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到底什么才是智能驾驶的最优解？马斯克给出了答案 。
今日 ， 特斯拉副总裁陶琳在微博上发布了一则马斯克的采访视频 ， 马斯克在采访中表示 ， 与道路系统最适配的智能驾驶技术就是人工智能、数字神经网络和摄像头相结合 。
“当然我们的车辆还配备了麦克风 ， 用于识别紧急车辆的声音” 。 马斯克认为 ， 全世界的道路系统都是为了智能、生物神经网络和眼睛设计的 ， 而不是根据“从眼睛里发射激光”来设计的 。
“同时我们发现 ， 当系统使用多种传感器时 ， 它们之间往往会产生冲突 ， 你该相信摄像头 ， 还是该相信激光雷达 ， 一旦感知系统自相矛盾 ， 就可能引发安全事故 。 ”
和马斯克坚定的走纯视觉路线不同的是 ， 国内新势力大多数都是激光雷达的拥护派 ， 比如华为、理想 。
华为就认为激光雷达是必须的 。 2024年9月 ， 余承东还与主持人马东进行对话 ， 在谈到华为乾崑智驾ADS 3.0时 ， 马东提问：“激光雷达是必要的吗？”余承东表示 ， 坚持用激光雷达 ， 是因为激光雷达的安全性 。
“只用摄像头方案没用激光雷达方案的 ， 摄像头致盲就完蛋了 ， 有些东西 ， 摄像头是没办法的 ， 摄像头有极限 。 包括毫米波雷达 ， 车厂都应该用 ， 因为在雨天大雾天 ， 摄像头不好用 。 ”余承东说 。
余承东称 ， “生命是最宝贵的 ， 再贵的东西 ， 跟命比 ， 都不是个钱” 。
当然 ， 也有例外 ， 小鹏就是视觉+大模型坚定支持者 。
小鹏汽车自动驾驶产品高级总监袁婷婷曾发文表示 ， 激光雷达看得远是个伪命题 。
首先激光雷达是主动传感器 ， 依赖于向外发射近红外光以及反射回波来计算 ToF（time of flight） ， 来计算障碍物 。 这样会带来几个缺点 。
随着距离增加 ， 激光束发散角扩大 ， 导致能量密度呈平方反比衰减 。 在远距离测量时 ， 回波信号强度和点云密度都大幅降低 。
以当前行业领先水平192线激光雷达为例 ， 200m外的物体 ， 激光雷达可获取信息和800万像素摄像头可获取信息可以用下图做一个对比 。 而车辆需要足够的信息来区分200m外是一个轻飘飘的塑料袋 ， 还是一个横行的电瓶车 。 所以对于大模型方案来说 ， 检测远距离目标最好的传感器不是激光雷达 ， 而是高分辨率摄像头 。
激光雷达会有多径效应并且帧率远低于摄像头 。 作为一种主动传感器 ， 激光雷达在测量远距离的复杂地形或障碍物可能发生多次反射 ， 导致回波信号混叠 ， 使得原来的信号失真 ， 或者产生错误 ， 难以准确识别甚至误识别真实目标 。 同时业界主流激光雷达的处理帧率 ， 不及我们摄像头帧率的一半 ， 低频的帧率会让远距离且高速移动物体的识别误差进一步加剧 。
同时 ， 激光雷达其实对于天气状况非常敏感 ， 穿透雨雾主要依靠的是毫米波雷达 。 近红外光的波长短 ， 根据波粒二象性 ， 波长越短粒子属性越强 ， 衍射性越差 ， 遇到雨雪雾等极端天气就会在传感器附近几米内形成一团噪点 ， 并且不能穿透这些透明障碍物看到雾气后面的目标 ， 从而“致盲” 。 而毫米波雷达波长更长 ， 衍射性好 ， 雨雾特性好 。
【摄像头和激光雷达不能共用！马斯克给出智驾最佳方案】所以 ， 激光雷达是一个信息密度低 ， 且容易受干扰的传感器 ， 并不适合作为强大大脑的眼睛 。
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