特斯拉为什么「抛弃」毫米波雷达

1. 特斯拉为什么「抛弃」毫米波雷达

   
     5月 25 日，特斯拉官方博客宣布，   Autopilot 正在过渡到基于摄像头的 Tesla Vision 系统。   
     
      从 2021 年 5 月起，北美制造的 Model 3 和 Model Y 将不再配备毫米波雷达   ，这些车型将通过特斯拉的摄像头视觉和深度神经网络来支撑 Autopilot、FSD 完全自动驾驶和某些主动安全功能。  
     
        
     单价约 300 人民币的前向雷达，超 45 万辆/年（2020 年数据）的销量规模，对于特斯拉的毫米波雷达供应商、顶级 Tier 1 供应商大陆集团而言，中途丢掉一年过亿的订单实在不是个令人愉悦的消息。  
     
     
     
     
     尽管特斯拉明确说明，   计算机视觉和深度神经网络处理将实现主动安全/ Autopilot / FSD 的感知需求   ，但博客一出，各方立刻应声而动。  
     
     美国高速公路安全管理局（NHTSA）官网修改了 2021 款 Model 3 和 Model Y 的主动安全功能页面，包括前向防撞预警（FCW）、防撞自动刹车（CIB）、动态制动辅助（DBS）均被明确提示，2021 年 4 月 27 日后生产的车型不再配备。  
     
           
     与此同时，《消费者报告》宣布暂停将 2021 款 Model 3 列为「推荐」，美国高速公路安全保险协会（IIHS）取消了 Model 3 曾经 Top Safety Pick + 的最高安全评级。  
     
     简单总结，   特斯拉说我们移除了毫米波雷达，并通过摄像头实现了雷达之前的能力，但所有人都只听到了前半句。   
     
     在我看来，各大民间和监管的安全机构如今对特斯拉都有些过敏，事实上，如果我们去梳理全球第一大视觉感知供应商 Mobileye 这些年的耕耘，正是一个   将雷达逐步移出 汽车 主动安全范畴   的发展史。  
     
     
     但事情正在愈演愈烈。特斯拉 CEO Elon Musk 不得不通过 Electrek 辟谣：   所有的主动安全功能都在新下线的车型中有效，NHTSA 会在下周对新车型进行重新测试   ，当前移除雷达的车型是标配这些功能的。  
     
        
     但公众的质疑并没有被打消。比如，雷达擅长的对障碍物距离和速度的测量，恰恰是摄像头的传统弱势项目，特斯拉如何解决？  
     
     又或者，两种传感器怎么也比一种传感器好吧，即使摄像头可以做雷达所做的工作，两种传感器一起检测不好吗？  
     
     下面我们就来聊聊这些问题。  
     
     
     
     
     我们需要先了解雷达的技术原理，以及其在自动驾驶中所扮演的角色。  
     
     毫米波（Millimeter-Wave）雷达，通过   发射电磁波信号，接收目标反射信号   来获得车身周围其他障碍物的   相对速度、相对距离、角度、运动方向   等。  
     
        
     通过对上述这些信息的处理， 汽车 得以配备一系列的主动安全功能，如自适应巡航控制（ACC）、前向防撞预警（FCW）、辅助变道（LCA）、自动跟车（S&G）甚至盲区检测（BSD）等。  
     
     那么，特斯拉又如何通过摄像头获得上述信息的呢，比如，对前车距离的判断？  
     
     2020 年 8 月 21 日，Elon 在 Twitter 上表示，   通过纯视觉进行准确的距离计算是基础，其他传感器可以提供帮助，但那不是基础。   他所回复的博文，介绍的正是特斯拉一项名为《Estimating object Properties Using Image Data（使用视觉数据估算对象属性）》的专利。  
     
        4月 13 日，特斯拉 Model 3 车主、Facebook 分布式 AI 和机器学习软件工程师 Tristan Rice「黑」进了 Autopilot 的固件，揭开了特斯拉通过机器学习取代雷达的技术细节。  
     
