汽車的誕生改變了人們的出行方式和效率，在現代社會中已經有了難以撼動的地位。無論是從長久發展還是人類社會進步的矛盾來考慮，人們必然不會對生活必需品之一的汽車只想向一個方向——速度方向發展，對其他注點的追求也是必然的：美觀度、舒適性、操作簡易、安全性等。汽車可以說是改變了我們的生活，承載了我們的很多幻想。近幾年我們正在努力落實自動駕駛這個“曾經”的幻想，而最近一個月，有關自動駕駛的新聞層出不窮，這也是自動駕駛少有的熱鬧。

眾所周知，企業對自動駕駛的研究正在逐年深入。隨著新能源汽車的崛起，不僅僅是在能源上進行革新，在機器視覺等技術上也有所突破，自動駕駛也是被看作是汽車技術發展的重大方向之一，更多的科技團隊也加入了相關研究中。也正是在這樣的環境下，國內誕生了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優秀計算機視覺初創企業。

我們說“提升傳感器性能是提升自動駕駛的必經之路”，而近日軟件供應商StradVision發布的高級自動駕駛攝像頭技術也引人注目，那么問題來了，究竟是自動駕駛攝像技術更強還是激光雷達更加方便呢？二者之間究竟誰會成為未來自動駕駛的大勢？讓我們來聽聽他們的自述。

選手一號：激光雷達

我是激光雷達，我是一個以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。從工作原理上講，與我的兄弟微波雷達并沒有根本的區別，也就是我們向目標發射探測信號(激光束),然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較。進行比較后作適當處理，這樣就可獲得目標的有關信息。比如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數，從而對目標進行探測、跟蹤和識別。

過程是這樣的：通過激光雷達獲取到三維點去數據后，進行點云分離，然后進行聚類（一般都是通過計算相鄰兩個激光點間的距離來決定是否屬于同一類）。聚類完之后進行障礙物識別，之后，進行前后兩頻對比，可以識別是靜態障礙物還是動態障礙物。如果是動態障礙物也可以計算出運動速度等。結合無人駕駛汽車當前的位置信息，計算出避障所需的最小安全距離，達到避障功能。直接提供物體精確距離和位置就是我的優勢。

選手二號：自動駕駛攝像技術

我是軟件供應商StradVision旗下的最新推選，我們公司開發完成了基于攝像頭的SVNet軟件，這個軟件可以運行在自動駕駛汽車的芯片組上，從而使自動駕駛汽車的成本得到顯著的降低。我具備實時提示反饋、盲點監測等功能，并且在可能發生事故之前對駕駛員進行提醒，從而避免碰撞事故的發生。此外，還能夠實現車道監測、突然的車道變化和車輛速度監測等功能。同時我還在包裝發展自己，正在對傳感器融合技術進行優化，利用攝像頭和激光雷達傳感器生成更豐富的道路數據，從而讓車輛更好地識別道路上的物體，而你們也知道路障識別正是實現自動駕駛的關鍵技術之一。我擁有比人類眼睛更敏銳的“攝像頭眼睛”，以保證安全性和智能性，即汽車周圍有足夠的攝像頭，可以從各個方向看到周圍整個世界。通過相關的機器學習功能，所擁有我的汽車可比人類駕駛員更快地做出反應。我的優點可以說是非常的多，第一，攝像頭比激光雷達便宜得多，這無疑降低了自動駕駛汽車的成本，讓其有望真正被普通消費者所承受。第二就是攝像頭不會被霧、雪、雨等天氣干擾，適應性更好。我還很好看！攝像頭可以輕松融入汽車的設計中并隱藏結構中，不會讓汽車外形顯得突兀，對消費者更具吸引力。

導師評判：各有長短

首先，兩位都非常的優秀，可以看到有非常明顯的發展前景。對于自動駕駛攝像技術，優點是很多的而且顯而易見，能使自動駕駛從小眾邁向大眾化，但是相較于能直接提供物體精確距離和位置的激光雷達，攝像頭僅能將原始圖像數據反饋給系統。這就要求汽車系統必須依靠強大的計算機視覺能力，針對圖像進行準確處理——就像人類大腦處理來自眼睛的反饋。而此前，計算機視覺系統還不夠強大，無法處理來自攝像頭的大量數據，以便及時處理并做出駕駛決策。只能說二位選手各有所長，也各有所短，需要更加優秀的方案去解決這些不能忽略的問題，才能更好地造福自動駕駛。

小結：

自動駕駛攝像技術和激光雷達都是令人驚訝的存在，它們各有優勢，也各有不盡之處。就目前的發展來看，解決處理大量數據，實時反饋，受適大眾等還無法完全解決。二者都能有自我發展的一片天地但還不能完全取代對方，成為真正意義上的贏家?；蛟S在強力的競爭中，二者互相鞭撻共同進步，總有一天有一方會以完全壓倒性的優勢取代另一方，但我們尚不可知，只能拭目以待。