相信有体验过特斯拉车型AP功能的人都知道，其智能驾驶辅助系统在道路上的表现确实让人感到惊喜。而自从激光雷达面世后，各大新势力就开始抢先布局，努力在自家的车型上堆激光雷达来证明自家品牌的前瞻性和技术实力如何。因为大家都知道有了激光雷达的帮助，就能在原本的“视觉”和“听觉”的基础上，进一步增加三维环境的识别能力。用人话来说就是摄像头和毫米波雷达对于静止物体识别难的问题，可以由激光雷达来搞定。

但特斯拉的做法却跟国内的新势力背道而驰，马斯克表示特斯拉的自动驾驶方案今后将采用纯视觉系统，以及将毫米波及超声波雷达都抛弃掉。于是对于未来的自动驾驶方案就这样分成了两个派系。毫无疑问特斯拉代表的是“视觉系”，而国内大部分的新势力品牌则统统站队“雷达系”。当然，大家第一时间议论的是马斯克是为了节省成本才选择了“视觉系”，而新势力们则是为了实现弯道超车才选择了成本更高的“雷达系”。那两个方案到底孰好孰坏呢？

在前一段时间，我参加了小鹏的城市NGP试驾，在小鹏工程师的介绍中得知， 小鹏P5的车载芯片算力并不是当下最强的算力。但在激光雷达的加持及大量数据的支撑和软件迭代的帮助下，其已能在路况复杂的城市道路中实现“半自动驾驶”的水准。以我个人体验的感觉来说，这套由视觉+雷达的NGP真能让你在城市道路中很轻松的驾驶。由此可见激光雷达在复杂路况和复杂天气的影响下，还是能正常发挥其作用的。

要知道，摄像头属于无源传感器，它所拍到的画面质量跟光线的强弱有很大的关系，如果光线好拍摄图像质量高，那车机在识别环境时就更轻松。但在恶劣环境下拍摄出的图像质量太差，则会增大车机对环境的预判难度。反观激光雷达属于主动传感器，它通过发射脉冲激光，及检测目标的散射光来获取目标的准确信息。

它有精度高，范围大，抗干扰能力强，无论日间或夜间都能正常发挥作用的特点。但目前激光雷达传输的数据稀疏，混乱且难以直接使用，而且对车机的算力要求较高。所以，按道理说，摄像头和雷达，应该是互补的关系，而非对立的关系。更重要的是，最后它们还要加上高精地图的帮忙，才能真正实现“自动驾驶”的功能。

但当下最大的难题是，摄像头和雷达探测到的数据，对于车机芯片来说是属于两种完全不同的东西。如雷达侧重于金属探测，对其它物体表现一般。而摄像头虽说能拍清楚所有物体，但它不能准测量自身与物体之间的距离。所有要将2种不同的信息交给车机芯片分析及融合，同样是一个很大的难题。

看完上面的分析，相信大家都能猜到为什么特斯拉会离经叛道选择“视觉化”的方案了吧。按我个人的看法的是，一来特斯拉所在的美国，地大人口少。而且美国的交通环境远没有中国复杂，再加上美国的驾车者们在路上都会比较规矩。所以基于这样的大环境下，选择“视觉化”方案确实能让成本及制造流程都获得相应的减少。

而且在特斯拉庞大的数据库资料支撑，软件迭代及摄像头的升级，让“视觉化”方案担起大旗也不是不可能的事情。但目前，特斯拉在取消了全部雷达后，曾收到不少关于“幽灵刹车”的投诉。由此证明，视觉化方案，确实要先解决掉距离测算这个难题。

而对于新势力而言，拥抱激光雷达确实能在短时间内让车辆的感知能力提升，但随之而来的问题是，成本肯定增加了，而且像前面提到的一样，要把三种传感器的信息融合并迅速分析，需要车机芯片有很高的算力，如此一来成本又要继续增加。当然，随着激光雷达的产量增加，成本也会逐渐下降，所以在我来看，新势力的押注还是比较稳妥的。

毕竟按业界人士的说法，激光雷达是智能辅助驾驶的第三重保障，其前面是摄像头和毫米波雷达。因为它们的特点和分工不同，才需要让它们互补长短，当新势力能完全融合三者的优势后，再加上车辆行驶大数据库和高精地图的帮忙，那距离真正的自动驾驶，相信就不远了。