傻子才用激光雷达！这句话出自全球科技鬼才马斯克。
激光雷达技术几乎已经成了我国新能源车底拼技术的关键，可为什么在马斯克眼里使用激光雷达的车企都是傻子呢？
他对特斯拉的FSD（全自动驾驶）真的就这么自信吗？
一、马斯克的激光雷达之争
我国是全球电动汽车最为发达的国家，同时我们的自动驾驶技术也是全球领先。
几乎所有中国电动汽车的智能驾驶技术比拼的都是激光雷达。
毫不夸张的说，激光雷达是我国电动车智能驾驶辅助系统识别路况的核心。
他为啥马斯克就能如此嚣张的嘲讽使用激光雷达的车企是傻子呢？
马斯克之所以如此嚣张，是因为特斯拉走的是一条完全不同的技术路线。
马斯克认为仅靠摄像头及AI算法，就可包办自动驾驶所需的一切任务，根本无需借助价格高昂的激光雷达。
马斯克的逻辑很简单：既然人类驾驶只靠两只眼睛，为什么特斯拉的8个摄像头加上强大的AI就不能做得更好？
激光雷达之所以那么先进，是因为它里面的元器件都十分昂贵。
如果一辆车想要装载完整的激光雷达系统，按照美国的行情，至少得几千美元。
与它相比摄像头可便宜多了，差不多10美元就能买到。
在汽车产业里想要把成本降下来大规模生产是关键，只有实行大规模生产才能产生规模经济效应，这样就能减少生产成本了。
这成本的高或低会直接影响到产品的卖价，最后还会影响到企业在市场上的竞争力。
所以说对汽车制造商来讲，一辆车哪怕是降低100美元的成本，一旦出售车辆的数量上去，那所带来的成本效应也是空前的。
马斯克意识到，如果让特斯拉走激光雷达路线，生产成本将大幅增加，而这必然会影响到售价。
最终将特斯拉推向高端小众市场，背离了其成为“大众车”的目标。
除了成本之外，技术狂人马斯克也有他自己的想法。
他认为激光雷达虽然能提供高精度的测距能力，其硬件复杂性、需要频繁更新的高精地图和对环境的高依赖性，使其在实际使用中并不高效。
而摄像头方案则可以通过不断更新算法，来提高识别精度和安全性，成本低扩展性强。
所以正是在他的这种理念的刺激下，特斯拉从2021年开始正式宣布放弃激光雷达技术，纯视觉自动驾驶路线开始走向历史舞台。
这个决定直接引起了当时汽车圈的轩然大波，支持的人夸赞马斯克是个技术鬼才，可以通过摄像头这样很基础的设备实现完美的自动驾驶。
反对者则认为摄像头的精度太低，根本无法同激光雷达的高精度和实时性进行媲美。
马斯克的选择就是在省钱的路上找借口而已。
二、特斯拉纯视觉路线的技术基础
特斯拉之所以敢于抛弃激光雷达，依赖的核心技术是其Occupancy Network。
这是一种神经网络，可以通过摄像头捕捉的2d画面进行3d的环境重构。
现在这种神经网络已经进化到可以将周边环境进行矩阵式重构，通过不断优化的小格子，来区分那个位置到底有没有物体。
这种方法虽然无法准确知晓车辆周边的物体具体为何物，但只要能够确认某个区域存在物体，便足以防止发生碰撞。
这个系统的背后是庞大的数据支持，要知道斯拉已经卖出了将近200万辆。
这些汽车每天行驶在公路上，每分每秒都在为特斯拉提供庞大的数据流。
这些数据被特斯拉AI大脑处理后，让其算法的准确度和智能化水平不断提升。
特斯拉FSD系统每行驶一公里，AI就会依据数据反馈来自我调整，使该系统日益智能。
所以在这一方面，纯视觉系统确实要比激光雷达更便利一些。
因为激光雷达系统需要人工进行干预，才能不断的进行校准，在校准量达到一定阶段后，厂商才会通过OTA对车辆进行升级。
而特斯拉的纯视觉路线则可以时时刻刻地进行优化，这两者的数据规模根本就不在一个量级。
除了Occupancy Network，特斯拉还借助了NeRFs神经网络，用于生成3D画面。
该技术利用多个摄像头的视角，把车辆周边环境实时转化成三维模型。尤其在大雾等恶劣天气里。
它会依据过往数据进行比对，以保证系统不会出问题。
激光雷达的优势在于它可以毫米级别地识别前方物体的距离，从而提高车辆的安全性。
而特斯拉的系统则更像是一个不断学习的老司机，他的技能将会随着数据量的累积而不断提升。
只不过单纯依靠摄像头还是有局限，一旦出现恶劣的天气环境，或夜晚对象有强光，摄像头都会在那一瞬间失灵。
他的表现没有激光雷达稳定，这也是后期特斯拉必须解决的问题。
三、激光雷达vs纯视觉
激光雷达的支持者觉得，它的测距准确性和实时性比摄像头强多了。
