文丨智能相對論??作者丨陳明濤

自動駕駛行業內一直對兩種路線有爭論。一個是實現無人駕駛的實現路徑之爭，走L1到L4的漸進式路線，還是走直達L4的跨越式路線；另一個是無人駕駛的感知方案之爭，選純攝像頭，還是選攝像頭和各種雷達融合。

就感知方案來說，所謂視覺與多傳感器融合，不僅有“是否多加雷達”的數量問題，還有“只用攝像頭到底夠不夠”的發展問題。在技術逐漸成熟后，“取”和“舍”都是車企們關注的焦點。

事實上，對于感知層硬件的取舍，新勢力頭部一直是行業的風向標。毫不夸張地說，高階智能駕駛感知層的技術方案，國外要看“特斯拉”，國內要看“蔚小理”。

在智能駕駛排位賽中，新勢力頭部已經開始將高速、城區、車庫的場景逐步融合，而大部分車企還在使用供應商方案，去推廣L2級輔助駕駛。顯然，不可能每家車企都有足夠的資金、資源和堅持，投入在漫長的智能駕駛發展之中。

具體去看，“蔚小理”是如何選擇智能駕駛感知方案？在可以預見的未來，智能駕駛感知方案會是一番場景？

國內看“特斯拉”，國外看“蔚小理”

如果有心關注“蔚小理”，可以發現他們各自有新車型將在今年完成上市，分別是蔚來ET7、小鵬G9、理想L9。同時，隨著理想L9將搭載自家的“理想AD Max”，三家的智能駕駛系統都已悉數登場。先來看看各家的感知方案：

我們先看理想L9。根據官方消息，理想L9視覺硬件包括6顆800萬像素攝像頭和5顆200萬像素攝像頭，其中前向的兩顆800萬像素攝像頭可實現120°的感知視角和550米的感知距離。同時，理想L9頂置了一顆激光雷達，型號為“禾賽科技 AT128”。

接著來看小鵬G9。除了2顆激光雷達，小鵬G9還將配備12個高清攝像頭、5顆毫米波雷達以及12顆超聲波雷達。并且，小鵬G9還將是首款搭載XPILOT 4.0智能駕駛系統的車型。

最后是蔚來ET7。其所搭載的Aquila超感系統包括1個超遠距高精度激光雷達“圖達通獵鷹”，11個800萬像素高清攝像頭，5個毫米波雷達，12個超聲波傳感器。

結合“蔚小理”新老車型一起看，可以得出兩點：一方面，高清攝像頭站“C位”，各家都在提升視覺在感知方案中所占的比例；另一方面，激光雷達成“輔助位”，如果新車型量產，將會進一步得到規模化應用。

無論是提高攝像頭還是激光雷達占比，“蔚小理”都有自己的考量。如果把攝像頭、激光雷達不計數量地做加法來形成一套感知方案，肯定會形成N種組合。但是，感知方案的優劣并不能以數量和性能來衡量，而是車企在深思熟慮后，能否給出針對自己車型的“最優解”。

看看“蔚小理”怎么用激光雷達的，將深有體會：

理想L9和蔚來ET7考慮激光雷達的意圖很明確，需要達到和駕駛員幾乎相同的視野距離。一方面，把激光雷達裝在車頂，理論上盲區少，視距更長；另一方面，兩款車分別用了激光雷達禾賽AT128和圖達通獵鷹，前者在已量產的車規級激光雷達中綜合性能最強，擁有高局分辨率、點云數量，后者擁有領先的激光波長，用來實現更遠的探測距離。

而小鵬G9采用和P5類似的激光雷達策略，目的是解決視覺盲區問題，然后去適應多變、復雜的城區場景。我們可以看到，激光雷達是在小鵬G9車頭左右各裝一個，同時選性能不用過強且性價比高的速騰聚創M1。它承擔的作用不同于理想L9和蔚來ET7，自然重要性就有差異。

感知能力是硬件、算法等共同作用的結果，算法是否領先在一定程度上能影響車企怎么用硬件。

比如小鵬，在中國電動汽車百人會論壇上表示，其智能輔助駕駛系統累計行駛里程1.4億公里，輔助泊車734萬起，高速公里的NGP輔助駕駛里程滲透率達到62%，整個XPILOT 3.0系統的用戶滲透率超過96%。

對比蔚來，其在實際應用中積累的用戶數據，是少于小鵬的。官方在用戶數據報告上顯示，NIO Pilot自動輔助駕駛系統，該系統已完成9次迭代升級，累計用戶行駛里程超過5200萬公里，累計駕駛時間超過75萬小時。

這和外界對“蔚小理”最初的印象一樣，在智能駕駛方面，小鵬實力優于蔚來和理想。因為要在算法、數據處理上建立優勢，小鵬車端的一部分硬件成本其實轉移到了后端，藏在“隱秘的角落”。所以目前，小鵬選擇攝像頭、激光雷達等硬件時會更為靈活，所受的約束更少。

而理想，過去在智能駕駛系統是處于劣勢的。這次通過升級理想L9的感知方案，其實表明了理想“補課”高階智能駕駛的決心：搭載“理想AD Max”智能駕駛系統，要進一步增強視覺感知，要用最好的激光雷達。

只是，對“蔚小理”智能駕駛能力誰更強的比較始終是外界的事。對于車企們自身的發展來說，當下最為關鍵的，是在新車型的基礎上去做新的嘗試，確定在可看見的未來，采取怎樣的智能駕駛技術路徑。

