特斯拉“全自動(dòng)駕駛”（FSD）計(jì)算機(jī)發(fā)布，讓馬斯克有了更多diss激光雷達(dá)的底氣，這背后是馬斯克從押注攝像頭到自研芯片再到自建車廠，試圖打造出一條造車的閉環(huán)，但這條路真的好走嗎？

“激光雷達(dá)傻瓜論”，引起了自動(dòng)駕駛業(yè)界的集體反感，也讓馬斯克在計(jì)算機(jī)視覺這條路上越走越遠(yuǎn)。

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，到底是激光雷達(dá)更容易還是攝像頭更容易，業(yè)內(nèi)已經(jīng)爭論多年，而目前量產(chǎn)車?yán)锩嬷豢繑z像頭的僅特斯拉一家，激光雷達(dá)雖然昂貴，但是3D空間物體精確定位是車企無法拒絕的技術(shù)。

不過，馬斯克的“激光雷達(dá)傻瓜論”背后也有充足底氣：芯片以及“全自動(dòng)駕駛”（FSD）計(jì)算機(jī)，并且馬斯克號(hào)稱是“世界最好的芯片”。

從押注攝像頭到自研芯片再到自建車廠，馬斯克試圖打造出一條造車的閉環(huán)，產(chǎn)業(yè)鏈也是一特斯拉為中心的生態(tài)圈，也難怪會(huì)被認(rèn)為路數(shù)跟蘋果相似。

但是造車畢竟不是造手機(jī)，特斯拉的路線到底是不是自動(dòng)駕駛的捷徑？

激光雷達(dá)VS攝像頭：不必diss另一方

激光雷達(dá)與攝像頭各有所長，就定位而言，激光雷達(dá)能估計(jì)3D空間中物體的精確定位，而目前使用相機(jī)（攝像頭）進(jìn)行定位的技術(shù)并不準(zhǔn)確，因?yàn)樗枰獜?D到3D（例如使用立體視覺）進(jìn)行定位，因此使用相機(jī)進(jìn)行定位非常困難。盡管目前已經(jīng)有利用深度學(xué)習(xí)的方法讓相機(jī)本地化，但需要付出高昂的代價(jià)。

以下是攝像頭和激光雷達(dá)在4個(gè)主要層面的比較：

1.成本：相機(jī)是一種廉價(jià)的傳感器，而激光雷達(dá)的價(jià)格大于等于汽車的價(jià)格。

2.攝像頭能看到顏色，因此可以做更好的檢測和跟蹤，而激光雷達(dá)不適合跟蹤。

3.相機(jī)具有2D數(shù)據(jù)，因此定位非常困難，需要將其映射到3D，因此需要相機(jī)+激光雷達(dá)或多個(gè)相機(jī)。

4. 電源：攝像頭可以通過USB供電，但是激光雷達(dá)需要插入外部適配器。

作為自動(dòng)駕駛傳感器最重要的部分：激光雷達(dá)和攝像頭，兩者形成不同的道路，馬斯克頻繁diss激光雷達(dá)，自然是攝像頭路線的堅(jiān)決擁護(hù)者。新智元初步梳理出了走兩條路徑的國內(nèi)外自動(dòng)駕駛企業(yè)名單（部分）。

走哪條路線并沒有對(duì)錯(cuò)之分，不過，馬斯克“激光雷達(dá)傻瓜論”既得罪了同行不說，也過于抬高計(jì)算機(jī)視覺的地位。就目前而看，深度學(xué)習(xí)帶來計(jì)算機(jī)視覺效果距離自動(dòng)駕駛所需的極高精度仍然有一段距離，新智元近期報(bào)道《一張貼紙欺騙AI，對(duì)抗性補(bǔ)丁讓人類隱身，監(jiān)控?cái)z像危險(xiǎn)了！》指出，借助一張簡單打印出來的圖案，就可以完美避開AI攝像頭，騙過了YOLO (v2) 識(shí)別系統(tǒng)。

AI系統(tǒng)成功檢測到左邊的人，而右邊的人被忽略了

另一方面，特斯拉在發(fā)布會(huì)上宣布，攝像頭已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了99.9999％的準(zhǔn)確率，但進(jìn)入無人駕駛需要一個(gè)準(zhǔn)確度高達(dá)1000000％的系統(tǒng)，而不是僅差0.0001％，因?yàn)榧幢闶怯?.0001％，也會(huì)出現(xiàn)致命車禍。

計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域還值得關(guān)注的是，當(dāng)深度學(xué)習(xí)工作時(shí)，我們并不嚴(yán)格知道它為什么會(huì)起作用，“黑盒”問題并沒有解決。

