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2023-01-31
棄坑超聲雷達(dá)！特斯拉官宣100%純視覺自動駕駛，看路全靠8顆攝像頭
更新時間：2022-10-10 16:06:02作者：智慧百科
新智元報道
編輯：Aeneas 桃子
【新智元導(dǎo)讀】一心豪賭純視覺方案的特斯拉，這次官宣把超聲波雷達(dá)棄了。
山無棱，天地合，馬斯克初心未改。
作為純視覺一貫的忠實信徒，他近日宣布：特斯拉即將采用100%純視覺方案！
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，以后看見特斯拉就要躲遠(yuǎn)點。
超聲波雷達(dá)被棄了！
近日，特斯拉官方稱，從10月開始，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純視覺方案。
與此同時，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，特斯拉將會啟動基于視覺Occupancy Network，目前僅能在FSD測試版中使用。
它能夠?qū)崿F(xiàn)Autopilot高清空間定位、更遠(yuǎn)距離可見性以及識別和區(qū)分對象的能力。
特斯拉還自信地表示，與配備雷達(dá)的車相比，采取純視覺方案的Model 3和Model Y在美國和歐洲保持或提高了主動安全等級，并且在行人自動緊急制動(AEB)干預(yù)方面表現(xiàn)更好。
也就是說，特斯拉的純視覺方案完全不輸「視覺+雷達(dá)」方案。
特斯拉官網(wǎng)也介紹道，8個攝像頭和強大的視覺處理能力可實現(xiàn)360度視野范圍，對周圍環(huán)境的監(jiān)測距離最遠(yuǎn)可達(dá)250米。
最后，特斯拉還指出在最近交付的沒有配備UUS車輛會有部分功能在短期內(nèi)受到限制，比如泊車輔助、自動泊車、召喚、智能召喚功能。
這些問題后續(xù)會通過OTA進(jìn)行修復(fù)。
先扔毫米波，再扔超聲波
要知道，馬斯克一直以來都是純視覺自動駕駛方案的擁躉。
現(xiàn)在常見的汽車?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的超聲波時間差來測算距離。主要用在倒車、自動泊車上。
毫米波雷達(dá)，顧名思義用的是毫米波波段。測距原理是把無線電波（雷達(dá)波/電磁波）發(fā)射出去，根據(jù)接收回波與發(fā)送之間的時間差測得目標(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)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標(biāo)反射回來的信號（目標(biāo)回波）與發(fā)射信號進(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)。
因為激光速度快，提供信息豐富，激光雷達(dá)是現(xiàn)在大多數(shù)自動駕駛系統(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ET7、小鵬P5等國產(chǎn)智能汽車都已配裝激光雷達(dá)。
而馬斯克對于激光雷達(dá)，態(tài)度一直很倨傲。
兩年前，他曾在某論壇上公開說：「誰用激光雷達(dá)誰是傻子」。
他還曾詳細(xì)解釋過自己對雷達(dá)和攝像頭的看法：
在雷達(dá)波長下，現(xiàn)實世界看起來像一個奇怪的幽靈世界。除了金屬，幾乎所有東西都是半透明的。當(dāng)雷達(dá)和視覺感知不一致時，你采信哪一個？ 視覺具有更高的精度，因此投入兩倍的精力改善視覺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)高幾個數(shù)量級。雷達(dá)必須有意義地增加比特流的信號/噪聲，才能值得集成。隨著視覺處理能力的提高，攝像頭的性能將會遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開當(dāng)下的雷達(dá)。
他說到做到，特斯拉的所有車型上至今沒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)時他的這一石破天驚的舉動，引起汽車行業(yè)內(nèi)的巨大爭議。
因為毫米波雷達(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，美國國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起增長至單月758起，短短幾個月，暴增了一倍。
一般來講，車輛在輔助駕駛過程中主動剎車，原本是主動避險危險。但「幽靈剎車」卻因為汽車感知硬件被外界誤導(dǎo)所致。
這樣突如其來的剎車就會帶來人身危險以及車輛追尾事故。
而現(xiàn)在，馬斯克竟然把超聲波雷達(dá)也扔了。
這會帶來什么樣的問題呢？我們知道，車輛主要是靠超聲波雷達(dá)來感知環(huán)境，也是靠它來發(fā)現(xiàn)空著的停車位。
因此，比起毫米波雷達(dá)，超聲波僅是用來感知環(huán)境和定位的利器。
作為最常見的車載傳感器，超聲波雷達(dá)的成本也并不高。無論是倒車方案還是自主泊車方案，都超不過500塊。
就是這么便宜的基本功能，馬斯克也照扔不誤。
網(wǎng)友對此評價：此舉的作秀成分大于實際意義。
知乎答主@森山
用算法模擬超聲波雷達(dá)？
那么，用計算機算法可以模擬超聲波雷達(dá)嗎？馬斯克說能。
