電子發燒友網報道（文/梁浩斌）特斯拉宣布取消毫米波雷達轉用純視覺的事，已經過去近兩年時間。對于自動駕駛純視覺是不是最好的選擇，一直有很多爭議，而最近的一些統計數據指出，自2021年特斯拉開始使用純視覺來實現Autopilot和FSD功能之后，特斯拉汽車出現事故的概率更高了。

一組數據也說明了類似的問題，美國國家公路交通安全管理局在過去9個月時間收到了數百起關于特斯拉車型誤剎車的投訴，2022年全年有超過750名車主投訴稱，他們的汽車在行駛過程中無緣無故自動剎車。

另外，因為發生了十多起特斯拉汽車撞上應急救援車輛的事故，美國國家公路交通安全局也對特斯拉的Autopilot功能展開調查，調查結果顯示，Autopilot在識別靜止車輛方面存在一些問題。

目前來看，自動駕駛系統上不采用激光雷達和毫米波雷達等傳感器的主要觀點有兩種，一是降低硬件成本，通過加強訓練模型和算力芯片可以實現純視覺識別；二是視覺與其他傳感器數據出現沖突時難以作出判斷，最終依然是需要將系統權重放到其中一種傳感器中，而視覺的分辨率要遠遠高于其他兩種傳感器，所以視覺會是更好的選擇。

特斯拉CEO馬斯克還曾表示，“人類用眼睛和生物神經網絡來駕駛，所以攝像頭和硅芯片是實現自動駕駛通用解決方案的唯一途徑”。也正因為如此，馬斯克決定在2021年停止使用雷達傳感器。

然而，在特斯拉內部，這種決策并不是受到普遍認可。最近有匿名特斯拉前員工爆料稱，當時內部一些自動駕駛工程師感到震驚，并找到了一位高管，希望說服馬斯克放棄取消雷達的計劃。有工程師認為，如果沒有雷達，當攝像頭被雨滴、污漬遮擋或是陽光直射的情況下都可能出現感知錯誤導致交通事故。

那么實際效果就是，Autopilot系統取消雷達之后，相比以往使用毫米波雷達的版本，事故率升高了。最近有外媒對數十名特斯拉前員工、測試司機和其他相關專家進行了采訪，其中他們都提到的一點是，在經歷了2021年取消毫米波雷達配置之后，特斯拉車型在使用自動駕駛功能時顯著出現了更多比如無故自動剎車、錯誤識別街道標識、難以識別應急救援車輛等問題。

此前在北美已經有多起關于“幽靈剎車”的事故出現，比如在開啟FSD在高速公路上突然減速并剎停，造成后車追尾。盡管美國國家公路交通安全局已經開始著手調查相關事件，但并沒有最終的結論。

當然，在特斯拉最新的HW4.0自動駕駛套件中，又重新加入了4D毫米波雷達，相比以往普通的毫米波雷達分辨率大大提高，并增強了在靜態物體識別上的可信度。結合關于“幽靈剎車”以及對靜止車輛識別上的缺陷，HW4.0加入4D毫米波雷達，或許也說明特斯拉已經發現這些問題，并在下一代硬件平臺上通過加入雷達來規避這些問題。

目前業界有說法認為，純視覺可能會是未來自動駕駛的最終方案，因為從成本的角度來說，圖像傳感器的成本要遠遠低于其他雷達傳感器，同時圖像傳感器通過一些技術上的改進，也能避免眩光影響以及提高暗光環境下的識別能力。而另一方面，采用純視覺的邏輯就如馬斯克的說法一樣，盡可能模擬人類的感知系統來實現自動駕駛，“仿生”往往是最高效的做法。

但即便圖像傳感器的性能已經超越人類眼睛，當前的問題是，硅基AI芯片的算力還遠遠沒有達到要求，還有無數的corner case會導致系統無法做出決策。何況就像特斯拉工程師所擔心的一樣，對于安全放在第一位的汽車產品，純視覺意味著沒有冗余傳感器，而視覺是更容易受到外界干擾的，包括雨水、灰塵等覆蓋下，在車身四周的攝像頭都有可能隨時失效。

因此筆者認為，超越人類感知能力的傳感器，比如毫米波雷達、激光雷達等，在芯片算力受限、攝像頭工作穩定性問題被徹底解決之前，都會是自動駕駛系統中必不可少的傳感器。馬斯克取消雷達的決策，現在看來或許只是一次超前的嘗試。盡管實際效果上存在很多問題，至少降低成本的目標是實現了。