近日，美国激光雷达上市公司Luminar在其第一季度财报中透露，特斯拉占该公司2024年一季度收入10%以上，即超过200万美元。Luminar报告称，“特斯拉是我们第一季度最大的激光雷达客户"。虽然公司一季度收入环比上个季度有所下降（主要是由于向非汽车客户的销量下滑），但是由于特斯拉的大量购买，这种下滑得到了一定缓解。
当季特斯拉贡献了 Luminar超过10%的收入。但根据马斯克最近的表态，Luminar未来来自特斯拉的业务可能会减少。这一消息让外界猜测特斯拉可能在自动驾驶领域转向使用激光雷达，但似乎与马斯克此前将激光雷达方案称为“歧路”的言论相左。“激光雷达是愚蠢的差事。任何依赖激光雷达的人都注定要失败。”马斯克在2019年表示。然而，许多自动驾驶公司和专家将其视为至关重要的组成部分，尤其是在光线不足的情况下。不过，特斯拉一直使用激光雷达设备来验证测试车辆的视觉数据。
针对特斯拉成为其最大客户的消息，马斯克回应称，特斯拉不再需要激光雷达设备来采集自动驾驶的“基准真实数据”，“我们甚至都不再需要它们来做这件事了，”马斯克写道。
激光雷达能否被纯视觉方案替代?
实际上，业界关于高阶智能驾驶技术路线做过很多应用探索。但绝大多数自动驾驶厂商都是主推激光雷达，几乎仅有特斯拉一家在积极推进纯视觉方案。早在2021年5月，特斯拉开始在从其车辆中移除毫米波雷达;随后2022年10月，又开始从为北美、欧洲、中东和中国台湾制造的Model 3和Model Y上拆除了12个超声波传感器。自此，特斯拉自动驾驶传感器方案从“8摄像头+1毫米波雷达+12超声波雷达”的多传感器方案减为“8摄像头”的纯视觉方案。尽管2023年2月特斯拉在向欧洲监管机构提交的车辆变更申请中证实，在HW 4.0硬件系统中配置了一枚高分辨率毫米波雷达(可能为高精度4D毫米波雷达)，但在中国的新版车型中又改为无雷达“纯视觉”方案。
图源：特斯拉官网
从技术原理来看，纯视觉和激光雷达方案都是基于camera的一种应用。两者区别在于纯视觉采用普通摄像头，收集到的是平面图;激光雷达可以理解为一种激光光源射出后，通过特殊的CMOS或CCD sensor捕获反射后的影像，可以捕获深度图。而激光雷达方案的距离信息完全是靠传感器测算出来的。纯视觉方案的距离信息则是靠二维图+大数据+算法算出来的，但很容易受环境光的影像，比如低照度或强光。毫无疑问，带有深度信息的图形，本身就具备了物理距离信息，这对车身周围的障碍物判断更加精准。
不过，特斯拉选择基于大数据、模型库和神经网络来支撑纯视觉算法。在2022年的AI Day上，特斯拉介绍了全新的OCC(Occupancy Network)占用网络，其能够通过摄像机的高速信息获取，向车载计算机输出车辆周围每个3D位置的占用概率，并标注画面中出现的物体语义并用颜色区分。简而言之，OCC将现实世界分割成了一个个小方块，从而跳出了物体识别的固有思维，以此便于车辆进行快速准确地判断。
根据特斯拉两年前公布的技术演示，在多种深度学习模型的加持下，即使144 TOPS算力和8颗环视摄像头的Model 3就已经有足以比肩激光雷达的探测能力，甚至可以配合全自动4D标注技术在车机端完成当前道路高精地图的实时绘制。从技术可用性来看，特斯拉FSD(完全自动驾驶)可以摆脱激光雷达，仅用纯视觉方案便能够满足车辆对自动驾驶的应用需求。因而，特斯拉也成为全球唯一一家实现了自动驾驶核心领域全栈自研自产的科技企业，其自动驾驶架构采用纯视觉方案，涵盖了感知、规控、执行等全链路软硬件架构。
特斯拉FSD技术已有先发优势
实际上，除了技术可行性之外，特斯拉选择纯视觉方案也有成本的考量。数据显示，激光雷达单车成本高达3000-10000美元，而特斯拉纯视觉方案的硬件成本仅需数百美元。因此，在高阶智能驾驶上，特斯拉纯视觉方案在商业化应用上更具优势。值得一提的是，2024年初以来，在中国新能源车企的竞争之下，特斯拉整体业绩表现有些不尽人意，致使其股价下跌40%。在此背景下，特斯拉需要找到一条新的发展路径，提升其在纯电汽车领域的核心竞争力。除了“低价电动汽车计划”之外，特斯拉将在FSD技术上押上重注。目前，特斯拉自动驾驶架构采用纯视觉方案实现对世界的感知，并基于原始数据进行算法处理，同时还引入了大模型技术，不断赋能FSD(全自动驾驶)技术。
