「特斯拉」实现高级自动驾驶，一定要用激光雷达吗？( 二 )
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具体而论 ， 激光雷达的性能又跟线束的多少有关 ， 线束越多其覆盖角度也越高 ， 但同时其成本也越高 。 主流的自动驾驶汽车的激光雷达配置方案都是由一颗昂贵的64线激光雷达和多颗16线的激光雷达组成 ， 而这些激光雷达的成本费用仍然是众多厂商不能承受之重了 。
用马斯克的话说 ， “我不认为它（激光雷达）对于汽车的发展是有意义的 ， 我认为它不是必须的 。 ”
那到底是不是必须的 ， 我们可以深入到“激光雷达”与“纯视觉计算”的两派相争的现场一探究竟 。
技术性能VS商业成本 ， 激光雷达与视觉计算各有胜负
站在激光雷达这一方的“选手”可谓人多势众 ， 主流的自动驾驶厂商如谷歌 Waymo、通用 Cruise ， 再到国内的百度Apollo、 Pony.ai、文远知行等都是其拥护者 。 典型标志就是这些厂商的车顶上都有着非常扎眼的激光雷达设备 。
而支持视觉计算技术的一方 ， 主力队员就是已经成功量产售卖的特斯拉 ， 理念相同的日产 ， 以及一些自动驾驶技术解决方案的初创公司 。
就在去年马斯克“大放厥词”的之后 ， 分属两大阵营的两款新车的技术方案给了我们对比的可能 。 一款是日产基于ProPilot 2.0系统打造的
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Skyline(参数|图片)（天际线）车型 ， 一款是奥迪推出的基于Audi AI系统并以激光雷达为探测主体的奥迪
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A8L(参数|图片) 。
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日产ProPilot 2.0系统在硬件上没有采用激光雷达 ， 而是采用了5个毫米波雷达 ， 12个超声波雷达 ， 以及7个摄像头；而在前值摄像头上 ， 采用了Mobileye提供的三目摄像头 ， 实现了数据运算和传输速度的提升；另外加上GPS系统和三维高精度地图数据分析装置 ， 构成了自动驾驶所需的360度观察体系 。
相比较特斯拉Autopilot 系统只用了1台毫米波雷达系统 ， 日产ProPilot 2.0直接增加到了5台 ， 涵盖中长测距 ， 可谓直接越过L2.5级的水平 ， 达到其宣称的L3级自动驾驶 。
而Audi AI则搭载了1台长测距探测雷达 ， 4台中测距探测雷达、12台毫米波雷达以及Mobileye提供的前向摄像头；除此之外 ， 在激光雷达上 ， Audi AI还使用了来自Valeo的四线激光雷达 ， 可以非常精确地获取前方各类物体的信息 。 直观地比较 ， Audi AI在系统的冗余上和识别场景上都比ProPilot 2.0有优势 。
其中 ， ProPilot 2.0主打高速封闭路段的全自动驾驶 ， 尽管速度更高 ， 但是场景单一 ， 实现难度更小；而audi AI自动驾驶则放在了60KM/h以下的低速开放路段 ， 但开放路段的场景复杂 ， 突发情况更多 ， 对系统的安全性要求更高 ， 因此audi AI应用范围更广 ， 更配得上L3级自动驾驶的水平 。
那么这意味着采用激光雷达的audi AI的胜利吗？从技术的性能效果上 ， 确实如此 ， 而从商业成本上则是ProPilot 2.0占优 。 毕竟Skyline和奥迪A8L在价格上差着2倍多的差距 ， 坚持视觉计算路线的ProPilot 2.0显然会有更大的商业空间 。
那么 ， 上升到更高一级的L4级自动计算 ， 从技术的安全性和可靠性上 ， 是否激光雷达已经稳操胜券 ， 而纯视觉计算一方就再无机会呢？答案恐怕还是不确定 。
纯视觉+毫米波 ， 激光雷达N种可能替代方案
为什么还是不确定呢？因为在从技术解决方案迈向商业量产的路上 ， 仍然横跨着诸多障碍 。 对于自动驾驶技术解决方案提供方来说 ， 当然是系统的安全可靠性是排在第一位的 ， 实现这一方向最简单方式就是不断“堆料”就可以 ， 然而对于面向普通消费者的整车厂来说 ， 除了稳定可靠 ， 造车成本、造型美观度等都要统统放在和车辆安全同样的高度去考虑 。
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