快科技3月25日消息,長城魏牌CEO趙永坡今日發布視頻,詳細介紹了智能駕駛路線中,采用激光雷達和純視覺方案背后的差異。
趙永坡表示,我們常常見到對各個媒體對國內輔助駕駛系統的排名,其中,特斯拉并不總是表現得那么突出,然而,我們必須尊重特斯拉這家公司的成就。
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特斯拉的純視覺自動駕駛非常棒,不用于國內車企大多采用激光雷達與視覺結合的方式。為什么特斯拉堅持純視覺路線呢?答案在于性價比和第一性原理。
特斯拉認為,如果人類僅憑兩只眼睛就能駕駛汽車,那么當AI能力足夠強大時,攝像頭也能實現與人相當甚至超越人的表現,因此,特斯拉堅信僅依靠攝像頭就能將智能駕駛開發的非常好。當智能駕駛的開發和體驗尚未達到理想狀態時,特斯拉認為問題出在AI能力不足。
在中國市場,許多車型采用雷達與攝像頭結合的方案,這種組合存在的原因在于雷達和攝像頭各自存在局限性。攝像頭可以識別物體,但對物體的硬度或柔軟度的判斷并不準確,雖然它能夠通過算法進行判斷,但是對距離的掌握不夠精準。
雷達在距離感知方面表現出色,特別是在特殊天氣條件下,雷達探測具有顯著優勢,這是采用激光雷達+視覺技術路線的邏輯之一。
然而,特斯拉認為,問題的根源并非技術,而是AI能力不足。攝像頭已經足以捕捉到這些場景信息,但AI能力不夠,無法充分提取視覺信息。
許多汽車制造商采用雷達和攝像頭結合的方案,這是在當前技術和AI算法下一種務實的選擇。長城汽車公司也選擇了這種方案,這是基于我們當前的AI能力、傳感器的標定能力和算法的漂移綜合考慮的結果。選擇了一種傳感器路線,并非對錯之分。
此外,趙永坡還指出,傳感器的數量并非越多越好,例如,有攝像頭和激光雷達的輔助駕駛系統,攝像頭捕捉到前方的氣球時,這是一個柔軟的物體,可以穿過它,不會對車輛造成任何傷害。
而激光雷達可能會掃描出一個點云來告訴你它是一個球體,但不會告訴你這個球體是軟的還是硬的,從安全角度出發,如果你采用的是保守的標準,那么當遇到這種情況時,你應當立即采取制動措施。
算法會遇到另一個矛盾:當兩種傳感器給出相反的答案時,如何決策?這種決策依賴于算法、算力和判斷力,可以說這是一種內耗。
這樣的選擇也背離了我們初衷——利用兩個傳感器的優勢疊加來做出最佳決策,原本的優勢現在變成了內耗,也浪費了車輛算力。
針對用戶對是否真的需要兩個、三個甚至四個激光雷達的疑惑,趙永波表示:激光雷達數量越多,體驗并不一定會越好。
從用戶心理角度來看,擁有多個激光雷達的車輛似乎更具優勢,這種設計初衷是為了在消費者心中制造競爭優勢,從而獲取勝利。
但輔助駕駛系統可能并不總是需要四個或三個激光雷達,而且還讓用戶為額外的兩個并不必要的激光雷達買單,如果使用不當,甚至可能產生不良效果,這與公司的造車理念相關。
如果僅僅是為了在市場中戰勝用戶,這種量化的方法可能是最簡單的路徑,但同時也是對用戶的不負責任。
對于我們真正以用戶需求為導向的汽車設計,必須考慮到用戶可能不知道的需求和一些未曾考慮到的因素,堅持技術向善的原則。
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