        
     根据 Tristan 的说法，从新固件的二进制文件中可以看出，   Autopilot 的深度神经网络增加了许多新的输出，除了现有的 xyz 输出外，还包括许多传统雷达输出的数据，例如距离、速度和加速度等等。   
     
     深度神经网络可以从一张静态的图片中读取速度和加速度吗？当然不行。  
     
     特斯拉训练了一个高度精确的 RNN，通过 15 帧照片/秒的、基于时间序列的视频来预测障碍物的速度和加速度。  
     
     RNN又是什么？   RNN 的关键词是预测   。Recurrent Neural Network，循环神经网络，顾名思义，基于环状神经网络传递和处理信息，   通过「内部记忆」来处理任意时序的输入序列，以准确预测接下来即将发生的事情。   
     
        
     英伟达的 AI 博客曾举过一个经典的例子：假设餐厅供应是菜品规律是不变的，周一汉堡、周二炸玉米饼、周三披萨、周四寿司、周五意面。  
     
     对于 RNN 而言，输入寿司并寻求「周五吃什么」的答案，Ta 将会输出预测结果：意面。因为 RNN 已经知道这是一个顺序，而周四的菜品刚刚完成，因此接下来是周五的菜品是——意面。  
     
     对于 Autopilot 的 RNN 来说，   给到当前 汽车 周围的行人、车辆和其他障碍物的移动路径，RNN 就可以预测接下来的移动轨迹，包括位置、速度和加速度。   
     
     事实上，在 5 月 25 日正式官宣移除雷达的前几个月，特斯拉一直在将其 RNN 与全球车队中的雷达并行运行，通过雷达输出的正确数据和 RNN 输出结果校对，来提升 RNN 预测的准确性。  
     
     多说一句，对于中国交通工况下非常经典的加塞儿处理，特斯拉也通过类似的路线更替实现了更好的表现。  
     
     特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 在 CVPR 2021 的一次线上演讲中透露，对于前车加塞儿（Cut-ins）识别，特斯拉已经通过深度神经网络完成对传统规则算法的替换。  
     
        
     具体来说，Autopilot 此前检测加塞儿基于一个写死的规则：   首先要识别车道线，同时识别和跟踪前方的车辆（bounding box），直到检测到前车速度出现符合加塞儿的阈值水平速度，才执行加塞儿指令。   
     
     而如今 Autopilot 的加塞儿识别移除了这些规则，完全通过 RNN 基于标注的海量数据做前车的行为预测，   如果 RNN 预测前车将加塞儿，就执行加塞儿指令。   
     
     这就是过去几个月来特斯拉对加塞儿识别取得大幅改进的技术原理。  
     
     前文提到的特斯拉专利里详细解释了特斯拉训练RNN 的运作形式。  
     
     特斯拉会将雷达和激光雷达（非量产车队，特斯拉内部的 Luminar 激光雷达车队）输出的正确数据与 RNN 识别的对象相关联，以准确估计对象属性，例如对象距离。  
     
              
     在这个过程中，特斯拉开发了工具使得辅助数据与视觉数据的采集和关联实现了自动化，无需人工标注。此外，关联后可以自动生成训练数据用以训练 RNN，从而实现高度精确地预测对象属性。  
     
     由于   特斯拉在全球的车队规模已经超过 100 万辆   ，特斯拉得以在海量场景数据的训练下迅速改善其 RNN 的性能。  
     
     而 RNN 一旦将预测的准确性提升到和雷达输出结果的同等水平，就会形成相对毫米波雷达的巨大优势。  
     
     这是因为特斯拉 Autopilot 只搭载了前向雷达，在城市工况下车辆各个方位乱窜的行人、骑自行车和摩托车的人很难全部准确预测。   即使是正前方的、在其 45  探测范围内的障碍物，只要两个障碍物同距离、同速度，Autopilot 此前搭载的雷达就无法分辨。   
     
     而 Autopilot 搭载的 8 颗摄像头实现了车身周围的 360 度覆盖，其编织的全车    BEV 鸟瞰神经网络可以无缝地预测全车任何一个方位的多个障碍物接下来的移动轨迹。   
     
