感知方案的路径抉择：国内看“特斯拉”国外看“蔚小理”-600学习网

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智能相对论

作者：陈明涛

在自动驾驶行业中，这两条路线一直存在争议。一是关于实现无人驾驶的路径的争议，即从L1到L4的渐进路线，或是从L4的跳跃路线；另一个是关于无人驾驶感知方案的争论，即选择纯相机还是相机与各种雷达的集成。

就感知方案而言，所谓的视觉和多传感器融合不仅有”是否添加更多雷达”的数量，而且还有”是否仅使用相机就足够了”的发展。技术逐渐成熟后，”接受”和”放弃”成为汽车企业关注的焦点。

事实上，对于感知层硬件的选择，新能源的领导者一直是行业的风向标。可以毫不夸张地说，高水平智能驾驶感知层的技术解决方案应该是国外的”特斯拉”，中国的”威小利”。

在智能驾驶资格赛中，新力量的负责人已开始逐步整合高速.城市和车库场景，而大多数汽车企业仍在使用供应商解决方案来推广L2级辅助驾驶。显然，不可能每个汽车公司都有足够的资本.资源和毅力来投资智能驾驶的长期发展。

具体来说，魏小丽是如何选择智能驾驶感知方案的？在可预见的未来，智能驾驶感知方案会成为一种场景吗？

国内的”特斯拉”和国外的”威小丽”

如果你关注”威小利”，你会发现他们的新车型将于今年推出，即威来ET7.小鹏G9和Ideal L9。同时，由于理想的L9将配备自己的”理想AD Max”，三个智能驾驶系统都已推出。让我们看看每个家庭的感知方案：

让我们从理想的L9开始。根据官方消息，理想的L8视觉硬件包括6个800万像素摄像头和5个200万像素摄像头，其中两个800万摄像头可以实现120°视角和550米传感距离。同时，理想的L9配备了一台型号为”Hesai Technology AT128″的激光雷达。

接下来是小鹏G9。除了两台激光雷达外，小鹏G 9还将配备12台高清摄像机.5台毫米波雷达和12台超声波雷达。此外，小鹏G9将成为第一辆配备XPILOT 4.0智能驾驶系统的汽车。

最后，威来ET7。它携带的天鹰座超级感应系统包括一个超长距离高精度激光雷达”Tudatong Falcon”.11个800万像素高清摄像机.5个毫米波雷达和12个超声波传感器。

结合新旧型号的”卫小丽”，可以得出两点：一方面，高清摄像站”C”，每一个都在提高视觉在感知方案中的比例；另一方面，激光雷达将成为”辅助位置”。如果新模型被批量生产，它们将被进一步大规模应用。

无论是增加相机还是激光雷达的比例，魏小丽都有自己的考虑。如果将相机和激光雷达添加到一组感知方案中，将形成N个组合。然而，感知方案的质量不能通过数量和性能来衡量，而是通过仔细考虑，汽车企业能否为自己的模型提供”最优解决方案”。

看看”微小丽”如何使用激光雷达，你会有一个深刻的理解：

理想的L9和威莱ET7有明确的意图考虑激光雷达，并且需要实现与驾驶员几乎相同的视距。一方面，激光雷达安装在屋顶上，理论上盲区较小，视距较长；另一方面，这两辆车分别使用激光雷达Hesai AT128和Tudatong Falcon。前者在批量生产的车辆规格级激光雷达中具有最强的综合性能，具有较高的局部分辨率和点云数量。后者具有领先的激光波长以实现更长的检测距离。

然而，小鹏G9采用了类似于P5的激光雷达策略来解决盲点问题，然后适应多变复杂的城市场景。我们可以看到，激光雷达安装在小鹏G9的左右两侧，选择了性能低.姓价比高的住友聚创M1。其作用不同于理想的L9和威来ET7，因此其自然重要姓不同。

知觉是硬的共同作用的结果

一方面，在可预见的未来，融合传感方案值得认可。因为技术必须务实，必须协调产品开发和商业化。

从产品的角度来看，众所周知，魏小丽的视觉算法和超级计算能力与特斯拉相比仍有差距。当视觉可能无法实现全场景智能驾驶时，有必要依靠激光雷达和其他辅助设备来补充视觉。激光雷达不仅改进了整个感知方案，而且为未来视觉算法的改进提供了帮助。

这种帮助将提高”维小利”的视觉能力，并使用三维距离检测来验证算法从二维图像到三维空间的准确姓。最终目标是使视觉达到与雷达相同的效果。

从商业化的角度来看，每一种可行的商业模式都应该有其相应的技术路径和产品。对于汽车企业来说，实现全无人驾驶是一场长期的战斗，应该使用一套商业模式来确保其可持续发展。不同的商业模式将导致不同的技术和产品解决方案。

例如，特斯拉通过纯视觉解决方案降低了成本，而芯片开发和视觉算法开发的成本将继续。然而，随着智能驾驶系统的不断迭代，FSD期权率和价格得到了提升，汽车业务的毛利率得到了提高。根据西方证券提供的数据，预计到2025年，FSD期权利率将提高至50%，约占特斯拉总利润的30%，其盈利能力将继续提高。

另一个例子是被定位为”未来旅游探索者”的肖鹏，他拥有领先的数据和算法优势，规划了飞行汽车.四足机器人，并涉足了机器人出租车业务，试图规划智能旅游生态；然而，Ideals继续专注于家庭汽车制造的概念。为了稳定其产品的竞争力，我们必须加快步伐，赶上智能和自动驾驶技术，以弥补我们的不足。其中，感知方案是不可或缺的一部分，它是将被提上台面的硬件配置。

另一方面，如果我们从”终点”的角度来判断，融合感知方案可能是一个大的过渡方案，而纯视觉就是终点。

如果你专注于该行业，很容易理解，该行业的一些参与者在坚持多传感器集成路线的决心上摇摆不定。例如，丰田的Woven Planet表示，它可以使用低成本相机来收集数据，并有效地训练其自动驾驶系统。

Woven Planet工程部副总裁迈克尔·贝尼希(Michael Benisch)也表示：”但多年后，相机技术很可能赶上并超越一些更先进的传感器。但何时以及多久才能达到安全可靠的水平仍然不得而知。”

另一个例子是Mobileye，它最近使用了一种新的解决方案，包括两个独立的子系统：一个纯视觉系统和一个雷达系统。与过去不同，Mobileyee需要验证这两种系统的优缺点，然后尽快选择最佳系统。毕竟，世界上没有一家公司能够承受无尽的损失。

上面的例子发出了一个信号，表明行业中的一些参与者已经感到害怕，迫不及待地想验证哪条路真正可行。特别是当他们面前有成功的特斯拉珠子时，一些玩家很难避免担心他们最初的选择。

结论：

总之，无论国内外汽车企业如何选择智能驾驶的感知方案，摄像头始终发挥着核心作用。在此基础上，特斯拉(Tesla)和威小利(Weixiaoli)等领先汽车公司正在围绕”辅助位置”做出选择：目前需要什么以及需要多少才能形成适合该产品的整套解决方案。

除了适合产品之外，还必须与商业模式兼容。因为无论是着眼于现在还是展望未来，汽车企业都需要生存并实现长期可持续发展。

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