當(dāng)然，攝像頭不完美不代表激光雷達(dá)完美，上文講到激光雷達(dá)在成本、跟蹤檢測等方面還不如攝像頭，此處不展開描述。

總之，目前行業(yè)普遍采用的方法是使用相機(jī)+激光雷達(dá)來更好地檢測和定位，馬斯克如果不是唯一一個(gè)，也是極少數(shù)做出二選一并且diss另一方的人。

特斯拉的“蘋果”路線：造芯片押對(duì)了寶嗎？

除了傳感器的路線之爭外，馬斯克已經(jīng)在特斯拉特色的道路上越走越遠(yuǎn)。

特斯拉最近發(fā)布的汽車大腦——FSD計(jì)算機(jī)，讓特斯拉躋身成為能夠設(shè)計(jì)AI芯片的科技公司。

芯片由三星制造，每個(gè)FSD包含兩個(gè)芯片，每個(gè)芯片都有兩個(gè)專門設(shè)計(jì)用于運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速器，F(xiàn)SD每秒最多可執(zhí)行144 TOPS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，處理來自8個(gè)攝像頭、12個(gè)超聲波傳感器、各種雷達(dá)、GPS和測繪的數(shù)據(jù)。

特斯拉甚至聲稱，F(xiàn)SD計(jì)算機(jī)提供了所有必要的處理工作，為“全自動(dòng)駕駛”汽車提供動(dòng)力——如果軟件趕上的話。

目前，特斯拉仍舊依賴英偉達(dá)提供算力，F(xiàn)SD計(jì)算機(jī)問世后，特斯拉拿來跟英偉達(dá)Drive Xavier比較，盡管被后者指責(zé)對(duì)標(biāo)對(duì)象錯(cuò)了，但依舊難掩特斯拉算力不求人的姿態(tài)。

FSD計(jì)算機(jī)問世之后，特斯拉正式形成自己制芯、自己建廠、自己造車、自己銷售的“自己自足”產(chǎn)業(yè)閉環(huán)，比蘋果的生態(tài)更蘋（feng）果（bi）。

拋開技術(shù)上的比較不談，特斯拉面臨的更大挑戰(zhàn)可能是內(nèi)部芯片設(shè)計(jì)所帶來的成本投入和靈活性問題。把芯片做得太具體是有危險(xiǎn)的，因?yàn)楫?dāng)新算法被開發(fā)出來時(shí)，特斯拉的芯片是否讓算法模型足夠靈活，能夠適應(yīng)？

AI是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，隨著自動(dòng)駕駛新方法的開發(fā)，特斯拉可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在芯片方面押錯(cuò)了寶。

特斯拉的模式是從底層芯片到汽車銷售全部掌握在自己手中，可以做更好的系統(tǒng)級(jí)整合和優(yōu)化，但是AI芯片的量，依賴于特斯拉車的數(shù)量，現(xiàn)在特斯拉Model 3的周產(chǎn)量剛剛穩(wěn)定在5000臺(tái)以上，成本無法降下來，對(duì)于芯片性能提升和更新，長遠(yuǎn)來講都會(huì)是一個(gè)問題。

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛需要大量的處理能力不假，AI芯片和TOPS性能也足夠扯眼球，但僅靠處理器無法解決問題。盡管特斯拉承諾到2020年將擁有“超過一百萬輛”全自動(dòng)駕駛汽車，但仍然是只提供所謂的二級(jí)輔助駕駛：一種駕駛員輔助模式，車輛可以自行加速、制動(dòng)和轉(zhuǎn)向，但只能在駕駛員準(zhǔn)備好的情況下進(jìn)行控制設(shè)置控制。

自動(dòng)駕駛路線之爭：特斯拉模式之外的道路

不可否認(rèn)，特斯拉模式給國內(nèi)外車企帶來了不少啟發(fā)，并且已經(jīng)將部分技術(shù)專利公開，人人可用，也讓不少造車新勢力能夠自詡“中國版特斯拉”。

但是特斯拉模式并非唯一路線。

實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，量產(chǎn)和數(shù)據(jù)兩個(gè)指標(biāo)很重要：量產(chǎn)規(guī)模上去了之后，自然會(huì)得到數(shù)據(jù)；但是目前只有特斯拉自動(dòng)駕駛在量產(chǎn)，連Waymo都沒有實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)，更別提其他創(chuàng)業(yè)公司。