具體到智能駕駛的感知方案，“蔚小理”則是根據需求，決定每個高清攝像頭、激光雷達、毫米波雷達應該要承擔什么樣的角色，還有數量和種類。多傳感器共同幫助車企形成了最適合自己的智能駕駛系統，這套感知方案才會是車企們的“最優解”。

今年電動汽車百人會論壇上，小鵬汽車創始人何小鵬表示，會在2022年推出進階版智能輔助駕駛系統XPILOT3.5，目標是在2026年全面向無人駕駛過渡。如果奔著這個目標去，蔚來、理想都無法置身事外，“蔚小理”都需要提速了。

拋開商業模式，一切技術路徑都是“紙老虎”

正如之前所寫，在“蔚小理”的感知方案中，高清攝像頭和激光雷達的占比在提高，他們在走的是一條不斷配置升級的多傳感器融合路線。另一邊，國外的特斯拉已經徹底拋棄激光雷達和毫米波雷達，堅定地走純視覺路線。

而無論車企采取哪一種，攝像頭始終會是高階智能駕駛感知方案里最主要的硬件。

首先，攝像頭的實現是以人眼為基礎的。對人類駕駛員而言，在路上能看到的所有信息，憑借的是人眼的成像。攝像頭恰好就是為了還原人眼而設計的，而智能駕駛汽車本質也是服務人類設計出的交通體系。所以按照這個邏輯，攝像頭的地位不言而喻。

更重要的是，攝像頭能達到雷達無法達到的效果。比如在實際行駛過程中，像是對車道線、交通標識等二維結構的識別，攝像頭的能力是無可替代的。同時，對于雨雪霧等惡劣天氣下的魯棒性問題，雷達系統也并不能夠解決，而攝像頭是有可能利用算法來搞定的，這也特斯拉的技術優勢所在。

小鵬汽車副總裁吳新宙曾經表示，“視覺的潛力是沒有止境的，它真的是一個寶藏，長期來看，視覺是無所不能的，但是這個能力的增長是有一個過程的”。這句話其實間接點出了純視覺方案未來巨大的潛力。

那么站在當下，我們應該要對“蔚小理”選擇融合感知方案嗤之以鼻嗎？其實不然，在《智能相對論》看來，這個問題必須一分為二地去看待。

一方面，在可預見的未來里，融合感知方案值得肯定。因為技術必須務實，必須去協同產品、商業化的發展。

從產品的角度去看，眾所周知，“蔚小理”的視覺算法、超算能力對比特斯拉仍有差距。在視覺可能無法實現全場景智能駕駛時，必須要依靠激光雷達等作為輔助去補充視覺。激光雷達在完善好整套感知方案的同時，也為視覺算法的未來提升提供幫助。

這種幫助將會提升“蔚小理”的視覺能力，用三維的距離探測，去驗證從二維圖像到三維空間的算法準確性，最終要實現的目標，是要讓視覺達到與雷達同樣的效果。

從商業化的角度去看，每一套可行的商業模式都要有自己對應的一種技術路徑、產品。對于車企而言，實現全面無人駕駛是長期戰役，要用一套商業模式來保障自身的可持續發展。商業模式的不同，技術、產品方案則會不同。

比如特斯拉，通過純視覺方案降低了成本，而花在芯片開發以及視覺算法開發上則會不斷成本。但是，隨著智能駕駛系統不斷迭代，帶動FSD選裝率和價格不斷提升，汽車業務毛利率跟著改善。西部證券曾給出數據，預計2025年FSD選裝率有望提升至50%，貢獻特斯拉整車毛利約30%，其盈利能力持續增強。

還比如小鵬，定位“未來出行的探索者”，擁有領先的數據和算法優勢，規劃了飛行汽車、四足機器人，并且涉足Robotaxi業務，試圖布局一個智能出行生態；而理想繼續專注于家庭造車的理念，要穩固自身產品競爭力，必須加緊追趕智能化及自動駕駛技術來補齊短板，其中感知方案就是不可或缺的一環，是會被搬上臺面談論的硬件配置。

另一方面，若以“終局”的眼光判斷，融合感知方案可能會是大的過渡方案，純視覺才是終局。

如果關注行業很容易了解到，一些行業內的玩家，曾經堅定多傳感器融合路線的心已經動搖。比如豐田汽車旗下Woven Planet，表示能夠使用低成本攝像頭來收集數據，并有效地訓練其自動駕駛系統。

Woven Planet工程副總裁Michael Benisch還表示：“但是許多年后，相機類技術完全有可能趕上并超過一些更先進的傳感器。但具體何時、多久才能達到安全可靠的水平仍不可知。”

還有一個例子是Mobileye，其最近使用了一個新的解決方案，包含兩個獨立的子系統：一個是純視覺，另一個是雷達系統。不同于過去，現在Mobileye要驗證兩個系統的優劣，然后盡快從中選擇最好的，畢竟世界上沒有一家公司能承受無休止的虧損。

以上例子釋放出了一個信號，一些行業內玩家已經恐懼，要迫不及待地驗證哪條路徑才能真正跑得通。尤其是有成功的特斯拉珠玉在前，部分玩家很難避免不去擔心最初的選擇。

結語：

總而言之，無論國內外車企如何選擇智能駕駛的感知方案，攝像頭始終扮演著最核心的組成角色。在此基礎上，頭部車企如特斯拉、“蔚小理”在圍繞“輔助位”做出取舍：目前需要哪些，要多少，才能夠組成適合產品的整套方案。

除了要適合產品，也少不了要兼容商業模式。因為不管是著眼當下，還是心向未來，車企都需要活下來，實現自己長期的可持續發展。

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