比如说在复杂的城市环境里，激光雷达能够很精准地识别出物体。
尤其是在行人很多、交通标志也很多的情况下，激光雷达甚至能达到毫米级的精度。
这也就是为啥国内这些公司都选激光雷达当自动驾驶的关键传感器。
从技术路线来说这种想法一点毛病都没有，可是从商业的角度来考虑，激光雷达从根上就有天然的劣势。
它不仅价格高昂且硬件复杂，需要搭配高精地图和频繁的维护更新。
以国内某车企为例，一辆自动驾驶测试车每天会产生约10TB的数据。
而激光雷达的数据处理和储存需求巨大，导致整个系统的运行成本极高。
特斯拉就很灵活，它只要把力量集中在优化ai算法上就可以，时间久了，特斯拉将会形成跨越量级的成本优势。
所以从马斯克的角度来讲，激光雷达应该出现在高级别的车辆，这些车辆往往拥有更贵的价格，所以在它们上面装载激光雷达无可厚非。
而特斯拉从最一开始的目标就是要做平民化的电动车，所以马斯克的终极目标，压榨基础材料的使用极限，用最便宜的材料完成类似的效果。
所以从这个角度来讲，特斯拉跟我们的国产电动车走的完全不同的技术路线和商业路线。
四、FSD的争议
也并不是说特斯拉的全视觉系统完美无瑕，它也有一个致命的缺陷就是FSD的“黑盒子”特性。
因为特斯拉的AI模型是通过海量数据训练出来的，所以很多决策过程人类无法彻底搞明白。
这就意味着要是FSD系统出了岔子，工程师通常很难找出问题的源头，这就让系统的调试和验证变得复杂多了。
这种“不可解释性”放在其他领域可能无可厚非，但问题是现在探讨的是车辆的问题，一不小心就是车毁人亡的结局。
如果说将一台有可能出现不可解释性错误的车辆交给消费者，本来就是一种不负责任。
马斯克称FSD系统需经大量测试与数据验证，然其亦提及FSD系统已积累逾60亿公里的道路数据，此可助特斯拉不断完善AI模型。
当然此过程需时且需持续的技术支援。
五、制霸全球的FSD技术
不管特斯拉的技术有再多的缺点，它的自动驾驶技术依然是全球第一梯队！
它不仅在科技圈引起了很大轰动，还对整个汽车行业有着深远的影响。
随着FSD技术的不断发展，特斯拉已经在好多国家和地区开始了大规模的测试和应用。
这不仅显示了特斯拉的厉害，也为以后的完全自动驾驶打下了基础。
在此情况下，其他汽车制造商也均开始重新审视自动驾驶技术的发展路径。
像国内这类企业更倾向于采取激光雷达与摄像头相融合的混合方案，旨在借助硬件之长来补齐AI算法之短。
此“软硬兼施”策略在技术方面更为可靠，有助于短期内达成更高的自动驾驶精度。
不过这也意味着更高的成本及更长的研发时长。
其实未来的竞争，不管从哪方面来看都已经不是完全的硬件之争了。车辆的软件和ai算法才是整台车的核心所在，而在这方面我国的车企是有劣势的。
不管是在ai算法的先进性还是数据的积累方面，我们都远远落后于特斯拉。
还有一个最难搞定的问题就是成本因素。
前面我们也说过激光雷达的一个弊端就是价格昂贵。
如果特斯拉的FSD技术仅仅通过摄像头，就能达到同我们激光雷达类似的效果，那我们的激光雷达使用也确实有点太亏了。
所以在未来的竞争中，特斯拉可以十分容易的凭借价格优势取得竞争上的压倒性胜利。
现在我国车企和特斯拉的竞争绝对不能着眼于国内，而是要放眼全球，在世界范围内同他打擂台。
如何平衡效果和成本的关系，是现在中国车企要考虑的重中之重。
六、激光雷达是否还有未来
我们也不可能听信马斯克的一面之词，虽然FSD技术有着绝对的成本优势，碳激光雷达的准确性和时效性仍是碾压摄像头的存在。
现在的智能驾驶技术还只是初代版本，或许随着未来驾驶技术的提升，特斯拉的FSD算法就无法跟上技术的迭代了。
激光雷达或许仍是高端自动驾驶系统的最优选择。
伴随着激光雷达技术日益进步，它的价格也在逐步降低。
而固态激光雷达的诞生，代表着该技术正朝更小体积、更低成本的方向发展。
对于渴求高安全性与高精度的汽车制造商而言，激光雷达仍是一种强大的工具。
未来的自动驾驶系统可能会展现出多元化的发展态势，不同车企将依据市场定位挑选各异的技术途径。
结语
特斯拉选择走纯视觉这条独特的自动驾驶道路，而激光雷达并未完全消失。
随着技术持续发展，自动驾驶领域的竞争会愈发激烈，最后谁能在成本、性能及市场需求中达到最优平衡点，也许就能笑到最后。