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新智元報(bào)道

編輯：Aeneas 桃子

【新智元導(dǎo)讀】一心豪賭純視覺(jué)方案的特斯拉，這次官宣把超聲波雷達(dá)棄了。

山無(wú)棱，天地合，馬斯克初心未改。

作為純視覺(jué)一貫的忠實(shí)信徒，他近日宣布：特斯拉即將采用100%純視覺(jué)方案！

繼2021年5月特斯拉棄用毫米波雷達(dá)后，這次連僅有的超聲波雷達(dá)也扔掉了。

你如何看？

網(wǎng)友表示：不敢看，以后看見(jiàn)特斯拉就要躲遠(yuǎn)點(diǎn)。

超聲波雷達(dá)被棄了！

近日，特斯拉官方稱，從10月開(kāi)始，歐洲、北美、中東地區(qū)交付的Model 3、 Model Y將移除超聲波雷達(dá)傳感器（USS）。

并且將在全球推進(jìn)Model 3、Model Y純視覺(jué)方案。

與此同時(shí)，高端Model S、Model X在2023年也不再配備超聲波雷達(dá)傳感器。

聲明中，特斯拉解釋了其視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何取代超聲波雷達(dá)傳感器。

隨著USS被移除，特斯拉將會(huì)啟動(dòng)基于視覺(jué)Occupancy Network，目前僅能在FSD測(cè)試版中使用。

它能夠?qū)崿F(xiàn)Autopilot高清空間定位、更遠(yuǎn)距離可見(jiàn)性以及識(shí)別和區(qū)分對(duì)象的能力。

特斯拉還自信地表示，與配備雷達(dá)的車相比，采取純視覺(jué)方案的Model 3和Model Y在美國(guó)和歐洲保持或提高了主動(dòng)安全等級(jí)，并且在行人自動(dòng)緊急制動(dòng)(AEB)干預(yù)方面表現(xiàn)更好。

也就是說(shuō)，特斯拉的純視覺(jué)方案完全不輸「視覺(jué)+雷達(dá)」方案。

特斯拉官網(wǎng)也介紹道，8個(gè)攝像頭和強(qiáng)大的視覺(jué)處理能力可實(shí)現(xiàn)360度視野范圍，對(duì)周圍環(huán)境的監(jiān)測(cè)距離最遠(yuǎn)可達(dá)250米。

最后，特斯拉還指出在最近交付的沒(méi)有配備UUS車輛會(huì)有部分功能在短期內(nèi)受到限制，比如泊車輔助、自動(dòng)泊車、召喚、智能召喚功能。

這些問(wèn)題后續(xù)會(huì)通過(guò)OTA進(jìn)行修復(fù)。

先扔毫米波，再扔超聲波

要知道，馬斯克一直以來(lái)都是純視覺(jué)自動(dòng)駕駛方案的擁躉。

現(xiàn)在常見(jiàn)的汽車?yán)走_(dá)，主要分為這三種：超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)。它們基于不同技術(shù)原理，功能也各不相同。

超聲波雷達(dá)是通過(guò)超聲波發(fā)射裝置向外發(fā)出超聲波，再利用接收器接收反射回來(lái)的超聲波時(shí)間差來(lái)測(cè)算距離。主要用在倒車、自動(dòng)泊車上。

毫米波雷達(dá)，顧名思義用的是毫米波波段。測(cè)距原理是把無(wú)線電波（雷達(dá)波/電磁波）發(fā)射出去，根據(jù)接收回波與發(fā)送之間的時(shí)間差測(cè)得目標(biāo)位置距離數(shù)據(jù)。主要用于高速巡航車距保持功能。

激光雷達(dá)的工作原理是向目標(biāo)發(fā)射探測(cè)信號(hào)（激光束），然后將接收到的從目標(biāo)反射回來(lái)的信號(hào)（目標(biāo)回波）與發(fā)射信號(hào)進(jìn)行比較，獲得目標(biāo)距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、形狀等參數(shù)。

因?yàn)榧す馑俣瓤欤峁┬畔⒇S富，激光雷達(dá)是現(xiàn)在大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的第三重保障（第一重是毫米波雷達(dá)，第二重是攝像頭）。