        
     那特斯拉为什么不保留雷达，利用雷达和摄像头两种传感器进行双重校验呢？  
     
     ElonMusk 详细解释过他对雷达和摄像头的看法：  
     
     
     这番表态看起来十分微妙。我们此前的文章《特斯拉：我为激光雷达代言》一文中曾经写到过 Elon Musk 对毫米波雷达的态度。在上面这番言论中，他同样没有「宣判」雷达在特斯拉的死刑。  
     
     「雷达必须有意义地增加比特流的信号/噪声，以使其值得集成。」即将到来的特斯拉 Autopilot 会搭载成像雷达吗？  

2. 特斯拉为何要取消超声波雷达

特斯拉取消超声波雷达是为了实现纯视觉方案。
近日，特斯拉官方发表声明称，从10月开始，欧洲、北美、中东地区交付的Model3、ModelY，将取消超声波雷达传感器，随后在全球范围内陆续取消Model3、ModelY的超声波雷达传感器。之所以取消掉超声波雷达，特斯拉官方的解释是要实现纯视觉方案。
2023年，售价更贵的ModelS、ModelX也不再配备超声波雷达传感器。这也是继2021年5月特斯拉弃用毫米波雷达后，这次连仅有的超声波雷达也扔掉了。简单一句话，未来所有的特斯拉车型，将不再配备传感器，所有的驾驶辅助功能只使用摄像头。

超声波雷达的作用
简单来说，超声波雷达可以使用超声波对回声进行定位，从而准确地探测出汽车和障碍物之间的距离。如果发现车辆距离障碍物没有足够的安全距离，超声波雷达就会发出警报，避免车辆发生碰撞的情况，减少事故的发生。
特别是在停车的时候，超声波雷达可以起到非常大的作用，是汽车上最为常见的安全配置。

