最近，一大批新創(chuàng)公司蠢蠢欲動，它們準(zhǔn)備只靠計算機(jī)視覺和雷達(dá)就搞定自動駕駛。這些公司包括 AutoX 以及 Comma.ai。此外，像特斯拉這樣的大公司也想甩掉激光雷達(dá)的包袱，輕裝上陣搞定自動駕駛。
當(dāng)然，特斯拉選擇走這條路是因為 Elon Musk 打了小算盤：激光雷達(dá)現(xiàn)在價格較貴，產(chǎn)能也不夠，但 Musk 卻想直接讓現(xiàn)售車輛未來通過軟件升級實現(xiàn)全自動駕駛。
這些公司信心十足，是因為在解決計算機(jī)視覺問題上，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近有了長足的進(jìn)步。人工智能，特別是模式匹配和計算機(jī)視覺技術(shù)突破不斷。
此外，對新創(chuàng)公司來說，這是個巨大的賭注。類似谷歌這樣的大公司，都在醉心于激光雷達(dá)的研究，因此它們放松了其他解決方案，而這給新創(chuàng)公司留了巨大的發(fā)展空間。
當(dāng)然，這些公司可能最終一無所有，但一旦成功，就能賺的盆滿缽滿，而風(fēng)投公司最愛投資這類公司。
對于這三項關(guān)鍵技術(shù)，如今的趨勢已經(jīng)非常明顯：
1. 隨著時間的推進(jìn)，激光雷達(dá)的價格會逐漸走低，性能會逐漸增強(qiáng)。最終，高端版本幾百美元就能搞定，而低端版則更加便宜；
2. 計算機(jī)視覺技術(shù)會不斷進(jìn)化，最終可靠性達(dá)到使用要求。同時，與其搭配使用的高性能處理器和電源需要都會不斷走低；
3. 雷達(dá)的價格會降至兩位數(shù)（美元），用于分析雷達(dá)數(shù)據(jù)的軟件也會越來越聰明。
除此之外，一些新技術(shù)未來的走向也不好預(yù)測，比如遠(yuǎn)程長波紅外激光雷達(dá)、新型雷達(dá)或能直接把光子當(dāng)無線電波處理的激光雷達(dá)替代品。
當(dāng)然，即使新技術(shù)能按照預(yù)測的趨勢發(fā)展，未來的贏家也一定是那些可以把多項技術(shù)相結(jié)合的公司，現(xiàn)在的問題是這些技術(shù)到底怎樣結(jié)合才更有效。
現(xiàn)有的激光雷達(dá)有個問題，那就是它分辨率有些低，探測距離不夠遠(yuǎn)且售價昂貴。當(dāng)然，計算機(jī)視覺問題也不少，當(dāng)下它還不夠可靠，需要外部照明輔助，而且對計算機(jī)能力要求較高（意味著貴）。雷達(dá)的問題也是分辨率較低，甚至還不如激光雷達(dá)。
下面，我們就來介紹幾種有效的技術(shù)結(jié)合方案：
方案一：高端激光雷達(dá)為主，計算機(jī)視覺為輔
受大多數(shù)團(tuán)隊青睞的 32 線或 64 線激光雷達(dá)在探測道路障礙的能力上非?？煽?，只要在探測范圍內(nèi)，它們幾乎不可能出錯。不過，一旦距離稍遠(yuǎn)，它們就很有可能分不清障礙物到底是什么。
如將皮卡錯看成普通汽車，將 3 位行人看成 2 位，同時它也無法識別面部表情和肢體語言。最重要的是，這家伙是“色盲”，它看不出紅綠燈信號。
如果有了計算機(jī)視覺的輔助，情況就不一樣了。激光雷達(dá)可以將障礙物的圖片從背景中“摳”出來，隨后計算機(jī)視覺很容易就能分清它到底是什么，而且計算機(jī)視覺無需 100% 可靠，它只負(fù)責(zé)提升最終效果就行。
如果自動駕駛汽車只需遵從“不要撞到路上的東西”這樣簡單的命令，激光雷達(dá)就完全夠用，但這樣的設(shè)定下自動駕駛汽車會頻繁剎車，影響乘坐舒適度。
方案二：低端雷達(dá)+更可靠的計算機(jī)視覺
眼下，只擁有 4 組掃描線的激光雷達(dá)價格相對較低廉。不過，這樣的配置探測能力一般，對于位置較高、較低或較小的物體有時會無能為力。
因此，現(xiàn)在的問題是，如今計算機(jī)視覺系統(tǒng)能填補(bǔ)這個窟窿嗎？答案是不太好解決。畢竟計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要外部照明輔助，燈光打在車輛正前方還好，如果弄個 360 度照明，就會讓駕駛員分心，而且還會影響其他車輛的行車安全，但如果不這樣做，又無法獲得 360 度的完整視野。
有人提出可以用紅外線燈來解決，這樣就不會讓駕駛員分心了，但這種解決方案也有個問題，那就是它的熱功率不夠高。
低端激光雷達(dá)確實能解決一些非常危險的漏報問題，但它有可能帶來更多副作用（即錯報導(dǎo)致的無端剎車）。在自動駕駛車輛行駛中，漏報完全不能接受，但錯報如果太多，也會影響用戶的乘坐體驗。
這種方案成本較為低廉，不過需要用到較為先進(jìn)的計算機(jī)視覺技術(shù)，而這種水平的計算機(jī)視覺現(xiàn)有技術(shù)還無法實現(xiàn)，但想實現(xiàn)這樣的技術(shù)并不是不可能。
其他方案
特斯拉一直在研究如何用雷達(dá)來協(xié)助車載攝像頭。雷達(dá)探測車輛前方的移動物體很有一手，許多新型號的產(chǎn)品對靜止物體探測效果也不錯，同時其分辨率也有提高。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)，車輛就能實時分辨周圍物體到底是什么了。
雷達(dá)對車輛的探測效果很好，但探測行人卻很弱。不過，如果將雙目視覺與計算機(jī)視覺搭配使用，探測能力就能大幅提高。
當(dāng)然，如果只跑高速公路，只需提高雷達(dá)的探測距離和對高速物體的辨識能力就信，畢竟路上不會出現(xiàn)行人。
到底誰會最終獲勝？
無論誰獲勝，未來最終決定自動駕駛汽車走向何方的是成本問題，而現(xiàn)在，安全則是第一要務(wù)。只要能比競爭對手更安全，花多少錢都行，降低成本的事以后可以徐徐圖之。這也是大多數(shù)團(tuán)隊都選擇方案一的原因。
不過，有時自動駕駛團(tuán)隊和媒體很容易犯一個錯誤，那就是做一個演示很簡單，只靠激光雷達(dá)或計算機(jī)視覺就能順利完成，但要想徹底消除那 1% 的不安全因素，你需要花掉整個研發(fā)過程 99% 的時間。
即使如谷歌這樣經(jīng)驗豐富，行駛里程無人能力的團(tuán)隊，也不敢肯定的說自己的自動駕駛汽車車百分之百安全。也許隨著技術(shù)進(jìn)步，隨便一個團(tuán)隊就能讓自動駕駛汽車在路上玩?zhèn)€“大撒把”，但要記住，演示行駛并不代表成功。
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