蔚來(lái)ET7、小鵬P5等國(guó)產(chǎn)智能汽車都已配裝激光雷達(dá)。

而馬斯克對(duì)于激光雷達(dá)，態(tài)度一直很倨傲。

兩年前，他曾在某論壇上公開(kāi)說(shuō)：「誰(shuí)用激光雷達(dá)誰(shuí)是傻子」。

他還曾詳細(xì)解釋過(guò)自己對(duì)雷達(dá)和攝像頭的看法：

在雷達(dá)波長(zhǎng)下，現(xiàn)實(shí)世界看起來(lái)像一個(gè)奇怪的幽靈世界。除了金屬，幾乎所有東西都是半透明的。當(dāng)雷達(dá)和視覺(jué)感知不一致時(shí)，你采信哪一個(gè)？ 視覺(jué)具有更高的精度，因此投入兩倍的精力改善視覺(jué)比押注兩種傳感器的融合更明智。傳感器的本質(zhì)是比特流。攝像頭比特/秒的信息量要比雷達(dá)和激光雷達(dá)高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。雷達(dá)必須有意義地增加比特流的信號(hào)/噪聲，才能值得集成。隨著視覺(jué)處理能力的提高，攝像頭的性能將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開(kāi)當(dāng)下的雷達(dá)。

他說(shuō)到做到，特斯拉的所有車型上至今沒(méi)有一款采用激光雷達(dá)。

而早在2021年5月，特斯拉就曾官宣摒棄毫米波雷達(dá)功能。當(dāng)時(shí)他的這一石破天驚的舉動(dòng)，引起汽車行業(yè)內(nèi)的巨大爭(zhēng)議。

因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)的取消，特斯拉的幽靈剎車事件陡增，還引發(fā)了新一輪的監(jiān)管調(diào)查。

此前，美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局（NHTSA）發(fā)布了一份監(jiān)管文件顯示，特斯拉「幽靈剎車」的投訴量激增，從2月份的354起增長(zhǎng)至單月758起，短短幾個(gè)月，暴增了一倍。

一般來(lái)講，車輛在輔助駕駛過(guò)程中主動(dòng)剎車，原本是主動(dòng)避險(xiǎn)危險(xiǎn)。但「幽靈剎車」卻因?yàn)槠嚫兄布煌饨缯`導(dǎo)所致。

這樣突如其來(lái)的剎車就會(huì)帶來(lái)人身危險(xiǎn)以及車輛追尾事故。

而現(xiàn)在，馬斯克竟然把超聲波雷達(dá)也扔了。

這會(huì)帶來(lái)什么樣的問(wèn)題呢？我們知道，車輛主要是靠超聲波雷達(dá)來(lái)感知環(huán)境，也是靠它來(lái)發(fā)現(xiàn)空著的停車位。

因此，比起毫米波雷達(dá)，超聲波僅是用來(lái)感知環(huán)境和定位的利器。

作為最常見(jiàn)的車載傳感器，超聲波雷達(dá)的成本也并不高。無(wú)論是倒車方案還是自主泊車方案，都超不過(guò)500塊。

就是這么便宜的基本功能，馬斯克也照扔不誤。

網(wǎng)友對(duì)此評(píng)價(jià)：此舉的作秀成分大于實(shí)際意義。

知乎答主@森山

用算法模擬超聲波雷達(dá)？

那么，用計(jì)算機(jī)算法可以模擬超聲波雷達(dá)嗎？馬斯克說(shuō)能。

在今年十一的AI Day上，馬斯克祭出一套100%純視覺(jué)方案：8個(gè)攝像頭，only攝像頭。

他再次重申：而智能車的眼睛，就是攝像頭。我們?nèi)祟愅耆梢宰屩悄苘嚨难劬over一切。

在AI day上，特斯拉甩出一套別致的形容：我們?cè)趧?chuàng)造一種人造動(dòng)物——汽車。

因?yàn)樗芟駝?dòng)物一樣，自主、智能地行動(dòng)。而特斯拉的自動(dòng)駕駛方案，就是讓車模擬人類駕駛的過(guò)程：先用視覺(jué)辨別，再通過(guò)大腦神經(jīng)計(jì)算，最后到達(dá)身體執(zhí)行的層面。

