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在不久前(6月19日)結(jié)束的CVPR(計算機視覺及模式識別領(lǐng)域?qū)W術(shù)會議)2019上，百度Apollo公布了一套自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案——百度Apollo Lite。
據(jù)Apollo技術(shù)委員會主席王亮介紹，Apollo Lite是目前國內(nèi)的城市道路L4級視覺感知解決方案，能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理，單視覺鏈路高丟幀率能夠控制在5‰以下，實現(xiàn)360°實時環(huán)境感知，前向障礙物的穩(wěn)定檢測視距達到240米。
百度Apollo的這一成果的發(fā)布，特斯拉應(yīng)該會很高興。
在自動駕駛研究領(lǐng)域，只有特斯拉一家是純視覺方案的堅定支持者，今年4月份的“自動駕駛?cè)?rdquo;上，馬斯克還曾公開嘲笑“使用激光雷達做自動駕駛的人都是傻X”，幾乎得罪了所有同行。
如今，百度用實際行動表示對純視覺感知方案的支持，特斯拉心里或許暖暖的：我不再孤軍奮戰(zhàn)了。
無論是激光雷達派，還是純視覺感知派，都夾藏私心
所謂的激光雷達派和純視覺感知派，是自動駕駛車輛對外界環(huán)境感知兩種不同的技術(shù)取向。根據(jù)自動駕駛的基本原理，首先由各類硬件傳感器組成感知層，用來捕捉車輛位置信息和外部環(huán)境信息，然后再進入到?jīng)Q策和執(zhí)行。
圍繞著自動加上感知硬件的取舍，就形成了純視覺派和激光雷達派。長期以來，Mobileye、特斯拉等堅持性原理的公司認為，只要用攝像頭就夠了，但多數(shù)公司則認為，激光雷達是必不可少的。
值得注意的是，從2018年以來，Mobileye也開始“修正”自己感知技術(shù)的路線，在測試車輛中加上了激光雷達，甚至，Mobileye還打算親自上陣做激光雷達。目前，在自動駕駛技術(shù)主流公司中，只有特斯拉一家還在堅持著純視覺方案。
站在技術(shù)的角度，這兩派都有各自的長短板。
激光雷達雖然探測距離和準(zhǔn)確性都大大高于攝像頭，但不能識別顏色，無法完成追蹤目標(biāo)的任務(wù)；同時在高速移動中處理的信號越多，海量像素會對廣電探測器帶來干擾，造成識別精度的下降，以及要額外插入外部適配器單獨充電，使用比較繁瑣。
純視覺方案的優(yōu)勢在于，由攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)與人眼感知的真實世界為相似，也接近人類駕駛的形態(tài)，同時高分辨率高幀率的成像技術(shù)發(fā)展趨勢意味著圖像內(nèi)蘊含的環(huán)境信息更加豐富，但攝像頭依賴環(huán)境光照，容易受到惡劣環(huán)境影響，而且無法直觀判斷景深，對算法、算力的要求都很高。
站在商業(yè)的角度，兩個派別實際上都夾藏私心。
現(xiàn)階段，激光雷達的感知能力是強于攝像頭的，這也導(dǎo)致為了加快自動駕駛商業(yè)落地的速度，科技公司和車企們走“捷徑”，在方案中過分依賴和堆砌激光雷達，而回避了視覺識別算法、芯片等自動駕駛的基本問題，用特斯拉AI總監(jiān)Andrej Karparthy的話來說，就是“給人一種虛假的‘技術(shù)進步了’的感覺”。
特斯拉力挺純視覺方案其中很大一個原因在于激光雷達實在太貴了。Waymo在它的測試車上早使用Velodyne的激光雷達，單個售價達7.5萬美元，這樣的成本很難通過用戶消化。而特斯拉畢竟是一家面向C端銷售新能源汽車的企業(yè)，而不是一家出售自動駕駛技術(shù)和解決方案的公司。從技術(shù)長遠的發(fā)展趨勢來看，純視覺方案或許無法走完自動駕駛的全程，但純視覺方案的核心硬件攝像頭及其視覺算法一定是今后自動駕駛感知技術(shù)的核心。特斯拉站隊低成本的純視覺方案，既是為當(dāng)前的銷售，也是押注未來的趨勢。
百度是選邊站隊還是另有所圖？
此次百度發(fā)布純視覺方案，是單純的技術(shù)能力展示，還是被馬斯克“洗腦”了，決定與特斯拉組成“同盟”，站隊純視覺方案陣營？智能相對論認為，百度的行動或可從以下幾個方面進行解讀。
