端到端來了，激光雷達(dá)就沒有明天了嗎？

一直以來，純視覺技術(shù)路線和多傳感器融合技術(shù)路線之爭都是自動駕駛領(lǐng)域最為引戰(zhàn)的話題，沒有之一。

兩年前，特斯拉推出占用網(wǎng)絡(luò)之后，小鵬汽車自動駕駛部門負(fù)責(zé)人吳新宙大受震撼地表示激光雷達(dá)廠商應(yīng)該轉(zhuǎn)型了，兩年時間過去了，激光雷達(dá)不僅沒有被消滅，頭部激光雷達(dá)廠商的營收反而繼續(xù)錄得翻番式的同比增長。

不過，危機(jī)始終存在，最近一年來，端到端范式的出現(xiàn)極大地提高了視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，純視覺方案展現(xiàn)出了可以逼近人類老司機(jī)水平的美好前景，在這樣的背景下，本土頭部智駕車企小鵬、蔚來、極越紛紛推出了純視覺高階智駕方案，剛剛逃過一劫的激光雷達(dá)有可能再次面臨生死難關(guān)嗎？

端到端大幅提升純視覺智駕系統(tǒng)性能  

在2024年第三季度的財報電話會議上，馬斯克表示，進(jìn)入2024年以來，端到端形式的FSD性能提升了兩個數(shù)量級，而且，從當(dāng)前的V12.5到即將于11月份推出的V13，性能還將有5-6倍的提升。這么算下來，單看2024年，特斯拉FSD的性能提升幅度至少高達(dá)500倍。

鑒于馬斯克在自動駕駛上的表態(tài)一向過于夸張，最好還是參考一些國內(nèi)友商的說法。頭部智駕方案商Momenta掌門人在最近的一次采訪中表示，自轉(zhuǎn)向端到端技術(shù)路線以來，Momenta面向量產(chǎn)乘用車的高階智駕產(chǎn)品Mpilot的性能提升了不止10倍。

圖片來源:Momenta

車企方面，頭部智駕車企小鵬汽車在5月20日的AI Day上表示，將在未來18個月內(nèi)將XNGP的性能提升30倍，于2025年底實現(xiàn)類L4級的智能駕駛體驗。

嘗到端到端范式甜頭的還有理想汽車，在6月份的藍(lán)皮書論壇上，理想汽車掌門人李想表示，理想汽車將在一年內(nèi)實現(xiàn)L3，三年內(nèi)實現(xiàn)L4，具體的數(shù)字上，在8月底的成都車展上，理想汽車對外公開了平均接管里程在端到端范式的驅(qū)動下肉眼可見的飛速變化。

自7月30日到8月26日，不到一個月的時間，理想智駕系統(tǒng)的平均接管程從12.21公里提升到21.8公里，一個月不到，MPI取得了近乎翻番式的增長，這種迭代速度在一年前簡直是不可想象的。

圖片來源：理想汽車

總之，端到端范式終于讓高階智能駕駛從理想走進(jìn)現(xiàn)實。特斯拉、本土頭部智駕車企和方案供應(yīng)商的智能駕駛系統(tǒng)性能在一年內(nèi)都取得了十幾倍甚至幾十倍的跳躍式增長，而且，系統(tǒng)性能迭代的速度肉眼可見大大加快了。

特斯拉FSD性能的突飛猛進(jìn)以及特斯拉剛剛推出的無人駕駛出租車依然不搭載激光雷達(dá)的事實似乎表明，端到端純視覺方案可以兌現(xiàn)通向高等級自動駕駛的美好前景。在視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步具備智能涌現(xiàn)能力且有望繼續(xù)提升性能的情況下，激光雷達(dá)是不是可以退休了呢？

當(dāng)然不是，因為激光雷達(dá)的核心價值在于提升行車安全，而純視覺方案恰恰在安全上存在一定的天花板。 

多傳感器融合的核心價值在于行車安全  

純視覺和多傳感器融合的爭論由來已久，本文無意介入立場的爭論，倒是可以轉(zhuǎn)述幾位大佬的看法：

“

在沒有搭載激光雷達(dá)的樂道L60發(fā)布會后的媒體見面會上，蔚來汽車掌門人李斌表示，認(rèn)為激光雷達(dá)沒有用的人非蠢既壞；

剛剛推出AI鷹眼視覺方案的小鵬汽車掌門人何小鵬在發(fā)布會中表示，AI鷹眼視覺方案能夠做到在99.9%的場景下性能不輸于帶激光雷達(dá)的XNGP MAX版本；

