在解決自動(dòng)駕駛問(wèn)題的這場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)競(jìng)賽中，多年來(lái)已經(jīng)出現(xiàn)了深刻的哲學(xué)和技術(shù)分歧。

一邊是幾乎整個(gè)汽車和科技行業(yè)，他們倡導(dǎo)一種叫做傳感器融合的概念——一種雙保險(xiǎn)的方法，將攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建一個(gè)冗余的、多層次的世界視圖。

而另一邊，特斯拉孤軍奮戰(zhàn)，大膽而有爭(zhēng)議地押注于單一模式——純粹的、基于攝像頭的視覺(jué)。

特斯拉主動(dòng)移除并禁用車輛上的雷達(dá)等硬件的決定遭到了廣泛的質(zhì)疑，但這一舉措源于其對(duì)人工智能和自然智能本質(zhì)的深刻理解和根本信念。要理解特斯拉為何做出這樣的抉擇，首先必須了解特斯拉究竟摒棄了什么。

什么是傳感器融合？

傳感器融合的概念相當(dāng)簡(jiǎn)單。它旨在利用不同類型傳感器的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一且高度魯棒的車輛周圍環(huán)境模型。每種傳感器都有其自身的優(yōu)缺點(diǎn)，理論上，融合它們可以彌補(bǔ)每種傳感器的不足。

攝像頭能夠提供最豐富、最高分辨率的數(shù)據(jù)，像人眼一樣感知世界的色彩和紋理。它們可以讀取路標(biāo)上的文字，識(shí)別交通信號(hào)燈的顏色，并理解復(fù)雜的視覺(jué)環(huán)境。它們的主要缺點(diǎn)是容易受到惡劣天氣和弱光環(huán)境的影響，而且難以測(cè)量相對(duì)速度。

雷達(dá)在測(cè)量物體距離和速度方面表現(xiàn)出色，即使在惡劣天氣下也能正常工作。它可以輕松穿透雨、霧和雪，但其弱點(diǎn)在于分辨率較低。無(wú)論如何計(jì)算，要達(dá)到與單個(gè)攝像頭在單一方向上相同的分辨率，需要一個(gè)12英尺乘12英尺的方形雷達(dá)陣列，耗資數(shù)百萬(wàn)美元。雷達(dá)能夠準(zhǔn)確地告訴你某個(gè)物體在哪里以及它的移動(dòng)速度——只要它在移動(dòng)——但它難以識(shí)別物體的種類，也難以識(shí)別靜止的物體。

激光雷達(dá)的工作原理與雷達(dá)類似，但它使用激光，能夠創(chuàng)建環(huán)境的精確三維點(diǎn)云地圖。它在測(cè)量距離和形狀方面精度極高，因此可以構(gòu)建環(huán)境的高精度三維模型。其主要缺點(diǎn)是傳感器成本相對(duì)較高，以及在惡劣天氣條件下（尤其是在霧、雪和雨天）性能下降。激光雷達(dá)還有一個(gè)缺點(diǎn)：采集的數(shù)據(jù)量非常龐大，僅第一步的數(shù)據(jù)處理就需要巨大的計(jì)算資源。

這是業(yè)內(nèi)公認(rèn)的方法，Waymo 和 Cruise 等公司都采用這種方法，將來(lái)自這三個(gè)地方的數(shù)據(jù)融合在一起，創(chuàng)建一個(gè)具有內(nèi)置冗余的系統(tǒng)。

特斯拉的起源：多傳感器方法

對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，這段歷史已被遺忘，但特斯拉最初并非只采用視覺(jué)輔助技術(shù)。從發(fā)布到 2021 年，早期的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)同時(shí)配備了攝像頭和前置雷達(dá)單元，這些雷達(dá)單元由博世等汽車傳感器專業(yè)公司提供。這是一種傳統(tǒng)的傳感器融合方案，其中雷達(dá)作為主要傳感器，用于測(cè)量前方車輛的距離和速度，從而實(shí)現(xiàn)諸如交通感知巡航控制和早期版本的 FSD Beta 等功能。

這種多傳感器方案多年來(lái)一直是標(biāo)準(zhǔn)做法。即使特斯拉開(kāi)發(fā)了自己的定制版FSD硬件，人們?nèi)匀徽J(rèn)為雷達(dá)會(huì)是關(guān)鍵組件，為蓬勃發(fā)展的視覺(jué)系統(tǒng)提供安全保障。然而，在2021年，特斯拉做出了徹底的轉(zhuǎn)變。

轉(zhuǎn)折點(diǎn)：特斯拉為何放棄雷達(dá)