3. 涨知识｜特斯拉和马斯克为何弃用雷达？

  汽车 行业没有哪家企业能像特斯拉这样“自带流量”，这一方面因为特斯拉CEO埃隆·马斯克经常“语出惊人”，另一方面也是因为特斯拉常有的“反常”决策。
   就在这个月底，特斯拉再次成为了舆论焦点，而这一次并不是因为“刹车”，而是关于一项配置的去留。
   而这项配置，就是智能 汽车 最关键的传感器之一——雷达。
   近日，特斯拉对外宣布，从5月份开始，北美市场的Model 3和Model Y将不再配备雷达传感器，取消车前方的毫米波雷达，仅使用摄像头作为自动驾驶系统的信息采集，这意味着特斯拉准备“冒天下之大不韪”，成为真正意义上第一个在量产车上实现“纯视觉”自动驾驶方案的车企。
      据悉，特斯拉暂时并不会对北美市场的Model S和Model X车型进行同样的改动，也不会对海外市场生产的特斯拉车型进行改动。
   不过，仅仅是在北美市场取消毫米波雷达，已经导致特斯拉在美国失去了多家机构的安全背书。包括美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)、《消费者报告》和美国公路安全保险协会(IIHS)在内的多家机构均宣布，将暂停或取消特斯拉Model 3和Model Y车型的部分安全背书。
   事实上，特斯拉CEO埃隆·马斯克一直坚定地反对激光雷达，甚至多次在公开场合贬低激光雷达，比如：“激光雷达毫无意义，对于自动驾驶 汽车 来说没有必要”；“激光雷达昂贵、丑陋、没有必要”；“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的，如果长了一堆的话，那就太可笑了”；“任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终”等等。
      那么，为什么马斯克会如此坚定地“嫌弃”激光雷达乃至所有雷达，如此推崇“全视觉”方案？
   要搞清这个问题，我们可能需要先对自动驾驶系统方案有一个基本了解。
    视觉派 VS 激光雷达派 
   要打造一套自动驾驶系统方案，自然离不开自动驾驶算法。而要达成计算，首先需要足够多的信息。
   在行驶过程中，车辆收集信息的来源，就是车身上大大小小的传感器。其中，要实现自动驾驶，最为重要的传感器，就是摄像头和激光雷达（当然，还要加上毫米波雷达和超声波传感器等的辅助）。
   因此，在自动驾驶领域，一直分为视觉派和激光雷达派。前者主张使用高清摄像头 + 视觉识别算法，后者主张再加入激光雷达以保证系统稳定。
      视觉派，或者说纯视觉感知方案，其实就是完全模拟人驾驶 汽车 时的状态，首先由“眼睛（摄像头）”看到画面，然后传输给“大脑（处理器）”进行处理判断，然后给“腿脚（行驶机构）”下达命令。
   除了特斯拉以外，国内包括极氪、百度等企业也都采用了纯视觉感知方案。
      激光雷达派，或者说激光雷达方案，就是以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头来完成自动驾驶。包括发现物体、测距等一系列信息的获得，主要靠激光雷达来实现，从而绘制出一张3D环境地图来让系统进行分析和下达指令。
   相对来说，这种方案更像是人在行走的同时，手里还拄着一根拐杖。包括小鹏、蔚来、北汽ARCFOX、智己等众多车企亮相的新产品均采用了这一方案。
    孰优孰劣？ 
   纯视觉方案的优势在于，摄像头获取的视频数据与人眼感知的真实世界最为相似，也最接近人类驾驶的形态。同时，在现阶段激光雷达价格居高不下的情况下，视觉派仅使用摄像头，更容易控制成本。
   另外，摄像头捕捉到的图像很适合用于识别物体、进行分类，在算法出色的情况下，能够有效排除干扰项，并能够在行驶过程中进行自主学习。
      特斯拉的纯视觉算法分析能力已经很强
   但是，作为与人眼相似的视觉算法，很容易受到光照影响，在极端天气或者光线不好的情况下，很容易造成误判。之前特斯拉车型在开启AutoPilot后，经过立交桥或者普通桥梁之下时偶发突然自动刹车的情况，就是因为算法将摄像头里突然出现的阴影当做障碍物导致的。
   而相比纯视觉方案，激光雷达方案的优势就是监测的距离更长，精度更高，响应速度更灵敏，并且不受环境光影响。其对三维信息的处理，对物体大小、移动速度的计算都有着非常优异的表现。
      激光雷达绘制3D环境地图的效果图
   不过，激光雷达也并非尽善尽美，它也存在对物体的识别能力偏弱、价格高昂、在雨雪等极端天气测距精度会受影响等问题，因此激光雷达必须要借助其他传感器收集的信息，才能共同作用于算法，保证安全驾驶。
   此外，大量的数据收集，对处理器的算力要求也很高，这相当于抬高了整车的成本。
   从理论上来说，视觉技术和激光雷达相互结合是目前较为完善的方案，但在综合现有技术、产品成本等多个因素后，想要实现融合两种方案的“第三种方案”难度过大。也正是基于此背景，自动驾驶领域才分为了视觉派和激光雷达派这“立场鲜明”的两派，而马斯克和他的特斯拉则坚定不移地“站队”视觉派。
    特斯拉的取舍 
   其实，弃用激光雷达，乃至如今弃用毫米波雷达，特斯拉做出如此选择的重要原因之一是为了实现更低的成本。
   毕竟，激光雷达的成本非常高，早期的机械式激光雷达价格动辄十万美元起，而如今随着电子行业的发展，激光雷达的价格有所降低，但基本还维持在几百到上千美元的级别，但这相比高清摄像头“仅有”几十甚至十几美元的价格还是高了许多。
      激光雷达成本高昂
   不过，成本以外，特斯拉逐步弃用雷达的选择，也有技术层面的取舍。
   首先，激光雷达无法判断物体的具体性质，就容易造成误判。比如一个大的塑料袋从前面飘过，摄像头方案能够识别出是塑料袋，然后不理会，但激光雷达会判断为阻碍物，然后把车停下来。
   其次，毫米波雷达同样也有诸多限制。毫米波雷达的探测距离受到其频段损耗的直接制约，既无法识别行人，也无法对周边所有障碍物进行精准的建模，同时由于获取的数据量众多，还需要分走处理器宝贵的算力。
   最后，对于在视觉方案方面目前走得最远也是做得最好的特斯拉来说，已经在视觉算法方面有了庞大的投入。要放弃之前如此大的积累，转身去做另一条路线，从投入产出比来说可谓“得不偿失”。
   当然，也有人结合特斯拉与激光雷达技术公司Luminar签订了一份使用激光雷达进行测试和开发的合同的消息，以及前段时间推特上曝出的特斯拉给Model Y安装激光雷达的照片，猜测马斯克可能会“打脸”，特斯拉可能会在未来转向激光雷达路线。
      对此，有业内人士判断，特斯拉在Model Y上安装激光雷达，很有可能是“用激光雷达来训练视觉算法，以便其迅速成长，从而最终彻底抛弃所有雷达”，在特斯拉的量产车上应该看不到激光雷达。
    准备“一条道走到黑”的特斯拉 
   从目前特斯拉北美官网的最新展示页面来看，在全自动驾驶（FSD）的介绍中，毫米波雷达性能展示信息已被撤掉，仅仅保留了视觉和超声波传感器部分。
   同时，特斯拉还在5月28日发布了司机监控系统，通过使用驾驶室摄像头的方式，让Model 3和Model Y的车载摄像头在Autopilot系统启用时监控司机行为，检测并提醒司机保持注意力集中。特斯拉声称“摄像头数据会保存在 汽车 中，系统不会将数据传回公司，除非用户启用数据共享”。
      目前的FSD介绍已经没有了毫米波雷达
   另外，特斯拉的FSD V9.0版本也将在今年正式推送。
     当然，车主要升级到最新的FSD还是需要一定的“牺牲”的。特斯拉表示：“在这一过渡期间的短时间内，搭载特斯拉视觉系统的 汽车 可能会有一些功能暂时受限或不能启用，包括：自动转向将被限制在最高时速75英里（约120km/h）和更长的最低跟随距离。智能召唤（如果装备）和紧急车道偏离避免可能在交付时被禁用。”
   未来是激光雷达凭借安全优势赢得市场，还是视觉算法凭借更低的成本优势赢得市场，目前尚难定论。
   但从现有的信息来看，特斯拉是要把纯视觉方案“一条道走到黑”了。
     校对：施鋆

