智能驾驶之争:激光雷达VS纯视觉,中国车企谁将引领未来?
4月14日消息,随着智能驾驶技术的广泛应用,相关的交通事故也呈现出上升趋势。这一现象固然与车企过度宣传有关,但更多还是源于驾驶员自身的不负责任态度。
智能驾驶与自动驾驶并非同一概念,而由其引发的事故也使人们再次对哪种雷达方案展开了争论:到底是纯视觉更安全,还是激光雷达更有优势?
特斯拉始终坚持纯视觉技术路线,而国内大部分车企主要依赖激光雷达,仅在一些低配车型上采用纯视觉方案,且发生事故的情况大多出现在使用激光雷达的车型中。
清华大学苏州汽车研究院智能网联中心技术总监孙辉在接受采访时指出,纯视觉方案高度依赖模型的泛化性能,这可能导致一定程度的漏检问题。特别是在光线条件不佳或过曝的情况下,系统更容易丧失感知能力。
但更关键的是,国内相关车企在硬件与模型训练层面相比特斯拉均有差距。
对于“纯视觉”路线的一个质疑在于其夜间表现。“目前多数特斯拉仍在使用3.0版本硬件,配备8个200万像素摄像头,144 TOPS算力,这一版本硬件的摄像头夜间成像可能存在问题。
新款Model Y搭载了4.0版本硬件,配备了8个500万像素的索尼摄像头,具备720 TOPS的强大算力。这些摄像头在极低光照条件下,如仅剩1勒克斯的无月夜空,依然能够清晰成像,而在光照强度高达8万到10万勒克斯的夏日正午,也能够避免过度曝光。这表明,这些摄像头对于光线适应能力远远超过了人眼的表现。 我认为,这一技术进步对自动驾驶的安全性提升具有重要意义。通过更广泛的照度适应范围,车辆能够在更多复杂的环境中准确识别周围环境,无论是漆黑的夜晚还是强烈的阳光下,都能保持稳定的感知能力。这种技术不仅增强了行车安全,也为未来更高阶的自动驾驶功能奠定了坚实的基础。同时,这也反映了汽车行业在智能化和传感器技术上的持续突破,让我们对未来的智能出行充满期待。
相比之下,国内相关车企可能配备数量更多的摄像头,基本包括前后两只800万像素摄像头,但是摄像头对照度的适应范围可能不及特斯拉使用的索尼摄像头,可能导致夜间成像质量存疑。”
“国内车企在车载摄像头、芯片等硬件方面的配置尚可,但是训练算力与数据的缺失才是关键。”
纯视觉方案的优化主要聚焦于硬件和软件两个维度,而软件性能的提升高度依赖于数据支持。大模型训练往往需要庞大的数据量,国内车企在数据积累方面或许并不逊色于特斯拉,但在训练算力上普遍面临短板。
比如,特斯拉V12版本FSD使用1000万段,每段1分钟时长的用户数据。如果1分钟对应的行驶距离是1公里,这意味其使用1000万公里用户驾驶数据,如此数据量难以通过数据采集的方式完成,从采集到标注的成本为七八十亿元,因此没有车企能够依靠数据采集的方式积累足够的数据。
有国内第三方智驾方案供应商告诉记者,在数据方面,特斯拉相比国内厂商确实具备很大优势,因其具有先发优势。据他预估,如果一家车企累计销量超过百万辆,便会具备“相对可以”的模型训练数据基础。
国内车企在没有激光雷达的辅助驾驶系统方面,“差距非常明显”。
其实,归根结底两种方案之争并无绝对的对错之分,只是如果仅仅关注最终的结果而忽视了过程,就可能导致消费者产生认知上的偏差,这才是最需要警惕的问题。
所以,无论智能驾驶技术发展到哪一步,最终的决策权仍然应当掌握在驾驶者手中,而非完全依赖于机器。这一观点提醒我们,在享受科技带来的便利时,仍需保持对安全的高度重视。 随着自动驾驶技术的不断进步,许多人开始期待它能够彻底取代人类驾驶。然而,从目前的技术水平来看,无论是L2级辅助驾驶还是更高级别的自动驾驶系统,都难以做到百分之百的可靠性和安全性。特别是在复杂的交通环境中,机器可能无法像人一样迅速做出判断或应对突发状况。因此,驾驶者的主动参与和掌控仍是不可或缺的环节。 我认为,智能驾驶技术的核心价值在于为用户提供更加便捷、舒适的出行体验,同时提升整体交通安全水平。但与此同时,我们也需要正视其局限性,并明确技术的应用边界。只有当驾驶者与机器形成良好的协同关系,才能真正实现人机共融的理想状态。此外,未来还需进一步完善相关法律法规,确保技术发展不会超越社会伦理底线,从而让智能驾驶更好地造福人类。
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