萬輛，特斯拉的FSD系統(tǒng)累計行駛里程已達12.5億英里（20億公里），F(xiàn)SD累計學 的高質(zhì)量視頻片段已超過2000萬個，這樣規(guī)模的數(shù)據(jù)量僅采集成本就需要50億到80億元。
在數(shù)據(jù)積累、模型訓練、算力方面，特斯拉遙遙領先于其他車企。作為對比，小鵬汽車XNGP累計行駛里程目前只為0.7億公里。算力方面，今年二季度時特斯拉的人工智能訓練算力就已經(jīng)達到35EFLOPS，而國內(nèi)車企現(xiàn)有的算力都在10 EFLOPS以下，排名靠前的如華為車BU（3.3E）、百度極越（2.2E）、長城（1.64E）、蔚來（1.4E）。也就是說，僅特斯拉一家車企的算力，就比國內(nèi)所有車企之和還要多。
盡管在算力上還不及特斯拉，今年以來國內(nèi)的小鵬、理想、極越等車企還是開始傾向于采用純視覺方案，并認為這是智能駕駛的最優(yōu)路徑。四維圖新、毫末智行等智能駕駛方案供應商也相繼發(fā)布了視覺為主的低成本智能駕駛方案。
今年發(fā)布的多款采用純視覺方案智駕的新車，如樂道L60、小鵬MONA M03、深藍S7乾崑智駕版等，都是聚焦于20萬元以下市場。明年，還會有更多搭載純視覺方案的車型問世。除了技術路線取向的考慮外，更多的還是出于成本原因，降低智駕的入門門檻，在特斯拉FSD入華前搶先占領市場。
激光雷達仍可一戰(zhàn)
但這并不意味著激光雷達就此失勢。
雷達越多越安全，這個觀點雖然不嚴謹，但至少在解釋安全冗余這個問題上，激光雷達融合感知方案還是更容易被普通大眾所接受。因此在中高端市場，激光雷達方案還是會更受消費者的偏愛。特別是在目前國內(nèi)大多數(shù)車企，特別是傳統(tǒng)車企在算力、大模型的訓練還有所不足的背景下，國內(nèi)的城市道路環(huán)境又遠遠比國外復雜，多一種傳感器肯定是好的，最起碼能多一個維度去感知外界環(huán)境。
財報顯示，速騰聚創(chuàng)在2024年三季度的激光雷達出貨量達到38.1萬臺，同比增長259.6%。禾賽科技三季度的激光雷達出貨量為13.4萬臺，同比大漲182.9%，其中ADAS激光雷達出貨量占96.8%，為12.9萬臺，同比增長220.0%。他們所表示，明年還將會有大量搭載激光雷達的車型陸續(xù)量產(chǎn)。
而且隨著規(guī)模化量產(chǎn)以及價格戰(zhàn)的持續(xù)進行，激光雷達最大的問題——價格也在迅速下降。
速騰聚創(chuàng)方面就透露，當前量產(chǎn)激光雷達的成本已經(jīng)做到500美元（約合人民幣3500元）以內(nèi)。預計到2025年，部分新產(chǎn)品的成本將降至200美元以內(nèi)（約合人民幣1400元）。另一個激光雷達頭部企業(yè)禾賽科技也表示，其主力產(chǎn)品AT128系列（車規(guī)級超高清遠距激光雷達）的售價今年下跌了10%~20%。明年大規(guī)模量產(chǎn)的新品ATX，價格有望降低至200美元，是AT128價格的一半。
部分國產(chǎn)車型比如零跑C16，售價15.58-18.58萬元，已經(jīng)開始標配激光雷達。今年11月上市的埃安RT，以11.98萬元起的售價也開始搭載激光雷達。也就是說，明年更多定價低于15萬的新能源車型，將有可能搭載激光雷達。這也是激光雷達企業(yè)普遍被資本市場看好的原因。
到那個時候，純視覺與激光雷達方案在硬件上的成本將會進一步縮小，而純視覺方案為了提升算力、算法和模型訓練，在背后所需要投入的長線資源也許會比激光雷達方案更多。
時代點評：
盡管在技術路徑上，純視覺和激光雷達存在一定的爭論和分歧，但從實際應用角度來看，目前國內(nèi)自動駕駛仍處于初期階段，許多高階智能駕駛功能尚未實現(xiàn)大規(guī)模應用。因此，兩種方案在實際使用中的差距并不顯著，實際上很難一分高下。無論是采用攝像頭還是激光雷達，日常駕駛體驗中的差異較小，基本上處于半斤八兩的水平。車企之間關于技術路線的討論，更多還是出于商業(yè)考量。
智能駕駛系統(tǒng)的水平取決于軟件和硬件的協(xié)同作用，而非單一的技術因素。隨著兩種方案在成本上的差距逐漸縮小，普通消費者在購車時，應該更多關注不同方案結合廠商算法后的實際表現(xiàn)，再做決策。至于哪種技術更具前景，或哪種方案的上限更高，考慮到如今技術的快速迭代，如果以3-5年作為換車周期，這個問題的意義其實并不大。