4. 特斯拉北美部分车型取消毫米波雷达 包括Model 3/Y

易车讯 日前，我们从相关渠道获悉，从本月开始交付的北美市场Model 3和Model Y不再配备毫米波雷达。而Model S或Model X虽未调整，但最终也会移除。据悉，取而代之的是基于摄像头的系统。

由于雷达传感器的成本相对较高，并且在车辆中处理来自雷达传感器的数据时所需的计算能力要很强，所以特斯拉曾表示：“纯视觉系统才是实现完全自主驾驶的最终所需”，而美国市场是特斯拉向“纯视觉”转型的第一站。毫米波雷达的移除，也标志着特斯拉将首次依靠摄像头视觉和神经网络处理来实现Autopilot、全自动驾驶（FSD）等功能。
“在这一过渡期间的短时间内，搭载特斯拉视觉系统的汽车可能会有一些功能暂时受限或不能启用，包括：自动转向将被限制在最高时速75英里（约每小时120公里）和更长的最低跟随距离。智能召唤（如果装备）和紧急车道偏离避免可能在交付时被禁用。”特斯拉表示在这段技术调整期间，Autopilot和FSD系统的一些功能可能会受到限制。


对此，特斯拉CEO马斯克表示：“纯视觉Autopilot现在正在北美地区推广。此生产版本将在2周内更新，然后在一周后发布FSD beta V9.0（也是纯视觉版本）。FSD订阅将在大约同一时间启用。”
据了解，目前已经订购Model 3或Model Y但不知道这一调整的客户将在接收他们的车之前被通知这一消息。