特斯拉“初心不改” 加速安装纯视觉系统

10月4日，特斯拉宣布，不再在自动驾驶传感器套件中使用超声波传感器（USS），而是将采用完全基于摄像头的特斯拉视觉（Tesla Vision）驾驶辅助系统。特斯拉将在未来几个月内移除Model 3/Y超声波传感器，并将从2023年开始，移除Model S/X上的超声波传感器。

这意味着特斯拉电动汽车不再配备激光雷达，只依靠摄像头和神经网络处理来实现自动辅助驾驶（Autopilot）和完全自动驾驶（FSD）系统所承诺的主动安全功能。

▍特斯拉“初心未改”

当前市场上，针对高级别自动驾驶，不外乎纯视觉和强感知两种方案。前者由摄像头主导，配合毫米波雷达等低成本传感器组成构成纯视觉计算。

一直以来，特斯拉都是纯视觉方案的拥趸。马斯克认为，道路是为使用“眼睛”和“大脑”的人类设计的，汽车最好完全使用摄像头和人工神经网络来复刻这套行为模式，而不是让雷达数据“污染”该过程。

而在推进自动驾驶的过程中，特斯拉也应用了不少传感器。上文提及的超声波传感器主要用于短距离物体检测，应用于自动泊车和碰撞警告等场景。

以致于一度有观点认为，特斯拉摒弃了纯视觉路线，甚至将启用激光雷达。上述观点似乎有迹可循，“证据”包括：知情人士透露，特斯拉与激光雷达供应商Luminar签订了一份使用激光传感器技术进行测试和开发的合同；特斯拉被曝注册高分辨率雷达装置等。

现在看来，特斯拉“初心未改”，传感器上车，更像是特斯拉为实现纯视觉方案而经历的一个过渡阶段。

此前，Autopilot传感器套件包括八个摄像头、一个前置雷达和车辆周围的几个超声波传感器。

2021年开始，特斯拉宣布向Tesla Vision方案过渡，从2022年10月上旬开始，特斯拉为北美、欧洲、中东和中国台湾制造的所有Model 3和Model Y不再使用超声波传感器，而是完全依赖Tesla Vision来实现自动驾驶功能。

值得注意的是，据美国汽车新闻网站Electrek报道，这种转变还可能被视为特斯拉为削减成本而做出的努力。

在声明中，特斯拉解释了其视觉神经网络如何取代超声波传感器：

随着USS的移除，我们同时启动了基于视觉的占用网络（Occupancy Network），目前该网络用于FSD测试版，该方案为Autopilot提供了高清空间定位、更远距离的可见性以及识别和区分对象的能力。

特斯拉自信表示，纯视觉方案的安全性完全不输“视觉+雷达”方案，“与配备雷达的车辆相比，配备Tesla Vision的Model 3和Model Y在美国和欧洲保持或提高了其主动安全等级，并且在行人自动紧急制动（AEB）干预方面表现更好。”

不过，纯视觉方案也将让特斯拉的某些功能受限。起初，启用Tesla Vision功能的特斯拉的自动转向（Autosteer）速度被限制在75英里/小时。特斯拉最新声明表示，启用Tesla Vision功能的特斯拉的自动转向速度不受限（与配备USS的车辆相同），但短期内，泊车辅助、自动泊车、召唤、智能召唤功能均显示不可用。

众所周知，在自动驾驶的感知领域，行业内分成了立场鲜明的两派——视觉派和激光雷达派。在全世界都在搞多传感器融合的时候，特斯拉仍然坚持只靠视觉方案实现准L4级自动驾驶，而这也是特斯拉CEO马斯克长期以来一直决心要实现的目标。

特斯拉建立4D空间+时间，实时绘制3D“地图”

通常情况下，雷达传感器的成本相对昂贵，而且在车辆中处理来自雷达传感器的数据需要强大的算力支撑。作为纯视觉派最坚定的守护者，马斯克曾表示，“激光雷达毫无意义，对于自动驾驶汽车来说没有必要。”

特斯拉坚持视觉感知，用AI神经网络技术提升辅助驾驶能力。那么，特斯拉采用“纯视觉”方案的好处是什么？

实际上，特斯拉的底气，是采用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑科技。

在2021年特斯拉AI日上，特斯拉首席AI总监Andrej Karpathy曾介绍称，每辆特斯拉汽车拥有8个环绕车身、覆盖周围360度的摄像头，来获取交通信号灯、信号牌、匝道、路缘等周边信息，为神经网络学习提供了绝佳条件。

Andrej表示，“我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接，模拟大脑信息输入和输出的过程。就像光线进入到视网膜当中，我们希望通过摄像头来模拟这个过程。”

免责声明

本篇内容来源于科创板日报，文中观点仅供分享交流，不代表本网站立场。如涉及版权等问题，请您告知，我们将及时处理。

| 更多相关内容可关注本网站和公众号AutoNewTech