這一轉(zhuǎn)變始于2021年夏季，當(dāng)時(shí)特斯拉宣布將從新款Model 3和Model Y車型中移除雷達(dá)，轉(zhuǎn)而采用名為Tesla Vision的純攝像頭系統(tǒng)。此舉源于埃隆·馬斯克的核心論點(diǎn)，即傳感器數(shù)據(jù)沖突的危險(xiǎn)性——而他至今仍在堅(jiān)持這一觀點(diǎn)。

當(dāng)兩個(gè)不同的傳感器系統(tǒng)提供相互矛盾的信息時(shí)，汽車會(huì)相信哪一個(gè)？哪個(gè)傳感器被認(rèn)為是“更精確”或“更安全”的？這由汽車根據(jù)實(shí)際情況決定嗎？還是由工程師預(yù)先設(shè)定？傳感器信息不一致會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)闆Q策過(guò)程可能會(huì)使車輛陷入癱瘓，尤其是在安全至上的情況下。

這并非僅僅是哲學(xué)層面的爭(zhēng)論，特斯拉的FSD工程師們也提供了具體的例子。在同一討論串中，特斯拉人工智能工程師蔡云達(dá)指出，雷達(dá)存在根本性的缺陷——它無(wú)法正確區(qū)分無(wú)法產(chǎn)生頻率偏移的靜止物體、橫截面較薄的物體或雷達(dá)反射率較低的物體。這正是過(guò)去困擾特斯拉的臭名昭著的“幽靈剎車”事件的根源所在：車輛可能會(huì)將靜止的立交橋或路邊的廢棄鋁罐誤認(rèn)為是停著的車輛，從而導(dǎo)致不必要的剎車。

從特斯拉的角度來(lái)看，實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)駕駛的通用解決方案的關(guān)鍵在于解決視覺(jué)問(wèn)題。人類駕駛時(shí)依靠?jī)深w生物攝像頭和一個(gè)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。特斯拉的策略是，如果計(jì)算機(jī)視覺(jué)能夠完美運(yùn)行，那么任何其他傳感器充其量只會(huì)分散注意力，最壞的情況則是造成危險(xiǎn)的歧義。

如今，每一輛特斯拉新車都完全依賴于特斯拉視覺(jué)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由八個(gè)攝像頭驅(qū)動(dòng)。該系統(tǒng)利用復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建世界的三維矢量空間表示，車輛隨后分析該表示并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行導(dǎo)航。

關(guān)于視覺(jué)系統(tǒng)的故事還有一個(gè)有趣的注腳。特斯拉發(fā)布第四代硬件（現(xiàn)為AI4）時(shí)，新款Model S和Model X車型都配備了全新的高清雷達(dá)。然而，為了鞏固其對(duì)純視覺(jué)系統(tǒng)路線的堅(jiān)持，特斯拉從未將這些雷達(dá)用于FSD（完全自動(dòng)駕駛）功能。

事實(shí)上，特斯拉最普及的車型Model Y上的FSD系統(tǒng)才是最先進(jìn)的，而不是那些配備額外傳感器的車型。雖然特斯拉可能確實(shí)會(huì)從這些雷達(dá)收集一些數(shù)據(jù)并驗(yàn)證系統(tǒng)性能，但它們實(shí)際上并不屬于FSD套件的一部分。

二元結(jié)果

特斯拉放棄傳感器融合技術(shù)的決定，是其自動(dòng)駕駛方案與其他廠商方案之間最大的區(qū)別。這是一場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)、成敗在此一舉的賭博，而到目前為止，他們無(wú)疑贏得了這場(chǎng)賭博。

特斯拉、埃隆·馬斯克、阿肖克·馬斯克以及特斯拉人工智能團(tuán)隊(duì)都認(rèn)為，要打造一個(gè)可擴(kuò)展的、通用的、能夠像人類一樣智能地在世界中導(dǎo)航的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，唯一的途徑就是徹底解決視覺(jué)問(wèn)題。如果他們的判斷正確，他們將創(chuàng)造出一個(gè)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那些昂貴且配備大量傳感器的車輛更便宜、可擴(kuò)展性更強(qiáng)的系統(tǒng)。

如果他們判斷錯(cuò)誤，最終可能會(huì)遇到性能瓶頸，而只有這些傳感器才能突破這個(gè)瓶頸——但到目前為止，我們還沒(méi)有看到這種瓶頸的絲毫跡象。

如今，特斯拉全力投入其純視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，沒(méi)有人能否認(rèn)其取得的進(jìn)步或具備的能力。