马斯克又反悔！全自动驾驶为什么割不掉毫米波雷达这个“阑尾”

 前几日，从不在媒体投放广告的特斯拉被免费赠送了一条黑广告，并且是在全球观看次数最多的体育赛事“超级碗”的黄金时段。这则30秒的广告反复告诫大众，要禁止特斯拉全自动驾驶（FSD）进入公共交通系统，而马斯克本人当天也在超级碗现场。

这则广告的素材据称来自科技企业家丹·奥多德创立的组织“黎明计划”，他们自己拍摄了测试特斯拉的“技术缺陷”，以证明其存在安全风险。凭着“让计算机对人类更安全”这条口号，奥多德的组织通过大肆宣传企图阻止特斯拉的全自动驾驶上路，而在超级碗的广告上，他们花费了598000美元。

实现完全自动驾驶是一项非常高阶的技术，也是智能车产业的远大目标。但近年来，与“自动驾驶”这个词条挂钩的交通事故触目惊心，在“未来技术”与“人身安全”之间有一条不知能够何时跨越的鸿沟。

但其实目前特斯拉的自动驾驶技术已经可以称得上“保守”。马斯克早在2016年提出的纯视觉方案还没有完成，这个方案更为大胆，也是他坚信能够真正实现全自动驾驶的技术路径，彼时在业内掀起不小的震动。

但“纯视觉”方案喊了几年也没有实现。近日，德国特斯拉粉丝们扒出了特斯拉在向欧洲监管机构提交的车辆变更申请，最新自动驾驶硬件HW4.0确认量产上车，新一代FSD（全自动驾驶）硬件前置摄像头由3变2，毫米波雷达仍然存在。

今天，就着这场特斯拉引发的争议，我们想讨论一下“纯视觉方案”究竟是否可行？马斯克为何坚持这条路不放手？毫米波雷达在自动驾驶中为何被嫌弃但又不能抛弃？

“视觉派”VS“雷达派”

我们知道，自动驾驶分为“雷达派”和“视觉派”，后者的代表企业是特斯拉（尽管尚未实现），大部分的方案商采用的是多融合传感器解决方案。而特斯拉为何坚持“视觉派”，或许可以从特斯拉老员工的口中一探究竟。

特斯拉前AI主管安德烈·卡帕斯曾在播客中谈到，马斯克推崇的是“最好的部件就是没有部件”的理念，他的极简主义体现在特斯拉所有汽车的方方面面，比如以触摸屏处理所有事情。

额外的传感器不仅给自动驾驶系统增加了成本，也增加了系统的复杂性，这让软件运行任务变得更加繁复，同时增加了数据管道的构建成本。长远看来，这也给上游的供应链和制造业增加了风险和复杂性。

业界能够达成一致的观点是“视觉系统是完成任务的充分必要条件”。那么如果视觉系统的功能足够强悍，额外的传感器和工具成本就会盖过他们本身能够带来的帮助作用。这其中也包括传感器的日常维护成本，以及软件与硬件配合的升级、校准等等后续工作。

在安德烈看来，激光雷达和毫米波雷达产生的大量代码膨胀和数据膨胀必然会被处理，相应的传感器也必然会被淘汰。另一大问题是，绘制地图并保持及时更新需要非常高昂的成本，这也阻碍了自动驾驶技术的根本性突破。所以反其道而行之，以视觉来诠释道路设计，专注于视觉系统是非常重要的。

身为自动驾驶“视觉派”代表的马斯克认为，人工智能能够和人类一样依靠视觉驾驶。他认为，采用双目感知、光电传输效应等原理的车载摄像头系统才是实现智能驾驶的正确思路。当视觉系统足够强悍，它足以收集到其他传感器覆盖的信息点，那么视觉系统将取代其他传感器，但目前这个阶段显然是做不到的。

很显然，特斯拉的做法是让自动驾驶做类比人脑的事情。

再看“雷达派”中最有资历的华为，他们从车规级激光雷达，到毫米波雷达的研发一路稳步推进，华为高层一致认为：视觉方案对距离、移动的判断明显不够，雷达才是大势所趋。马斯克也曾为毫米波雷达站过台，他曾提到，雷达系统最初的使用目的是作为相机的补充传感器，但雷达有可能变得更加通用和响应迅速。

但早期的毫米波雷达曾出现很多问题，雷达曾因不必要的情况引起制动事件，比如一个凹底罐子即可引起制动，原因是毫米波雷达只知道它会撞到一些致密的东西，却没有足够的分辨能力去判断。此外，毫米波雷达也曾因没有足够的高度测量能力，对静态目标无法很好的识别，导致撞车事故的发生。

