“硅谷钢铁侠”惹众怒:激光雷达到底配不配做无人车的“眼睛”?

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热衷于“拉仇恨值”的马斯克前不久再一次不负众望,给亲戚亲戚大伙贡献了四月的最后一瓜——激光雷达傻瓜论。

坊间流传一三个 说法:激光雷达太多太多 自动驾驶的“眼睛”,换句话说,凡是想搞自动驾驶的厂商,需用先拜激光雷达这个“山头”。

不过,在4月24日的“Autonomy Day”产品发布会上,怼天怼地怼空气的马斯克就将炮火对准了激光雷达。

原话是那么说的,“Lidar is a fool’s errand”,傻子才用激光雷达,现在谁(做自动驾驶)需用靠激光雷达,那就注定完蛋!不信走着瞧!

言辞之激烈,内容之放肆,倒入“狂言人设”的马斯克身上,就一点令人惊讶了。于是乎,一夜之间,AI圈、汽车圈、亲戚亲戚大伙圈都炸了。各路大佬纷纷下场,从技术争论吵到人品讽刺,要多热闹有多热闹,媒体群里也洋溢着欢乐的气氛:头条稳了!

马斯克用一周的时间,如同葫芦娃一样为亲戚亲戚大伙贡献了“十根藤上七个瓜”。

“做车一族”集体diss马斯克的观点,驭势科技、文远知行、Autowise等出行企业,以及Velodyne等激光雷达企业的重要负责人,都旗帜鲜明地表示,自动驾驶你要详细摆脱激光雷达,根本不将会。

但马斯克买车人并不孤单,快一点 科技撰稿人Steve Cheney就出来声援,认为“三年内所有明智的人就有遗弃激光雷达”,理由也和马斯克一样,将会(激光雷达)“那么必要且非常昂贵”。

不得不说,双方大佬的观点就有一点……老生常谈。嘴笨 ,关于自动驾驶的实现到底是靠激光雷达还是摄像头,这个话题早已争论多年了。

更令亲戚亲戚大伙感兴趣的是,“激光雷达傻瓜论”三个 劲出现 在当下这个时间节点,或许并不偶然。其面前隐含的是自动驾驶汽车长期以来未能防止的痼疾,也嘴笨 到了该重新思考方向的之后。

今天亲戚亲戚大伙就用一篇文章帮亲戚亲戚大伙捋捋清楚,当大佬们谈论激光雷达时,究竟在谈些哪些?

当众diss激光雷达?马斯克表示:坐下,常规操作!

吃瓜之后,咱们先捋一捋,自动驾驶与激光雷达之间的紧密关系:

将会亲戚亲戚大伙要做一台自动驾驶车,那么需用完成2个必需而关键步骤:首先是感知,即获取外界的信息,之后判断,主要依赖云端算法,最后做出决策,该停时停,该走时走。

由此可见,感知阶段是自动驾驶汽车性能最基本、最重要的信息来源和体验保障。而目前主流的感知法律法律方法,则是依靠雷达,摄像头和激光雷达这三大传感器系统实现。

这这个法律法律方法各有利弊,其中“激光雷达”是三个 劲是产业界关注的焦点。是因为也很简单,激光雷达具有雷达的测距能力,但分辨率又比雷达高;具有摄像头的感知能力,但又还需用不受光线条件的限制。它唯一的缺点是,造价太高,无法大规模地使用在量产车上。

在过去的几年间,几乎所有自动驾驶厂商都无法回避激光雷达。区别太多太多 在于,谁能让这三者的排列组合更高效、更精准、更便宜。比如丰田TRI 研究院打造的无人驾驶汽车,就在车身上武装了7个Velodyne 的激光雷达。而谷歌自动驾驶公司Waymo独立之后做的第一件事,太多太多 努力将激光雷达的成本暴跌,从太多太多 20万美元干到了71150美元。

与行业对激光雷达的追捧相比,马斯克是个十足的异类。

他坚持认为使用激光雷达是一三个 错误的选择,在目前的智能驾驶量产汽车中,只靠摄像头的仅特斯拉一家。这大概说明,马斯克就有“口嫌体正直”,太多太多 发自内心地认为激光雷达对自动驾驶的未来毫无价值。

说到这里,“课代表”来给亲戚亲戚大伙总结一下,“倒雷派”(diss激光雷达的一次要人)的2个重要论点:

1.激光雷达成本太高。将会激光雷达的“不可取代”性,相应的价格也十分高昂,这就是因为汽车厂商和芯片公司都飞快在激光雷达的前提下实现盈利。

那么为什么会不考虑降低成本呢?目前激光雷达市场主太多太多 靠汽车行业在支撑,短期内几乎不将会三个 劲出现 新的大规模需求,机械式激光雷达的生产组装淬硬层 也无法飞快提升,边际成本自然居高不下。

