谁为特斯拉的“视觉陷阱”买单？

　　前两天“特斯拉潮州车主事故”冲上了热搜，网上的关注度极高，但令人难受的是，事故估计短期内很难查得出原因，也很难有定论。
　　毕竟数据在特斯拉手里，而车主也很难自证。这样的案例，已经出现过很多，这里无需赘述。
　　无论如何，原因无外乎归结到两个点：车主驾驶失误，或者特斯拉智能驾驶系统出错。
　　广东有句话，叫“鸡同鸭讲”，大意是两方不在同一个频道，双方有信息差，而且无法跨越因为都有立场。
　　这两天，网上的挺特斯拉派和挺车主派炒得不可开交，但实际上，真的不会有结果，发泄一下情绪而已。
　　作为汽车媒体，我们更想讨论的是智能驾驶的技术路线：特斯拉坚持的纯视觉方案和国内大多数车企坚持的多融合感知方案，到底有什么优劣。
　　01。用眼看解决一切？
　　特斯拉设计自动驾驶软件，有一个基本的假设：基于视觉可以完成自动驾驶功能。
　　所以，马斯克要求特斯拉建立一个像人脑一样的基于视觉的计算机神经网络系统，通过软件、硬件和算法设计汽车的视觉皮层。
　　听起来很高级。特斯拉拿这一套理论出来讲时，更是神乎其神。
　　确实如此，特斯拉只通过8个摄像头，来完成所有原始数据的收集，确实需要更加强大的软件系统和数据处理能力。
　　但问题是，人类的视觉真的那么可靠吗？显然，每个人都知道，这是一个不需要回答的问题。
　　人类的眼睛经常骗我们自己，颜色、距离等等都可能失真。如果是近视，或者有其他眼部疾病，就更加如此。
　　纯视觉技术没有完全成熟前，就像有眼疾的人类。
　　所以，特斯拉采用基于纯视觉的自动驾驶系统有一个核心缺陷，就是其目标检测系统失效。
　　大概意思是它一定要见过，或者录入过系统该事物，才能判断是否是障碍物。这一点也和人类不一样，人类只用判断前面是否有障碍物即可，不需要知道障碍物是啥。
　　也就是说，如果摄像头拍摄到的东西从来没有出现在数据集的话，则大概率不会被目标检测系统检测到，直观的表现就是车不会进行避障等操作。
　　基于这个原因，大部分中国车企采用了和特斯拉不一样的多融合感知系统。比如广汽埃安的星灵架构，除了有高清摄像头、毫米波雷达、超声波雷达外，还融合了风云三号红外遥感技术及3颗第二代可变焦激光雷达在内的39个感知传感器。
　　这几天，我国刚刚发射了天舟五号货运飞船。关注航天的人一定知道，红外遥感技术具有超强透射率。
　　用在智能驾驶上，可通过生命体热辐射成像，弥补“雷达摄像头”感知识别能力仍存在不足的问题，不受恶劣天气影响，即便是夜晚会车等强弱光交替、眩光等场景仍能清晰成像，进行准确识别。
　　可变焦激光雷达的特点是响应速度快，分辨率高。星灵架构搭载的3颗激光雷达拥有1030Hz智能变频刷新帧率，响应速度比第一代快三倍，0。20。05智能调控分辨率，不仅可实现毫秒级应变，比第一代还能够看得更远、更清。
　　别小看这三颗激光雷达，在面临加塞、鬼探头等突发状况，高速远距离预判等方面，具有高阶梯的意义。
　　当然，并不是纯视觉方案做不了这些事，而是一个视力0。5和1。5的人区别。视力0。5的人，就算他极度聪明，但也受制于先天条件。
　　这样的感受，在座各位视力不过1。0的人，看完了估计都拼命点头。
　　知道特斯拉的纯视觉路线，最终要走向成熟的难度非常大。国内大部分智能驾驶车企，都采用了广汽埃安一样的路线。
　　比如小鹏的NGP，就有14个摄像头，5个毫米波雷达和12个超声波传感器。
　　这是NGP刚推出时的感知硬件。近期，小鹏汽车也号称激光雷达可以上车了，传言G9采用了2个激光雷达，12个摄像头，5个毫米波雷达和12个超声波传感器。
　　我们对比了一下全球的智能车企，广汽埃安的星灵架构有3个激光雷达和6个毫米波雷达，比主打智能驾驶的小鹏，分别多出1个。星灵架构可以说是国内最强智能车感知架构了。
　　特斯拉潮州车主事故的视频在网上发酵后，有网友在评论上说，为什么国内智能车出事少，特斯拉出事多？
　　我们对比特斯拉用了多少感知硬件，国内车企用了多少感知硬件，就知道了。
　　02。其实是个成本问题
　　马斯克能搞火箭，不太可能不知道特斯拉的纯视觉方案的缺陷。
　　不久前，马斯克称特斯拉正在对Autopilot自动辅助驾驶功能进行重大基础性改写，神经网络将会解决更多问题。
　　特斯拉自动驾驶改写软件，目的是大幅提升对路面物体识别的准确性。就是填补我们上文说的缺陷。
　　但马斯克并没有从硬件层面，去获得更可靠的感知，其中的原因之一无外乎成本。
　　比如特斯拉FSD只有8个摄像头，而埃安的星灵架构有12个摄像头、6个毫米波雷达、12个超声波雷达，还有3个第二代可变焦激光雷达。
　　多出来的感知硬件，当然就多出了成本。特别是激光雷达，可以说并不便宜，每增加一个，都降低了不少车企的利润。
　　不从这些地方抠成本，特斯拉汽车就不可能创造出高达30的毛利率。其实，从汽车制造和供应链成本管理上，特斯拉比不过国内的大多数车企。
　　从汽车工业的角度看，马斯克对成本进行严苛管理，本身没有问题。可以以更低的成本，达到相同的效果，这是所有制造业的追求。
　　但问题是何时能达到。马斯克的问题也在这里，他在进行一场豪赌。赌注是特斯拉在付出能承受的代价前，实现纯视觉方案的完美进阶。
　　这是互联网思维，在用户手中快速迭代实现方案的进阶。而汽车思维是方案完美了再投放市场，如果不能实现，就用更高的成本实现。
　　毕竟，汽车不是一台电脑或一台手机，而是关系到生命。
　　2022年10月，消息称美国司法部正在对特斯拉声称其电动汽车可以自动驾驶展开刑事调查。美国司法部去年启动了这项调查，之前发生了十几起涉及特斯拉Autopilot系统的撞车事故。
　　潮州特斯拉车主事故后，特斯拉也表示将协助中国警方进行调查。和其他特斯拉撞车事故一样，这样的调查一般长达数月或数年，最终结果也跟谜一样。
　　特斯拉和马斯克的真正问题在于，是否愿意除了视觉，增加各种雷达，构成更加安全的感知系统。马斯克应该承认，纯视觉感知的尽头其实是多融合感知。
　　广汽埃安在发布星灵架构时说，“在智能驾驶的安全问题上，实现了对特斯拉的超越”。这句话，我认为没有任何问题。