特斯拉理想的視覺(jué)模擬攝像頭，就像人類視覺(jué)皮層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接一樣，能夠模擬大腦信息輸入和輸出的過(guò)程。

為此，特斯拉構(gòu)建了一種RegNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(residual neural networks)。

在底層，使用的是BiFPs為代表的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(feature pyramid networks)。

而在大腦神經(jīng)計(jì)算這一塊，特斯拉構(gòu)建了一個(gè)多任務(wù)學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)HydraNets，也叫「九頭蛇網(wǎng)絡(luò)」。

攝像頭傳進(jìn)來(lái)的數(shù)據(jù)，會(huì)利用RegNet殘差網(wǎng)絡(luò)和BiFPN算法模型統(tǒng)一處理，得出不同精度下的圖像特征，供給不同需求類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)。

此外，為了讓車輛擁有所謂的記憶能力，特斯拉會(huì)將行駛的環(huán)境特征提取出來(lái)，再標(biāo)記時(shí)間，形成一個(gè)3D+時(shí)間組成的4D空間，放入數(shù)據(jù)庫(kù)，訓(xùn)練自動(dòng)駕駛。

特斯拉還搭建了自動(dòng)標(biāo)注流水線，用45秒-1分的視頻，包括大量傳感器數(shù)據(jù)，交給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線學(xué)習(xí)，隨后用大量機(jī)器和人工算法，生成可以訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。包括3億個(gè)圖像和近50個(gè)標(biāo)注。

此處使用的是NeRF「神經(jīng)輻射場(chǎng)」，這種圖像算法能夠把2D轉(zhuǎn)為3D，給出一段XY的2D坐標(biāo)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能預(yù)測(cè)地面高度，生成XYZ的3D坐標(biāo)。隨后將各種道路信息數(shù)據(jù)放入，投射到攝像頭畫面，從而構(gòu)建出一個(gè)4D空間，模擬真實(shí)道路。

因?yàn)槭褂昧松窠?jīng)元渲染技術(shù)，圖像看起來(lái)更加逼真。

這個(gè)技術(shù)最強(qiáng)大的地方在于，不同于地圖，只要數(shù)據(jù)足夠精準(zhǔn)，和攝像頭捕捉的數(shù)據(jù)相吻合，就不需要額外的維護(hù)。

顯然，這一整套流程需要的強(qiáng)大算力，普通的計(jì)算機(jī)已經(jīng)不夠用了。

為此，特斯拉特意構(gòu)建了Dojo超級(jí)計(jì)算機(jī)。在不到1立方英尺的體積下，Dojo的算力高達(dá)9PFLOPs，I/O帶寬高達(dá)36TB/s。

馬斯克認(rèn)為，剔除超聲波雷達(dá)后，攝像頭就是唯一的傳感器。因此，可以有更純凈的數(shù)據(jù)和模型優(yōu)化。

通過(guò)AI算法，可以實(shí)現(xiàn)更清晰的空間定位、更遠(yuǎn)距離的可見(jiàn)性、更清晰的物體識(shí)別區(qū)分。并且整個(gè)模型還會(huì)隨著時(shí)間推移、隨著數(shù)據(jù)累增而不斷優(yōu)化躍遷。

根據(jù)特斯拉的展示，通過(guò)使用視頻網(wǎng)絡(luò)，視頻模塊的結(jié)果曲線已經(jīng)在雷達(dá)信號(hào)之上。

特斯拉的豪賭

純視覺(jué)方案究竟好不好，在多數(shù)人看來(lái)并不認(rèn)同。

作為超級(jí)網(wǎng)紅、流量神話，馬斯克此舉似乎并沒(méi)有科技深意，原因也許就兩個(gè)字：「省錢」（雖然并不能省多少）。

一直以來(lái)，特斯拉純視覺(jué)方案飽受詬病，最主要的原因便是其對(duì)于未知障礙物識(shí)別能力差。

無(wú)法識(shí)別「白色卡車」的特斯拉已經(jīng)導(dǎo)致多場(chǎng)車禍的發(fā)生，因此雷達(dá)也成為不可或缺的汽車裝備。

甚至在2021年CVPR分享會(huì)上，特斯拉AI主管稱「雷達(dá)只是一根拐杖」。

他表示，特斯拉最終還要完全依靠攝像頭，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)純視覺(jué)自動(dòng)駕駛。