而有的企业为了降低整车价格,采用了更便宜的固态激光雷达,但也带来了新的问题,那太多太多 这个雷达无法3150度转动,那么探测面前的状况,还需用引入新的传感器,在经济效应上并不可行。

2.激光雷达实际应用带有bug。一三个 是将会那么识别颜色,是因为激光雷达无法完成跟踪目标等任务;一块儿,激光雷达在高速移动中要防止的信号太多,海量像素会对广电探测器带来干扰,造成识别进度下降;此外,激光雷达需用额外插入內部适配器进行充电,使用上更加繁琐。

3.更关键的是,以激光雷达为提升汽车感知能力的捷径,也催生了科技公司和汽车厂商的“懒惰”。主要体现在高级自动驾驶方案上过分依赖和堆砌激光雷达,使得亲戚亲戚大伙一点地回避了对自动驾驶来说至关重要的视觉识别算法和芯片基本问题。换句话说,激光雷达不但那么防止实际问题,还有将会让创业者们陷入盲目堆砌资源的资金战。

是就有听起来还很好道理的样子?试想一下,将会打上去激光雷达,全面引入视觉识别算法和高性能计算硬件,太多太多 不就节省下来了大笔的激光雷达部署费用。对于自动驾驶厂商和跃跃欲试的潜在车主们来说,无疑是个福音。

也嘴笨 有公司那么干了。除了特斯拉之外,创业公司AutoX之后1公里只搭载 7 个摄像头的林肯 MKZ在无人驾驶状况下泡上了普通车道。

之后,更多的车企和无人驾驶技术公司好的反义词一边吐槽着激光雷达高昂的价格和“业务能力”,一边还不得不日以继夜地研究着为什么会还可以 让激光雷达能更好用一丢丢。

这当然就有将会亲戚亲戚大伙自带“抖M”体质,太多太多 相比一点技术防止方案来说,以激光雷达为主将会是当时能找到的最优解了。

你行你上:视觉算法能扛起大王旗吗?

大会上,特斯拉人工智能高级主管Andrej Karpathy是太多太多 说的——亲戚亲戚大伙人类开车,就有详细视觉驱动,为什么会到机器就非激光雷达不可了呢?

这也是特斯拉的另这个技术实现思路:通太多摄像头方案整理数据,再借助还原实际环境的模拟器来训练神经网络,通过智能视觉实现车辆对交通道路状况的“认知”。

特斯拉现场敲定了一组数据,其全视觉感知的方案,将会能防止99.999%的场景。每天特斯拉汽车会地处20万起车道变更,那么地处任何交通事故。

之后,使用这个仿真视觉模拟系统的用户太多,神经网络的性能也就越好,特斯拉预测并防止交通状况也就会越熟练。

当然,特斯拉并就有将3D图像防止的训练工作详细交给了用户来说,围绕算法做了一点重要的工作,比如通过软件算法来让图像数据变得更加健壮,从而实现对图像的淬硬层 感知。

为了保障算法在无人车终端的运行淬硬层 ,特斯拉还打造了全自动驾驶硬件。然而尽管做了一系列的准备工作,还砍了激光雷达一刀“祭天”,但马斯克的摄像头“视觉感知”理想,真的靠谱么?

大概在一次要坚定的“挺雷派”眼中,是那么接受的。亲戚亲戚大伙反驳的理由也并不毫无根据:

首先,坚持采用摄像头做感知器的特斯拉,此前的事故率就将会啪啪打脸了。特斯拉官方敲定的2019年第一季度数据显示,使用Autopilot自动驾驶的事故数量就比以往有所增加。每行驶2820万英里,就会地处一块儿事故。相关车祸新闻报道近年来更是新闻媒体和电视台的常客。

更关键的是,以摄像头+视觉感知技术+芯片的技术矩阵,并未能带来令人惊喜的效果。举个例子,特斯拉的Autopilot将会是目前各家辅助驾驶功能上端最好的了,但太多太多 太多太多 的系统,也会每隔几分钟就要提醒人工进行干预,一点曲率大一点的道路弯口就有犹豫不决直接停摆。在一点特殊的天气环境中,单一的摄像头传感器系统更是捉襟见肘。

关于这个点,有日本日本网友在Hacker News上现身说法:几周前芝加哥下雪了,我的AutoPilot关闭了,将会大雪遮住了摄像头。太多太多我不用买哪些“那么激光雷达的自动驾驶”。

这个状况下,真的飞快令人相信,3D视觉感知技术将会性成长期的句子的句子期期 图片 是什么是什么是什么到了还需用详细遗弃激光雷达的程度。

以康奈尔大学最新的论文成果来看,伪激光雷达的 3D 淬硬层 表示,比此前最优图像法律法律方法的识别准确率提升了2倍,在KITTI 3D 目标检测排行榜上达到了当前的最高水平,但也仅仅太多太多 把立体摄像机系统和激光雷达系统之间的性能差距缩减了一半。

