相信有體驗過特斯拉車型AP功能的人都知道，其智慧駕駛輔助系統在道路上的表現確實讓人感到驚喜。而自從鐳射雷達面世後，各大新勢力就開始搶先佈局，努力在自家的車型上堆鐳射雷達來證明自家品牌的前瞻性和技術實力如何。因為大家都知道有了鐳射雷達的幫助，就能在原本的“視覺”和“聽覺”的基礎上，進一步增加三維環境的識別能力。用人話來說就是攝像頭和毫米波雷達對於靜止物體識別難的問題，可以由鐳射雷達來搞定。

但特斯拉的做法卻跟國內的新勢力背道而馳，馬斯克表示特斯拉的自動駕駛方案今後將採用純視覺系統，以及將毫米波及超聲波雷達都拋棄掉。於是對於未來的自動駕駛方案就這樣分成了兩個派系。毫無疑問特斯拉代表的是“視覺系”，而國內大部分的新勢力品牌則統統站隊“雷達系”。當然，大家第一時間議論的是馬斯克是為了節省成本才選擇了“視覺系”，而新勢力們則是為了實現彎道超車才選擇了成本更高的“雷達系”。那兩個方案到底孰好孰壞呢？

在前一段時間，我參加了小鵬的城市NGP試駕，在小鵬工程師的介紹中得知，小鵬P5的車載晶片算力並不是當下最強的算力。但在鐳射雷達的加持及大量資料的支撐和軟體迭代的幫助下，其已能在路況複雜的城市道路中實現“半自動駕駛”的水準。以我個人體驗的感覺來說，這套由視覺+雷達的NGP真能讓你在城市道路中很輕鬆的駕駛。由此可見鐳射雷達在複雜路況和複雜天氣的影響下，還是能正常發揮其作用的。

要知道，攝像頭

屬於無源感測器，它

所拍到的畫面質量跟

光線的強弱有很大的關係，如果光線好拍攝影象質量高，那車機在識別環境時就更輕鬆。但在惡劣環境下拍攝出的影象質量太差，則會增大車機對環境的預判難度。反觀鐳射雷達屬於主動感測器，它透過發射脈衝鐳射，及檢測目標的散射光來獲取目標的準確資訊。

它有精度高，範圍大，抗干擾能力強，無論日間或夜間都能正常發揮作用的特點。但目前鐳射雷達傳輸的資料稀疏，混亂且難以直接使用，而且對車機的算力要求較高。所以，按道理說，攝像頭和雷達，應該是互補的關係，而非對立的關係。更重要的是，最後它們還要加上高精地圖的幫忙，才能真正實現“自動駕駛”的功能。

但當下最大的難題是，攝像頭和雷達探測到的資料，對於車機晶片來說是屬於兩種完全不同的東西。如雷達側重於金屬探測，對其它物體表現一般。而攝像頭雖說能拍清楚所有物體，但

它不能準測量自身與物體之間的距離。所有要將2種不同的資訊交給車機晶片分析及融合，同樣是一個很大的難題。

看完上面的分析，相信大家都能猜到為什麼特斯拉會離經叛道選擇“視覺化”的方案了吧。按我個人的看法的是，一來特斯拉所在的美國，地大人口少。而且美國的交通環境遠沒有中國複雜，再加上美國的駕車者們在路上都會比較規矩。所以基於這樣的大環境下，選擇“視覺化”方案確實能讓成本及製造流程都獲得相應的減少。

而且在特斯拉龐大的資料庫資料支撐，軟體迭代及攝像頭的升級，讓“視覺化”方案擔起大旗也不是不可能的事情。但目前，特斯拉在取消了全部雷達後，曾收到不少關於“幽靈剎車”的投訴。由此證明，視覺化方案，確實要先解決掉距離測算這個難題。

而對於新勢力而言，擁抱鐳射雷達確實能在短時間內讓車輛的感知能力提升，但隨之而來的問題是，成本肯定增加了，而且像前面提到的一樣，要把三種感測器的資訊融合並迅速分析，需要車機晶片有很高的算力，如此一來成本又要繼續增加。當然，隨著鐳射雷達的產量增加，成本也會逐漸下降，所以在我來看，新勢力的押注還是比較穩妥的。

畢竟按

業界人士的說法，鐳射雷達是智慧輔助駕駛的第三重保障，其前面是攝像頭和毫米波雷達。因為它們的特點和分工不同，才需要讓它們互補長短，當新勢力能完全融合三者的優勢後，再加上車輛行駛大資料庫和高精地圖的幫忙，那距離真正的自動駕駛，相信就不遠了。