大部分車企的最終目标就是實作自動駕駛，雖然現在部分汽車已經搭載輔助駕駛功能，但是依然不能離開駕駛員操作，也就是說，現在的汽車技術還不夠發達，依然不能實作真正的自動駕駛功能，但已經實作了基本自動駕駛功能，比如自動泊車功能。
而現在新能源汽車要比傳統燃油車配置高，尤其是科技配置，根據大部分車企的研究表明，要想實作汽車自動駕駛功能，就需要 LiDAR（光探測和測距）傳感器，雷射雷達工作原理是利用雷射對周圍環境進行3D分析，通過測量發射雷射脈沖并從目标傳回所需的時間來計算距離和三維效應，進而達到自動駕駛的功能。
也就是說，傳感器從目标傳回的速度足夠快，讓車内電腦作出快速反應，而這個反應速度必須要達到人腦反應速度，甚至超過人腦反應速度才可以，并且一定要精準無誤的技術，很多車企認為這就是自動駕駛功能的關鍵。
早期，奔馳就與雷射雷達公司進行了合作，并确認了雷射雷達技術的安全性和準确性，而搭載自動駕駛技術的車型為S級，配置為L3 級自動駕駛系統，除了奔馳之外，大部分新能源汽車也搭載雷射雷達自動駕駛技術，并認可雷射雷達技術安全性，以此來實作汽車自動駕駛功能。
而作為新能源汽車的領頭羊，特斯拉不可能對自動駕駛功能不感興趣，而特斯拉的自動駕駛技術卻與其他車企不同，特斯拉并沒有采用雷射雷達技術，特斯拉覺得雷射雷達技術并不是自動駕駛技術的最終選擇，而是在雷達前提下加入了攝像技術，也就是搭載攝像頭，并且是全車360度無死角對周圍環境進行拍攝。
這種技術工作原理就是精準擷取周圍環境資訊，來判斷行駛方向和速度，是以，特斯拉堅持使用攝像頭加雷達來實作自動駕駛技術，另外，特斯拉還廢除了之前搭載的雷射雷達技術，并宣布采用依賴攝像頭的“特斯拉視覺”系統，但特斯拉這種獨特的選擇受到了各界關注。
目前，如果想要實作自動駕駛全面商業化，前提是必須最可靠地保證安全，是以很多人對特斯拉“視覺僅依靠攝像頭”的方法表示擔憂和質疑，因為在正常情況下，攝像頭要比雷射雷達沖脈更容易受到天氣環境影響，也就是說，攝像頭不如雷射雷達實用性高，那為什麼特斯拉會依然堅持攝像頭自動駕駛功能呢？
多數車企使用雷射雷達，為什麼特斯拉堅持采用攝像頭？
雷射雷達vs視覺感覺性能比拼
雷射雷達感覺技術是以雷射雷達為主導，毫米波雷達、超音波傳感器及攝像頭作為輔助。雷射雷達感覺環境的工作原理，是通過雷射雷達發射雷射束，測量雷射在發射及收回過程其中的時間差、相位差，來确定車與物體之間的相對距離，實作環境實時感覺及避障功能。
雷射雷達具有較長的探測距離與較高的精準度，抗幹擾能力強，可以主動檢測周圍多物體環境，擷取周圍環境點雲建構3D環境模型。即使夜間光線不好，也不會影響探測效果。雖然雷射雷達不怕暗光但是對于天氣敏感，雨雪、沙塵、大霧天氣等影響雷射雷達識别效果。雷射雷達融合高精地圖方案可有效彌補視覺方案環境依賴度高、算力需求大的缺陷，其性能優勢使得大多車廠将雷射雷達列為面向L3級及以上級别自動駕駛不可或缺的感覺器件。
視覺感覺是以攝像頭為主導的方案，攝像頭成本相較雷射雷達優勢極大。攝像頭的價格在幾十美元左右，而雷射雷達在幾百美元，是其數倍。再者攝像頭技術逐漸成熟，高分辨率、高幀率成像技術使得感覺的環境資訊更為豐富，但攝像頭在黑暗環境中感覺受限，精度及安全性有所下降。