這種情況倒逼創(chuàng)業(yè)公司尋找出不同路徑。

以馭勢科技為例，馭勢跟主機(jī)廠合作，開發(fā)便宜可靠的影子模式的控制器，通過影子模式獲取數(shù)據(jù)，做新算法的迭代驗(yàn)證。

另一種路徑是地平線模式。

地平線在整個(gè)智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈里扮演的角色是做人工智能的二級(jí)供應(yīng)商(Tier 2)。因此，地平線的邊界也格外清晰：只造武器不打仗，不直接服務(wù)終端客戶（OEM或出行服務(wù)商），不碰數(shù)據(jù)，不做應(yīng)用，不做下游產(chǎn)品。

這種思路決定了地平線的自動(dòng)駕駛定位：做汽車芯片領(lǐng)域的英特爾，為智能汽車提供每輛車?yán)锏摹叭斯ぶ悄芴幚砥鱥nside” ，地平線將這種賦能叫做AI on Horizon。

地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱也點(diǎn)評(píng)馬斯克的FSD計(jì)算機(jī)：“地平線也同樣相信車載計(jì)算的未來，不同之處在于，地平線’AI on Horizon’戰(zhàn)略是基于開放的信仰，而不是特斯拉封閉的系統(tǒng)?！?/p>

如果特斯拉模式是蘋果的話，那么馭勢科技和地平線等公司的做法就是安卓，通過鋪設(shè)大量的軟硬件到車輛上，形成開放的生態(tài)，在獲取開放性數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法、芯片更新迭代等方面更容易。

汽車AI芯片的創(chuàng)業(yè)公司機(jī)遇：中國首個(gè)車規(guī)級(jí)芯片將發(fā)布

在PC時(shí)代，英特爾的芯片為IBM、戴爾、聯(lián)想的電腦提供核心算力；在智能汽車領(lǐng)域，還沒有出現(xiàn)像英特爾一樣一家獨(dú)大的芯片企業(yè)，這也是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)。在這個(gè)賽道上，AI創(chuàng)業(yè)公司、傳統(tǒng)的傳統(tǒng)Tier1制造商、OEM廠商以及英特爾、英偉達(dá)這樣的芯片巨頭都涉足進(jìn)來，讓這個(gè)尚處在早期的產(chǎn)業(yè)無比熱鬧。

在地平線最核心的芯片產(chǎn)品方面，搭載了地平線第二代BPU的車規(guī)級(jí)人工智能芯片將于今年發(fā)布，這也將是中國首個(gè)量產(chǎn)的車規(guī)級(jí)芯片。

余凱認(rèn)為，特斯拉AI芯片優(yōu)勢在于能夠垂直整合，劣勢在于研發(fā)成本高、周期長，并且汽車產(chǎn)業(yè)分工原本就明確，核心處理器交由專業(yè)的供應(yīng)商負(fù)責(zé)是資源最優(yōu)配置。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域不斷變化，但對(duì)于車企來講購買和定制其他公司的芯片會(huì)更明智。

另一方面，創(chuàng)業(yè)公司能夠適應(yīng)更靈活的邊緣計(jì)算環(huán)境，在紛繁錯(cuò)亂的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)中建立體系，這是傳統(tǒng)汽車芯片巨頭所不具備的，這也是汽車AI芯片給創(chuàng)業(yè)公司帶來的機(jī)遇。

目前，國內(nèi)AI芯片創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)意識(shí)到并開始建立生態(tài)系統(tǒng)。以地平線AI on Horizon為例，核心思想是：芯片底層開放賦能，一路成就客戶。

在今年的上海車展上，“AI on Horizon”成果初顯，地平線展臺(tái)展示了十多款合作伙伴基于地平線AI芯片和算法打造的智能車載設(shè)備，包含智能后視鏡、DMS產(chǎn)品、ADAS產(chǎn)品、智能出租車終端等等。

此外，地平線與韓國SK電訊充分發(fā)揮各自優(yōu)勢合作研發(fā)的眾包高精地圖更新與ADAS設(shè)備方案也已亮相上海車展，并有望在今年實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)。而此次車展上宣布的與禾賽科技、首汽約車的合作，進(jìn)一步擴(kuò)大了AI on Horizon的技術(shù)賦能 “朋友圈”。

“現(xiàn)在無人駕駛不會(huì)一步實(shí)現(xiàn)，在無人駕駛還沒有到來的之前，第一步需要在車內(nèi)的車機(jī)、娛樂導(dǎo)航系統(tǒng)、人機(jī)交互方面，通過AI讓體驗(yàn)更好，更安全。第二步，從二級(jí)、三級(jí)的輔助駕駛，半自動(dòng)駕駛，讓用戶實(shí)實(shí)在在的體會(huì)到價(jià)值，而不僅僅是給到用戶無法想象的詞叫無人駕駛。”余凱說。