2021年4月，马斯克在推特上宣布了在FSD Beta V9.0中将使用纯视觉的方案。同年五月，马斯克正式宣布，北美新的Model 3、Model Y将取消毫米波雷达，改为由摄影镜头侦测的Tesla Vision 纯视觉技术作为 Autopilot 驾驶辅助系统的基础。

网站Tesla Deaths统计的特斯拉每一次事故

但根据用户反馈，特斯拉在2021年取消毫米波雷达后，同时也降低了Autopilot的性能，直至2022年底也没有恢复到此前所能达到的速度。有特斯拉车主表示，没有雷达的系统更频繁地出现 “幻影刹车”事件，车辆会因为不存在或没有安全威胁的障碍物而刹车，有时甚至是猛刹车。这也是纯视觉方案带来的余波。

激光雷达背后的技术之争

回到马斯克无奈装回的主角毫米波雷达。资料显示，毫米波雷达可以根据接收和发射毫米波的时间差，结合毫米波传播速度、载体速度及监测目标速度，来获得汽车与其他物体相对距离、相对速度、角度及运动方向等物理环境信息。

相较于激光雷达（LiDAR），毫米波雷达技术现阶段更为成熟，应用也更加广泛，成本相对较低。与可见光摄像头相比，毫米波雷达的准确性和稳定性更优，价格差距也在不断缩小。尤为重要的是，毫米波雷达在全天候工作方面具备无可替代的优势，这也是它成为汽车电子厂商公认的主流选择的一大原因。

现阶段，车载毫米波雷达根据毫米波频率可以分为24GHz、77GHz和79GHz毫米波雷达三大种类。目前，国际上各个国家使用的车载毫米波雷达的频段各有不同，除了少数国家采用60GHz频段外，主要集中在24GHz和77GHz两个频段。

自动驾驶技术快速发展，对汽车雷达在分辨率、探测精度和可靠性等方面提出了更高要求，现有的24GHz频段的频率规划难以满足汽车雷达的技术发展需求，迫切需要为其规划更大带宽的使用频率。经过几年发展，未来全球车载毫米波雷达的频段会趋同于77GHz频段（76-81GHz）。77 GHz车载激光雷达正在成为主流，因其分辨率和精度更高，体积也更小。目前看来，毫米波雷达未来总体向着高频段、芯片集成化和4D毫米波方向发展。

在实际应用上，毫米波雷达对于不同层级的智能化水平搭载数量不同，目前L1 或L2 级一般需要搭载0-3个左右，L3 级一般需要搭载3-6个左右，L4或L5级一般需要6-10 个左右。在全球毫米波雷达市场上，占主导地位的是德国、美国、日本等国家。关键的毫米波核心芯片多数被德州仪器、英飞凌、NXP、ADI、ST、富士通、安森美、瑞萨等国际半导体公司所垄断。

中国在毫米波雷达技术上起步较晚。2013年，24GHz毫米波雷达产品才进入中国；时至2018 年，我国才实现24GHz毫米波雷达国产。当前，77GHz毫米波雷达产品仍未实现大规模国产化，只有少数国内厂商具备77GHz产品的量产能力。但中国厂商并未放弃突破。近日，由河北交通投资集团有限公司、北京理工大学、中国公路学会科技成果转化中心联合发布的，装配国产芯片的新一代高频高性能超距毫米波雷达正式发布，标志着我国在高频段毫米波雷达芯片研发方面取得重大技术进步，填补了国内技术空白。

从车厂方面来看，蔚来、小鹏、理想、威马、智己等造车新势力，加上长城、一汽等传统主机厂，纷纷选择在新车型上搭载激光雷达，形成摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器融合的系统。

而马斯克虽然曾经放言“任何依靠激光雷达（开发自动驾驶）的企业注定完蛋。这些昂贵的传感器毫无必要，就像是长了个昂贵的阑尾”，但其实也没有停止在毫米波雷达层面进行研发。2022年6月，FCC美国联邦通信委员会的公开文件显示，特斯拉注册了一款4D毫米波雷达，并提交了详细的合规测试报告。

4D毫米波雷达具备优势高度探测、更高的点云质量密度、探测距离更远以及对静态障碍物进行目标分类等优势，突破了传统车载雷达的局限性，正成为行业下一代毫米波雷达的重点发展方向。

写在最后

从毫米波雷达拉锯战放大到自动驾驶行业，今年各车厂在L3级自动驾驶动作不断。小鹏汽车董事长何小鹏表示，在未来的五年，新能源汽车和以全自动驾驶为代表的智能汽车会进入到下一个全新的五年。奔驰近日也表示将在中国启动L3级有条件自动驾驶的测试，中国研发部门的专家团队将深度参与到“DRIVE PILOT驾驶领航系统”，针对中国路况运行的设计优化。今年或许是L3自动驾驶技术爆发之年？