例如特斯拉最為诟病的幽靈刹車故障，就是在一些隧道和大橋陰影處，因為攝像頭的結構原因，算法将突然出現的陰影當做障礙物導緻車輛會突然自動減速，造成安全隐患。視覺方案中比較硬體性能，攝像頭功能被秒成渣渣。得益于軟體算法的加成，視覺方案才能依靠強大的算法保證圖像處理、決策執行的功能正常進行。
與雷射雷達相比，視覺感覺的弱點較為明顯：攝像頭依賴光線條件，感覺方式精度較低，對算法、算力的依賴程度和要求極高，而資料的擷取及算法疊代壁壘高。性能方面雷射雷達明顯勝出，特斯拉花費巨大的成本在算力和算法上，投入不小，頭鐵一直挺身堅持視覺感覺路線，到底是有哪些角度的考量呢？
特斯拉專注純視覺路線邏輯
在馬斯克看來，“純視覺感覺才是通往真實世界 AI 的道路”，而這也是他解決問題奉行的底層思路——第一性原理，即回歸事物最基本的條件，将其拆分成各要素進行結構分析，進而找到實作目标的最優路徑。
在駕駛車輛的過程中，我們是通過眼睛收集路況資訊輔以大腦處理的方式進行，那自動駕駛按理說也能通過視覺感覺輔以算法處理的方式進行安全駕駛。
特斯拉想要做的就是模仿人類視覺擷取資訊的能力來實作自動駕駛。既然視覺攝像頭的感覺方式精度較低，那麼就依靠特斯拉獨有的資料優勢和建構算力、算法的能力來抹平這個缺陷。
資料方面，當其他自動駕駛廠商還在路測階段收集資料，特斯拉得益于在全球售出數百萬輛有攝像頭的汽車，已經積累了海量真實路況的資料。用于深度學習模型訓練的資料讓特斯拉的算法早已建立起壁壘，而這些資料樣本的積累速度與算法的效率其他廠商無法複制，隻能幹瞪眼瞎着急。
算力方面，特斯拉建立立的超級計算機 Dojo，擁有強大的算力，這個超級計算機就是為特斯拉的自動駕駛系統設立，用來集中力量訓練 Autopilot 在内的整個自動駕駛系統。
而在攝像頭的技術層面，特斯拉也進行了技術的革新，使用“僞雷射雷達”技術代替，對攝像頭中的像素進行深度估計，類似雷射雷達的點雲功能一般形成3D目标檢測，提高了深度估計的準确性，雷射雷達和相機之間的差距開始縮小。
人們駕駛車輛的時候依賴視覺，我們的神經網絡可以處理視覺資訊中的距離、速度等信号，而特斯拉的神經網絡似乎也可以逐漸做到。特斯拉的視覺感覺路線，逐漸在縮小與雷射雷達方案的差距，但是其背後所付出的代價，讓後來者們無法跟随複制，這也為特斯拉建立起強大的壁壘。純視覺方案以海量樣本資料訓練學習和先進的圖像處理算法算力支撐，注定是一個少數攀登者選擇的艱難路線。
結語
特斯拉已經走上了純視覺FSD之路，盡管有一些事故，但目前其自動駕駛體驗總體來說還是比較先進的，毫無疑問，特斯拉将在這條純視覺FSD之路上一直走下去。
當然，采用雷射雷達傳感器的自動駕駛路線擁有除了特斯拉以外更多的廠商和更多的客戶、消費群體，采用純視覺FSD還是采用多種傳感器融合的自動駕駛，目前還無法證明誰能更勝一籌。
也許，這與智能手機市場的蘋果iOS和安卓陣營一樣，最終兩者都有各自的市場。
而市場上，再也沒有第二個蘋果，卻有無數的安卓廠商。
來源：森蔚汽車
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