马斯克吐槽激光雷达方案错误 国产车真的走偏了吗？-百家乐凯发k8

这两天，埃隆马斯克在社交媒体再一次吐槽，说激光雷达是自动驾驶中“错误的百家乐凯发k8的解决方案”，他认为在复杂的道路驾驶环境中，模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统，才是最为有效的方式。有网友留言，说不明白为什么马斯克对于激光雷达有病态的仇恨。马斯克的回复说自己的领导的space x工程项目建造了用于对接龙飞船的激光雷达。言下之意就是说自己对激光雷达很了解，所以才不用。

现在把问题又留给自动驾驶行业，激光雷达到底该不该从车上拿掉呢？其实，从今年特别火的端到端自动驾驶概念兴起之后，国内已经有几家车企在跟进特斯拉的路线了，除了一直坚持纯视觉感知的极越，小鹏的变化较大，他们已经在新车上取消了激光雷达。不过，国内主流的厂家，比如鸿蒙系、理想、蔚来等其他新势力，目前虽然说都跟进到了端到端的技术，但依然保留了激光雷达，甚至像埃安rt、这样20万以内的车，还把激光雷达当作卖点。那么，激光雷达到底是不是摆设呢？

我们认为，利用端到端神经网络系统加上先进的ai算法，理论上可以让车辆实现跟人类老司机相同水平的驾驶能力，但目前国内可能所有智驾企业都还达到不到特斯拉fsd v12版的算法能力和大数据能力。对于国内大多数智驾公司而言，激光雷达还是不可或缺的感知硬件，对于测距、感知异形物体有不可替代的作用，在光线突然变化时作为安全冗余。

以今年进步比较神速的理想智驾为例，他们在确定端到端大模型后，当即就裁撤了很多程序工程师，改为端到端 vlm双模型系统。这里咱们简单介绍下什么是端到端，它核心就是指不再用人工制定的规则去约束智能驾驶系统，此前的自动驾驶是依靠大量工程师把现实中的场景程序化，车辆遇到类似场景去调用程序，这种方式的弊端是很难穷举所有的现实中的场景。而端到端，就是用神经网络系统，让人工智能自主学习，外界感知的信息从输入端直接到输出端，没有经过人工干预，这就是端到端。

国内目前主要的厂家虽然都宣称自己升级到了端到端，但其实在底层架构上，都保留了负责安全冗余的算法，还是融合算法。比较有意思的是，理想在端到端模式之外，还引入一套并行的vlm视觉语音模型，就是只调用纯视觉数据，去提升机器对复杂环境、交通规则的理解能力。相当于模拟人的大脑，一方面是快速反应能力，一方面是慢速的逻辑思考能力，两者交替记忆学习，让车辆越来越聪明。近期，咱们也实际体验了理想的ota 6.5.0版本，感觉进步确实非常快。

站在行业的角度看，激光雷达已经是初具规模的产业，在军用、航空航天、测绘等很多领域有重要作用，而且制造成本在不断降低，车辆保留一颗激光雷达完成可以接受，这也是更符合我们国情的方案。站在用户的角度看，如果喜欢智能驾驶，我们的建议是，就要一颗激光雷达，像用三颗激光雷达、用两颗激光雷达，都属于硬件过剩，没必要花那个冤枉钱。