特斯拉自動(dòng)駕駛用雷達(dá)。

目前，特斯拉在自動(dòng)駕駛方面的配置有過(guò)變化。起初，特斯拉取消毫米波雷達(dá)轉(zhuǎn)用純視覺(jué)方案，這一決策在當(dāng)時(shí)引起了爭(zhēng)議。有觀點(diǎn)認(rèn)為這樣能降低硬件成本，且視覺(jué)分辨率高于其他傳感器。

但實(shí)際情況是，自采用純視覺(jué)后，特斯拉汽車出現(xiàn)事故的概率更高，比如無(wú)故自動(dòng)剎車、錯(cuò)誤識(shí)別街道標(biāo)識(shí)、難以識(shí)別應(yīng)急救援車輛等問(wèn)題。

不過(guò)，在最新的 HW4.0 自動(dòng)駕駛套件中，特斯拉又重新加入了 4D 毫米波雷達(dá)，其分辨率大大提高，增強(qiáng)了在靜態(tài)物體識(shí)別上的可信度。4D 毫米波雷達(dá)的量程為 40m，分辨率達(dá)到 5cm，探測(cè)距離在 200m 以內(nèi)，能夠在 120°至 180°之間進(jìn)行 360°全覆蓋探測(cè)。4D 毫米波雷達(dá)具有高精度、抗干擾、抗強(qiáng)光、能準(zhǔn)確測(cè)量速度和距離等優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于未來(lái)，毫米波雷達(dá)技術(shù)可應(yīng)用于自動(dòng)駕駛和智能交通、成為下一代人機(jī)交互工具、智能家居、工業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。

馬斯克一開(kāi)始否定激光雷達(dá)方案，是因?yàn)槠溆布杀靖?，還需搭配高精地圖，搭建和更新成本也很高。特斯拉只依賴純攝像頭的技術(shù)路線，靠的是強(qiáng)大的軟件支撐，主要是 AI 算法模型。特斯拉通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Transformer 大模型對(duì)車輛周圍物體進(jìn)行分析，建立 Occupancy Network 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出 Occupancy Volume 和 Occupancy Flow，組成 4D 投影畫面，還借助 NeRFs 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立 3D 模型用于交叉驗(yàn)證和環(huán)境備份。路徑規(guī)劃算法也有轉(zhuǎn)變，從人為規(guī)定規(guī)則到讓 AI 學(xué)習(xí)人類駕駛素材。

總體上，特斯拉只依靠攝像頭的純軟件技術(shù)方案對(duì)硬件傳感器依賴低，但對(duì)軟件和算力要求高。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）