國內(nèi)頭部激光雷達(dá)廠商禾賽科技有一個類似的說法：激光雷達(dá)可以幫助應(yīng)對1%的復(fù)雜場景。

圖片來源：禾賽科技

我們無從得知何小鵬99.9%這個數(shù)字的背后有沒有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)推算，也不用糾結(jié)從1%到0.1%到底發(fā)生了什么。直接撥開浮云遮望眼，站在第一性原理的角度，多傳感器融合對比純視覺方案的優(yōu)勢可以利用更大波長范圍的信息。

據(jù)悉，攝像頭檢測的可見光的波長介于350納米到740納米之間，量產(chǎn)車用激光雷達(dá)發(fā)射和接收激光的波長介于740納米到1550納米之間，毫米波雷達(dá)的雷達(dá)信號波長在4毫米左右。

根據(jù)物理規(guī)律，波長越長，光的穿透能力越強(qiáng)，4D毫米波雷達(dá)可以處理的雷達(dá)信號的波長遠(yuǎn)超于可見光和激光雷達(dá)發(fā)射的激光，不會受限于光線的遮擋，它可以檢測到前前車（位于前方車輛的前方那一輛車）的核心原理就在這里。    

圖片來源：華為

具體到激光雷達(dá)，激光的波長更長，穿透能力也強(qiáng)于可見光，不過，其核心優(yōu)勢不在這里，在光照魯棒性和精確測量距離信息上。這一波端到端熱潮較大地提升了視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力，使其可以在一定程度上提升暗光、炫光、逆光場景下的表現(xiàn)，并通過海量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，掌握了從2D圖像中準(zhǔn)確估計3D深度信息的能力。

但是，這并非意味著激光雷達(dá)可以放馬南山、刀槍入庫了。

圖片來源：小鵬汽車

在光照適應(yīng)能力方面，激光雷達(dá)的工作可以完全不依賴有沒有光、光照條件怎么樣，而視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無論怎樣進(jìn)化，還是要依賴一定的光照亮度的，在創(chuàng)世紀(jì)里，上帝說有光就有了光，要是說沒光就沒了光了呢？

在距離信息方面，由于汽車要在3D空間中駕駛，行車安全與自車與旁車距離、與障礙物之間的距離密切相關(guān)，激光雷達(dá)通過飛行時間測量到物體表面的距離，直接給出精確的距離信息，直給當(dāng)然比AI估計具備天然的優(yōu)勢。此外，一些誤導(dǎo)性的場景也容易使AI視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出錯誤的深度信息。    

圖片來源：德州儀器

其后果就是，雖然基于端到端大模型的視覺方案可以更省錢，能夠基于L2的硬件實現(xiàn)L3+級的用戶體驗，但是，在1%（禾賽科技）的場景下，視覺方案無法保證行車安全。

圖片來源：小鵬汽車

所以，雖然激光雷達(dá)的生存空間在能力突飛猛進(jìn)的AI視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷擠壓下逐漸弱化，但它依然將AEB發(fā)展成了兵家必爭之地。激光雷達(dá)的核心價值就在這里，保障行車安全，并提高安全的天花板。

堅守純視覺路線的特斯拉剛剛推出的無人駕駛出租車Cybercab也沒有使用激光雷達(dá)，一方面是因為馬斯克可以“自研”L4等級的判斷條件，另一方面則在于特斯拉沒有把大幅度提高智駕安全作為自己的愿景。

如果取信馬斯克的話，相較于年初的版本，特斯拉FSD V13將平均接管里程提升了至少三個數(shù)量級，但是，與行車安全密切相關(guān)的百萬公里事故率只進(jìn)步了20%！MPI提升1000倍，安全水平提升0.2倍，如此巨大的差距，原因就在于只使用攝像頭的純視覺方案可以極大地提升在99%的場景下的表現(xiàn)，卻受限于光照條件、天氣條件、AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幻覺無法很好地應(yīng)對那1%的復(fù)雜場景。    

圖片來源：特斯拉

寫在最后  

對于很多人來說，純視覺路線的特斯拉FSD已經(jīng)將安全性提高了10倍，十倍的安全性能提升足夠了，生死有命，富貴在天，還要啥自行車呢？但是，人機(jī)共駕狀態(tài)下的安全性提高10倍絕不等同于全自動駕駛狀態(tài)下的安全性提升十倍，而且，堅守多傳感器融合陣營的華為們也有著更高的追求。

全球累計投入自動駕駛賽道十幾萬億，最終的結(jié)果是讓幾千萬司機(jī)下崗，付出如此巨大的代價，為何不追求更高的安全目標(biāo)呢？