目前在ADAS/自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，攝像頭（機(jī)器視覺(jué)）和毫米波雷達(dá)技術(shù)已經(jīng)得到了廣泛的使用，而新興的激光雷達(dá)（LiDAR）技術(shù)得益于其可以提供360°周邊環(huán)境的高精度的3D深度圖特性，也得到了很多自動(dòng)駕駛技術(shù)廠商的追捧。

不過(guò)在今天特斯拉的“自動(dòng)駕駛?cè)铡被顒?dòng)上，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)語(yǔ)出驚人的表示，依靠激光雷達(dá)的自動(dòng)駕駛公司都注定失敗（doomed）”。

目前在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，主要有三大流派，一派是以Mobileye為代表的主要依靠攝像頭來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的廠商，另一派是以激光雷達(dá)為主要感知技術(shù)的自動(dòng)駕駛廠商，還有一派則是多種技術(shù)融合使用。而特斯拉則主要采用攝像頭技術(shù)，外加毫米波雷達(dá)技術(shù)輔助。

而由于攝像頭數(shù)量眾多，而且要保證足夠的分辨率，這也使得需要快速處理的視頻流非常的龐大，這也自動(dòng)駕駛芯片的計(jì)算力帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。而此次性能強(qiáng)大的特斯拉自研自動(dòng)駕駛AI芯片的成功量產(chǎn)推出，也給了馬斯克極大的信心。

在現(xiàn)場(chǎng)投資人提問(wèn)環(huán)節(jié)，有投資人就提及了激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)，以及在雨雪天氣，路況不好時(shí)，攝像頭如何避免精度不高的問(wèn)題。

對(duì)此，馬斯克的回答是，雖然雨雪天的確會(huì)增加駕駛難度，比如路牌被雪遮住一部分，但人類(lèi)通過(guò)視覺(jué)能做出判斷，并且相對(duì)安全地駕駛，那么經(jīng)過(guò)大量充分訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣也可以做到，并非一定要靠 Lidar。

用馬斯克的話(huà)說(shuō)，“（在汽車(chē)上放）激光雷達(dá)就是一個(gè)傻瓜”（a fools errand），甚至在發(fā)布會(huì)上發(fā)狠話(huà)說(shuō)，自動(dòng)駕駛行業(yè)誰(shuí)寄希望于 Lidar、誰(shuí)就注定失?。╠oomed）！因?yàn)榧す饫走_(dá)昂貴、不必要，也很荒謬，注定要讓人失望。

特斯拉人工智能和自動(dòng)駕駛視覺(jué)總監(jiān) Andrej Karpathy也表示，特斯拉能夠處理來(lái)自視覺(jué)傳感器收集到的車(chē)道線(xiàn)、交通、行人等信息，將這些信號(hào)與已知的物體進(jìn)行匹配再最終作出決策。

他同樣對(duì)比了激光雷達(dá)（Lidar）方案和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方案的優(yōu)劣，他和馬斯克一樣是計(jì)算機(jī)視覺(jué)派：“某種意義上，Lidar 是一個(gè)捷徑。它回避了對(duì)自動(dòng)駕駛非常重要的視覺(jué)識(shí)別基本問(wèn)題，給人一種虛假的技術(shù)進(jìn)步了的感覺(jué)”。他表示，和 Lidar 相比，特斯拉更加依賴(lài)計(jì)算機(jī)視覺(jué)，并將收到的視覺(jué)信息進(jìn)行 3D 渲染，涵蓋視頻輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Andrej Karpathy 在現(xiàn)場(chǎng)演講展示了早期將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在真實(shí)世界中訓(xùn)練的重要性，比如說(shuō)，特斯拉的每一位司機(jī)其實(shí)都參與到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，每一個(gè)新手都將為特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)喂入新的數(shù)據(jù)。而且，Karpathy 認(rèn)為，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，和數(shù)據(jù)的規(guī)模相比，數(shù)據(jù)的質(zhì)量更加重要，特斯拉的原始數(shù)據(jù)集也可能是全球最有價(jià)值的，因?yàn)樘厮估瓝碛腥蚍秶能?chē)隊(duì)，可以提供各種環(huán)境、天氣條件的數(shù)據(jù)，還會(huì)收集車(chē)輛的異常道路表現(xiàn)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)的標(biāo)注上，特斯拉也正在嘗試自動(dòng)化標(biāo)注的方向。

也就是說(shuō)，特斯拉認(rèn)為，攝像頭＋數(shù)據(jù)＋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)＋自研的自動(dòng)駕駛芯片，足以保障基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)駕駛方案的安全性。

不過(guò)，目前大多數(shù)的自動(dòng)駕駛技術(shù)廠商還是采用 Lidar ＋計(jì)算機(jī)視覺(jué)，或者融合毫米波雷達(dá)的方案，因?yàn)槟壳皢渭円蕾?lài)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方案在安全性的保障上仍有一定風(fēng)險(xiǎn)。