与此同时，特斯拉的FSD软件已经进入V12.3.1阶段。今年3月，特斯拉向北美车主推送的FSDV12.3.1版本，引入“端到端神经网络”技术，对超一百万辆行车数据进行深度学习。特斯拉还自研了Dojo芯片，其是专为训练人工智能网络而设计的。今年4月，特斯拉宣布，搭载FSD系统的车辆已累计行驶突破10亿英里。而业内人士预测，按照目前特斯拉FSD的里程累计速度，FSD累计行驶里程有望在5月底达到20亿英里，并在一年之内达到60亿英里总量。至此，特斯拉在FSD技术升级迭代上完成了基于大规模行驶里程、自研运算平台、巨大算力的布局。马斯克此前还透露，今年在自动驾驶领域的累计投入将超过100亿美元。按照计划，特斯拉将于2024年8月8日发布无人驾驶出租车(Robotaxi)。此举也意味着马斯克在战略层面正将自动驾驶作为特斯拉未来的战略发展重心。
近日，马斯克访华，试图推动FSD技术在中国的落地应用。目前，在满足符合国家相关标准以及在数据方面的合规性要求的前提下，特斯拉似乎已经得到中国政府一定程度的认可，为下一阶段FSD技术的落地做好了铺垫。反观大多数车企在打造高阶智能驾驶上技术路线——激光雷达+轻地图，虽在实现城市NOA(即面向城市场景的智能辅助驾驶)上也是一个不错的选择，但在硬件成本上要比同级纯视觉方案更为昂贵。同时，除了硬件成本之外，车企还需考量软件开发的边界成本，比如摄像头数据与雷达数据之间打通格式壁垒增添的额外成本。2023年，理想汽车创始人李想在春季媒体沟通会上表示，要做基于BEV的城市NOA，基本上要20亿美金起步。这对中国一批新能源汽车势力而言，无疑是一个巨大的财务压力，特别是大部分车企还处于负利亏损状态。
因此，特斯拉着力推动FSD技术的落地，已有先发应用优势。
“视觉+激光雷达”才是“终极方案”
不过，智能驾驶技术路线的选择，或可能影响到一家车企未来发展的高度，甚至涉及企业生存的问题。这也是业界非常关注特斯拉纯视觉技术路线的根本原因。最近，特斯拉将全自动驾驶(FSD)套餐在美价格从12,000美元降至8,000美元，在加拿大售价从16000加元降至11000加元。而马斯克本人最近也透露了FSD技术在中国的售价，即64000元。如果FSD技术在中国落地，这一边际成本越来越低的自动驾驶技术无疑又将为特斯拉奉上不菲的利润。
图源：特斯拉官网
然而，在大推FSD技术之际，特斯拉近日被却曝采购价值200万美元的激光雷达，其背后的原因令人深思。有分析人士认为，特斯拉此举或在为FSD技术落地前的视觉识别准确性验证做最后冲刺。从采购的量级来看，这一推测也具有一定可能性。不过，Luminar还曾透露，自2021年开始特斯拉就从该公司断断续续采购过激光雷达产品，而且数量并不大。有一个细节值得关注，即马斯克最近几年对激光雷达的态度似乎有所改变。据悉，马斯克曾在Clubhouse的音频聊天室露面时，承认自己对激光雷达“出言不当”，并表示旗下的火箭公司Space X开发了自己的内部激光雷达。这是否也意味着马斯克也在做自动驾驶技术路线的最新考量?
近日，美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)发布了一项新规则，要求所有新车和轻型卡车必须在2029年前配备先进的高速自动紧急制动系统(AEB)，包括行人AEB(PAEB)系统，且这些系统能在夜间工作。这意味着特斯拉很难保证纯视觉自动驾驶方案在恶劣环境下的安全性，包括NHTSA要求的夜间环境、雨雾天气。因此，长距离激光雷达在满足NHTSA的新规定是必需的。事实上，特斯拉FSD技术一直因出现的安全事故饱受争议。特斯拉FSD Beta版本也在推出后遇到了一些安全性问题，如三次撞飞假人的事件，引起了用户的担忧和警告。尽管目前马斯克仍在坚持纯视觉技术方案，且不断解决该技术路线中存在的问题，即用软件的来弥补硬件上的缺陷，但自动驾驶涉及人身安全，需要尽可能地保障车辆行驶安全。这也是为什么全球各国未给全自动驾驶开“放行条”的根本原因。
目前，特斯拉已经与百度达成了地图和导航协议，并满足了处理数据安全和隐私问题的要求。但5月5日的一起关于特斯拉Model Y新车行车数据消失的安全事故却为FSD技术在中国的落地蒙上了阴影。因为这一起安全事故直击FSD技术两大关键问题：“失控”和数据安全。尽管特斯拉纯视觉方案具有低成本、算法简单的优势，但激光雷达的两个核心能力是测距精度和通用障碍物识别，被业界誉为视觉的“安全带”。在全自动驾驶安全这一问题上，即使“成本控制狂魔”的特斯拉也不得不重视此前被马斯克称之为“昂贵的附属品”——激光雷达的重要性。
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