而对于性成长期的句子的句子期期 图片 是什么是什么是什么的汽车厂商和科技出行公司来说,亲戚亲戚大伙需用面临市场和用户的重重考验,以及政府监管与公共安全的基本约束,需用最大限度地保证无人车的稳定和准确。反馈到大众层面, “激光雷达”将会成了一三个 必不可少的地处,哪怕太多太多 作为甩锅道具将会安慰剂。

太多太多说,将会关于这场“激光雷达傻瓜论”一定要争出个太多太多然来,那么结果很显然是,无论是产业界还是学术界,就有传递一三个 清晰的信号:短时期内,指望摄像头+视觉系统没戏,激光雷达还是必需且必要的。

既然那么,大佬们是就有也很糙闲得慌了啊,放着太多问题不去防止,光顾着打嘴架了?目前看来,这场争论最大的意义在于,消解了激光雷达长期以来神圣不可动摇的产业意义,并试图寻找新的防止方向。

硬or软or软硬兼施:自动驾驶的未来由谁做主?

马斯克此时站出来反对激光雷达,好的反义词一点激进,但或许也指出了上一三个 阶段自动驾驶厂商身上那件“皇帝的新衣”,嘴笨 不适合继续穿着了。

关于这个点,就有不少产业界人士表示赞同。

比如驭势科技创始人兼CEO吴甘沙就认为,详细不用激光雷达一定是有问题的,在相当长的一段时间内纯视觉方案的鲁棒性一定是不如视觉加激光融合方案的。但从更长的维度来看,靠激光雷达嘴笨 没前途,将会摄像头视觉还可以 有更充沛的维度去理解这个世界。

次要高精地图创业公司也强调从成本出发,采用低成本的摄像头方案整理高精数据。

喧哗声中,一场关于硬件和软件的主导权之争将会悄然拉开了序幕。

你要理解这个点,亲戚亲戚大伙将视角方的更全面一点,来看看除了diss激光雷达之外,特斯拉还一块儿搞了哪些事情?

其一,是发布了性能强大的全自动驾驶硬件Hardware 3.0,每套HW3.0含2套FSD硬件,还可以 防止高达每秒2.5千兆像素和36.8 TOPS,据说浮点运算能力是英伟达Drive Xavier的7倍。

值得注意的是,FSD只运行特斯拉加密过的软件,非特斯拉软件,概不支持。

马斯克还很拉仇恨地表示,“特斯拉从那么设计过芯片,为什么会一下子就能搞出全世界最好的芯片呢?但它就太多太多 地处了”。

其二,是虚拟仿真系统。

基于大规模量产的特斯拉电动车(150 万台,之后还在快速增长),特斯拉拥有了训练神经网络的关键资源。

比如说,将会特斯拉防止不了车上架着自行车太多太多 的问题(将会会被系统识别成三个 物体),就会下命令让汽车将“问题”图片上传到总部,特斯拉对哪些图片进行标记,再导入神经网络中继续训练,直到视觉系统还可以 熟练地掌握识别技能。

比如只通过雷达和摄像头,假若两者得出的距离相匹配,神经网络就能估算出车辆的间距。

从这个淬硬层 看,特斯拉的野心并就有给整个行业投出一颗重磅炸弹,太多太多 构建出软硬件一体化的自动驾驶防止方案。

在底层技术上,特斯拉通过自主研发的高性能AI芯片,来了一三个 底层硬件的“弯道超车”,防止了对于算力的迫切需求,一块儿摆脱了供应商的限制,最大程度地将核心零部件主动权把握在买车人手里。

在软性的技术壁垒上,特斯拉也在变得更强。算法上,特斯拉拥有以实景数据为载体的神经网络训练平台,一块儿坐拥实时生成的海量细节数据。

至此,玩转信用卡 软硬件一体化防止方案的特斯拉,再一次与同行们拉开了竞争差距。一块儿也摆好了姿态,以这个软硬兼施的法律法律方法,吸引更多伙伴加入买车人的阵营。

这场论战嘴笨 是以“挑衅”开头,也离不开营销炒作的一贯手笔。但也一块儿让亲戚亲戚大伙看清楚一件事,如同汽车那么被造出的故事的年代,人类只你要1公里快一点 的马车。

当自动驾驶来到产业的冷静期,技术的快速迭代和联 存的如履薄冰,使得厂商们不得不时时惊惶。但沉浸在这个“技术恐慌”之中,也容易忘记,人类需用的是造出的故事汽车,而就有建造跑的快一点 的马车。

从这个意义上讲,特斯拉的自动驾驶帝国正在以最具创造性和颠覆性的样式成型。过分惹眼的装饰物面前,将会隐隐显露出了未来的冰山一角。

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