激光雷达VS摄像头特斯拉是如何选择的？ [爱卡汽车用车原创]纵观如今国内乃至全

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纵观如今国内乃至全球新能源汽车的销量，特斯拉Model 3无疑是头号领头羊，随着近期国内Model 3的又一波降价，可以预见其销量还会持续攀升。而许多车主购买Model 3的重要原因之一便是看中了特斯拉领先其他车辆的自动驾驶技术。
根据车辆自动驾驶技术感知层的解决方案，我们可以将市面上的自动驾驶汽车分为“纯视觉计算”与“激光雷达”两大派系。随着自动驾驶技术的发展，这两大派系之间的争论也愈演愈烈，而特斯拉的掌舵人马斯克也在公共场合数次diss对手。那么特斯拉是属于哪一派系，其自动驾驶技术有什么弊端又是如何解决的呢？
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其实自动驾驶技术并不难理解，其整个工作过程可以简单类比人类分为“感知”、“思考”、“做出反应”三个步骤，只不过对于机器而言，整个过程中，当属“感知”最为复杂，只有正确无误的识别出车辆周围复杂的环境，才能为后续计算机的正确“思考”与“做出反应”打下基础。
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目前关于自动驾驶技术感知层面的解决方案有两种，一种是由摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件组成，也就是纯视觉计算。另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成。而两大派系争论的焦点便是需不需要使用激光雷达。
▼激光雷达与摄像头在技术上有何区别？
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激光雷达是使用激光进行探测和测距，通过元件投射出大量的光线，再依照光线折射返回的数量与时间测算物体的大小与距离。此种雷达投射出的光线越多，呈现出的图像也就越精确，相应的价格也就越高。
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相比之下，摄像头的工作原理便非常简单，仅需要收集外界反射的光线便能呈现出外界环境画面。不过摄像头所呈现的图像为2D ，不具备激光雷达强大的测距能力，且受外界光线的影响极大，但好处就是比较容易将物体分类，且价格便宜。二者的价格之差甚至超过了10倍。
▼特斯拉是如何选择的？
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特斯拉的Autopilot系统传感器包含了全车8个摄像头、12个超声波传感器、1个毫米波前置雷达。很显然，特斯拉舍弃了激光雷达的方案，选择站在纯视觉计算的队列。
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坦白来说，通过2D图像精确推算3D立体实景图像是非常难的，而特斯拉能够做到即便只有2D图像也能精确还原物体3D实景的核心秘籍便是技巧、记忆以及经验。
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事实上，在特斯拉的Autopilot系统中内置了一个深度神经网络，通过海量车主的驾驶数据，进行神经网络训练，从而不断覆盖更多工况与场景，达到视觉算法无限接近于人类判断的目的。也就是说，特斯拉车主在只要驾驶车辆，便会参与到特斯拉神经网络的训练中。
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激光雷达VS摄像头 特斯拉是如何选择的？

激光雷达VS摄像头特斯拉是如何选择的？