在不久前（6月19日）結(jié)束的CVPR（全球計算機視覺及模式識別領(lǐng)域頂級學(xué)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)唯一的城市道路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，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，實現(xiàn)全方位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)铡鄙�，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、特斯拉等堅持第一性原理的公司認(rèn)為，只要用攝像頭就夠了，但多數(shù)公司則認(rèn)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最為相似，也最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高級總監(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在它的測試車上最早使用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(yuǎn)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(rèn)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。百度作為全球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。