在今年十一的AI Day上，馬斯克祭出一套100%純視覺方案：8個攝像頭，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：我們在創(chuàng)造一種人造動物——汽車。
因為它能像動物一樣，自主、智能地行動。而特斯拉的自動駕駛方案，就是讓車模擬人類駕駛的過程：先用視覺辨別，再通過大腦神經(jīng)計算，最后到達(dá)身體執(zhí)行的層面。
特斯拉理想的視覺模擬攝像頭，就像人類視覺皮層的神經(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)計算這一塊，特斯拉構(gòu)建了一個多任務(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)來的數(shù)據(jù)，會利用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，特斯拉會將行駛的環(huán)境特征提取出來，再標(biāo)記時間，形成一個3D+時間組成的4D空間，放入數(shù)據(jù)庫，訓(xùn)練自動駕駛。
特斯拉還搭建了自動標(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)，隨后用大量機器和人工算法，生成可以訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。包括3億個圖像和近50個標(biāo)注。
此處使用的是NeRF「神經(jīng)輻射場」，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4D空間，模擬真實道路。
因為使用了神經(jīng)元渲染技術(shù)，圖像看起來更加逼真。
這個技術(shù)最強大的地方在于，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大算力，普通的計算機已經(jīng)不夠用了。
為此，特斯拉特意構(gòu)建了Dojo超級計算機。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AI算法，可以實現(xiàn)更清晰的空間定位、更遠(yuǎn)距離的可見性、更清晰的物體識別區(qū)分。并且整個模型還會隨著時間推移、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)信號之上。
特斯拉的豪賭
純視覺方案究竟好不好，在多數(shù)人看來并不認(rèn)同。
作為超級網(wǎng)紅、流量神話，馬斯克此舉似乎并沒有科技深意，原因也許就兩個字：「省錢」（雖然并不能省多少）。
一直以來，特斯拉純視覺方案飽受詬病，最主要的原因便是其對于未知障礙物識別能力差。
無法識別「白色卡車」的特斯拉已經(jīng)導(dǎo)致多場車禍的發(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)來實現(xiàn)純視覺自動駕駛。
此前有知乎網(wǎng)友曾拿下面這張圖做視覺識別實驗。
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，得到的結(jié)果是這樣的：
有一大片藍(lán)天白云同時被劃入了勾選框。在Photoshop來看白色貨箱和天空是一樣的。
特斯拉輔助自動駕駛視覺識別系統(tǒng)的結(jié)果可能也是如此。
對此，有網(wǎng)友稱遇見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，特斯拉依然堅持采用純視覺方案，從另一面看也是對自身一個豪賭。
剛剛提到，特斯拉在取消UUS后會啟動Occupancy Network，能夠非常精準(zhǔn)識別周圍物理遠(yuǎn)近以及形狀。
在AI Day上，斯拉自動駕駛研發(fā)總監(jiān)的解釋，它可以預(yù)測汽車周圍所有物體的體積占用率。
即3D空間中的每個體素或連續(xù)點都有被占用的概率以及它接下來的可能運動。
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)行計算并得出本車自動運行時的準(zhǔn)確位置。
它使用12位原始光子計算，每個像素有4比特信息，這意味著動態(tài)范圍提高16倍，每個像素的位移計算速度是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。
對于純視覺方案來說，研發(fā)壓力主要在于軟件算法。顯然，視覺具有更大的開發(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，是讓其視覺處理能力達(dá)到激光雷達(dá)的可見性。這在行業(yè)中被稱為「偽激光雷達(dá)」。
若想將2D圖像的每個像素還原成真實的3D場景，最核心的能力依舊是圖像處理算法，以及支持能夠運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，在今年AI Day上，特斯拉也計劃在2023年之前建造它的第一個Exapod。
當(dāng)然，針對中國市場，特斯拉并未取消毫米波雷達(dá)，更沒有取消超聲波傳感器。因為國內(nèi)交通環(huán)境更復(fù)雜，特斯拉純靠視覺難度較大。
對于超聲波的移除，網(wǎng)友認(rèn)為特斯拉自動泊車功能本來就是災(zāi)難級的，這次官宣放棄明顯是減配減成本一路走到黑。
對此，網(wǎng)友表示：這是特粉必經(jīng)的一場修行。
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。
無論如何，人的生命是無法交給算法的。
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