在一档采访中，Uber CEO 达拉科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi）分享了他对 " 自动驾驶竞赛 " 的看法，表示 " 激光雷达方案短期内更可行 "。
马斯克为此在社交平台上发文反驳：激光雷达让自动驾驶更危险。
马斯克还特地举例：Waymo 就是因为传感器融合的不确定性而无法在高速公路上行驶，并表明特斯拉在去除雷达之后，汽车的安全性提高了，所以纯视觉方案才是王道。
那么马斯克的选择，能代表行业的正确答案吗？
路线纷争
早在 2015 年，马斯克就明确了对纯视觉技术路线的追求，他觉得 " 激光雷达昂贵且没必要 "，" 激光雷达是拐杖，会把公司逼进死胡同 "，" 人类不靠激光开车，AI 也不需要 "。
除了成本外，马斯克排斥激光雷达的核心原因是他认为：
不同传感器的信息在融合时会出现偏差，从而引发安全风险，而自动驾驶的胜利一定属于大道至简的人眼仿生学。
抱着这样的态度，2021 年 5 月份，特斯拉第一批无雷达量产车下线；2022 年开始，北美全系 Model 3 / Model Y 交付车辆都不再配备毫米波雷达，官网配置表同步删除相关词条。
同年特斯拉在国内为了应付改款法规短暂的 " 加回 " 1 颗 4D 毫米波雷达，但现在又回归到 8 颗摄像头的配置。
而在国内，视觉派和激光雷达派的纷争也没有结束过。
例如理想汽车李想就说过，如果马斯克在中国高速深夜开过车，特斯拉也会保留激光雷达。
他认为将来视觉系统可以识别道路上的钉子、被挪动的井盖等微小物体，而依赖点云成像的激光雷达，对这类几乎没有高度信息的二维平面细节的感知存在天然局限。
不过对于这样的说法，我个人是有些疑惑的。
激光雷达方案同样也配备了摄像头，并不是只搭载激光雷达，如果未来的技术能让系统通过摄像头完成识别钉子等操作，那么融合了摄像头的激光雷达方案是否同样可以做到呢？
地平线最新的 HSD 同样是视觉技术路线的拥趸，但我们仍然在搭载地平线方案的车型上看到了激光雷达。
这是因为，这颗激光雷达只用来做异形障碍物等非标物体的检测，提升主动安全能力。
当我们把车上的激光雷达遮住时，领航辅助驾驶仍然可以使用。
这算是目前两种路线下的 " 折中方案 "。
两种路径背后折射出的是不同企业对于自动驾驶实现路径、成本控制以及安全问题的思考。
正面对决
目前国内包含激光雷达的车型价格落到 12 万级，而搭载视觉方案的车型价格已经来到了 7 万级。
这意味着，曾经高高在上的辅助驾驶功能，正在快速变为新一代智能汽车的 " 标配 "。
真正的分水岭出现在极端场景和用户体验的下限，这正是李想、余承东等激光雷达派与马斯克、何小鹏等视觉派争论的核心。
为了提升车辆在复杂路况以及危险场景中的表现，激光雷达派除了跟进大模型，还屡屡刷新激光雷达的感知能力。
比如华为激光雷达已经能够实现 300 米的有效感知距离，恶劣光线环境中也能工作，还开发出了舱内激光雷达方案，实现全天候抗干扰。
目前，特斯拉的云端总算力已经达到 100EFLOPS，全球车企中最高。
而小鹏汽车是国内模型算力最大的品牌，云端总算力达到 10 EFLOPS；车端通过搭载 3 颗图灵芯片，算力达到 2250TOPS，是全球算力最高的乘用车。
由于激光雷达价格的下落，成本不再是双方分歧的关键，只剩下更高效安全的技术到底需不需要激光雷达这一问题。
坚持多传感器融合的车企，其进化方向同样是数据驱动的 AI 算法，激光雷达的存在是为了给 " 超级大脑 " 提供养分，如果有一天摄像头的感知能力让这些工程师满意，那也许 " 超级大脑 " 就不再需要激光雷达。
就像纯电车和增程的技术之争一样，对我们来说从来不是 " 谁对谁错 "，而是 " 我更愿意为谁带来的体验掏钱 "。
写在最后
马斯克的 " 纯视觉信仰 "，是有信心用最低的硬件成本，通过算法和数据构建起最高的技术壁垒，这与其说是一种技术理想，不如说是一种极致的互联网商业模式：将边际成本趋近于零，实现规模化的终极盈利。
所谓的 " 激光雷达危险 "，也许只是为了让公众和资本市场相信，特斯拉选择的这条 " 轻硬件、重软件 " 的颠覆式路径，才是唯一正确的未来。
但在自动驾驶的 " 标准答案 " 揭晓之前，销量已经证明了：激光雷达，仍然拿得到用户手里最诚实的一票。
END