此前有知乎網(wǎng)友曾拿下面這張圖做視覺(jué)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。

把白色卡車圖片導(dǎo)入Photoshop，采用快速選擇工具，試圖把白色卡車的輪廓勾選出來(lái)，得到的結(jié)果是這樣的：

有一大片藍(lán)天白云同時(shí)被劃入了勾選框。在Photoshop來(lái)看白色貨箱和天空是一樣的。

特斯拉輔助自動(dòng)駕駛視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)果可能也是如此。

對(duì)此，有網(wǎng)友稱遇見(jiàn)特斯啦要穿的鮮艷一些，尤其不能穿的像白色大貨車。

即便是這樣，特斯拉依然堅(jiān)持采用純視覺(jué)方案，從另一面看也是對(duì)自身一個(gè)豪賭。

剛剛提到，特斯拉在取消UUS后會(huì)啟動(dòng)Occupancy Network，能夠非常精準(zhǔn)識(shí)別周圍物理遠(yuǎn)近以及形狀。

在AI Day上，斯拉自動(dòng)駕駛研發(fā)總監(jiān)的解釋，它可以預(yù)測(cè)汽車周圍所有物體的體積占用率。

即3D空間中的每個(gè)體素或連續(xù)點(diǎn)都有被占用的概率以及它接下來(lái)的可能運(yùn)動(dòng)。

Occupancy Network技術(shù)的信息收集端頭就是攝像頭。用攝像頭收集到的汽車周圍各種元素后進(jìn)行計(jì)算并得出本車自動(dòng)運(yùn)行時(shí)的準(zhǔn)確位置。

它使用12位原始光子計(jì)算，每個(gè)像素有4比特信息，這意味著動(dòng)態(tài)范圍提高16倍，每個(gè)像素的位移計(jì)算速度是10毫秒。

從理論上講，的確有可能比傳統(tǒng)雷達(dá)傳感器更安全。

對(duì)于純視覺(jué)方案來(lái)說(shuō)，研發(fā)壓力主要在于軟件算法。顯然，視覺(jué)具有更大的開(kāi)發(fā)潛力，也擁有理論上更高的上限。

而攝像頭就好比人眼能夠采集帶有最豐富和完整的畫面信息。

特斯拉最終希望達(dá)到的目的，是讓其視覺(jué)處理能力達(dá)到激光雷達(dá)的可見(jiàn)性。這在行業(yè)中被稱為「?jìng)渭す饫走_(dá)」。

若想將2D圖像的每個(gè)像素還原成真實(shí)的3D場(chǎng)景，最核心的能力依舊是圖像處理算法，以及支持能夠運(yùn)行這一算法的算力硬件。

因此也不難理解特斯拉為何要研發(fā)自己的超算芯片。

同時(shí)，在今年AI Day上，特斯拉也計(jì)劃在2023年之前建造它的第一個(gè)Exapod。

當(dāng)然，針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)，特斯拉并未取消毫米波雷達(dá)，更沒(méi)有取消超聲波傳感器。因?yàn)閲?guó)內(nèi)交通環(huán)境更復(fù)雜，特斯拉純靠視覺(jué)難度較大。

對(duì)于超聲波的移除，網(wǎng)友認(rèn)為特斯拉自動(dòng)泊車功能本來(lái)就是災(zāi)難級(jí)的，這次官宣放棄明顯是減配減成本一路走到黑。

對(duì)此，網(wǎng)友表示：這是特粉必經(jīng)的一場(chǎng)修行。

知乎答主@Sudo Make

要是真出事了，也可以靠公司的法務(wù)部門顯神通。

無(wú)論如何，人的生命是無(wú)法交給算法的。

知乎答主@森山

參考資料：

https://www.tesla.com/support/transitioning-tesla-vision

https://zhuanlan.zhihu.com/p/570431956

https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707939768

https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707947762 https://www.zhihu.com/question/558212074/answer/2707622643

特別鳴謝知乎答主「劉三姐」的精彩回答