1、打磨自己的視覺技術(shù)
上文提到，無論自動駕駛技術(shù)如何發(fā)展，攝像頭為核心的硬件及算法都將是未來自動駕駛感知技術(shù)的核心。百度作為自動駕駛研究排名靠前的科技公司，提前布局相關(guān)技術(shù)非常必要。
百度Apollo技術(shù)委員會主席王亮強調(diào)，百度下決心投入資源研發(fā)純視覺感知解決方案并不意味著放棄現(xiàn)有基于激光雷達的技術(shù)路線，而是在技術(shù)實踐過程中充分意識到無人駕駛系統(tǒng)true redundancy的必要性，決定通過壓強環(huán)視視覺技術(shù)來夯實多傳感器融合感知框架。
將王亮的話說得通俗一點，就是在傳統(tǒng)以激光雷達為主，視覺為輔的感知解決方案中，視覺感知的自身問題和缺陷在激光雷達的優(yōu)勢掩蓋下暴露得不夠充分，因而需要通過純視覺方案來打磨技術(shù)，提升無人駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性。
2、低成本進入ADAS市場
百度推出純視覺方案的這個時間節(jié)點也意味頗深。眾所周知，實現(xiàn)真正意義上的自動駕駛并沒有確切的時間表，現(xiàn)在汽車行業(yè)整體都處于L2級向L3級或者L4跨越的過程中，因而從中產(chǎn)生了大量的ADAS(先進駕駛輔助系統(tǒng)：Advanced Driver Assistance System)需求。
根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計顯示，2017年國內(nèi)ADAS市場規(guī)模約為421億元；預(yù)計2020年，國內(nèi)ADAS市場規(guī)模將有望超過800億元。Qyresearch預(yù)測到2023年，國內(nèi)的ADAS市場規(guī)模將達到1200億元。其中前裝市場規(guī)模約為950億元，后裝市場約為250億元。
很顯然，ADAS是一個體量龐大、內(nèi)涵豐富的市場，是實現(xiàn)自動駕駛的必經(jīng)之路。那么在實現(xiàn)自動駕駛之前，在路上“淘點金”也無可厚非。
百度用低成本的視覺方案降級進入到ADAS市場，不光可以開發(fā)出更多應(yīng)用場景，還能提升ADAS產(chǎn)品能力，競爭力明顯。這套純視覺方案也可看成是百度的“一石二鳥”之計，不光宣示了自己的技術(shù)能力，還能就此打開一個新的市場。在埋頭拉車(進行自動駕駛研發(fā))的同時也抬頭看看路(獲得ADAS營收)。
3、形成自動駕駛技術(shù)話語權(quán)
在學(xué)術(shù)圈和技術(shù)界，都存在話語權(quán)的問題。自動駕駛的話語權(quán)在于能夠形成完善的技術(shù)解決方案、能夠形成標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)規(guī)范、能夠整合上下游的產(chǎn)業(yè)鏈。掌握了話語權(quán)，就能形成自己的技術(shù)生態(tài)，進而生成馬太效應(yīng)，在行業(yè)中形成一定規(guī)模的壟斷。
百度正在努力建立自己在自動駕駛視覺感知技術(shù)方面的話語權(quán)，畢竟既有自己成熟的激光雷達方案，又深鉆純視覺方案的自動駕駛研發(fā)公司一個手都數(shù)的出來，百度提前布局就是為了提前完成技術(shù)沉淀，占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢，形成自己在行業(yè)的話語權(quán)。
總結(jié)：技術(shù)的發(fā)展是永無止境的，激光雷達與純視覺方案的爭論也是技術(shù)發(fā)展的一部分，我們需要比較技術(shù)之間的長板，我們更需要了解技術(shù)之間的短板，只有通過爭論才會將各自的短板充分暴露，而技術(shù)的進步則在于人類對短板修復(fù)程度的高低與好壞。
(原標(biāo)題：推出純視覺自動駕駛方案，百度要做特斯拉的同盟戰(zhàn)友？)
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