馬斯克和激光雷達又杠上了。

12 月 2 日，面對網(wǎng)友質(zhì)疑馬斯克對激光雷達的錯誤認知，馬斯克又重申了自己的觀點：「在復(fù)雜的道路駕駛環(huán)境中，模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和眼睛的視覺系統(tǒng)，才是最為有效的方式。」

對于激光雷達的偏見，馬斯克從沒有動搖過，特斯拉也被視為堅定不移的純視覺派，探索出了一條不依賴激光雷達的智能駕駛路線。

但馬斯克或許不知道的是，特斯拉堅定的純視覺方案，國內(nèi)已經(jīng)有玩家做到了傲視群雄。

01、特小極樂，誰走在最前面？

特斯拉一直都是純視覺路線的擁躉，認為自動駕駛唯一通用的解決方案，是 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和攝像頭。

正因如此，每當純視覺陣營多一員大將，就有人不由驚呼——馬斯克又對了。

在國內(nèi)新勢力陣營中，極越是首個基于「純視覺+端到端」解決方案實現(xiàn)高階智駕的汽車品牌。

一個細節(jié)是，大多消費者不再認為堆砌硬件就能保證最終體驗，而是誰能提供兼顧通行效率、安全和擬人化的智駕體驗，就認可誰的技術(shù)路線。

某種意義上，這代表著純視覺路線已經(jīng)在嘗試抬高上限，與激光雷達融合感知派站在同一水平線上。

在國內(nèi)汽車品牌中，以極越、小鵬和樂道為代表，先后推出了基于純視覺的高階智駕方案。

高階智駕是一個確定性的答案，但如何在有限成本下實現(xiàn)更好功能體驗，玩家們有不同的落地姿態(tài)。

2023 年，極越首款車上市，彼時市面上的高階智駕無一例外都搭載了激光雷達，而極越仍頂著質(zhì)疑、用戶教育的壓力，通過產(chǎn)品力逐漸演變成為一條主流的路線，小鵬、樂道等陸續(xù)加入。

在極越 CEO 夏一平看來，極越 ASD 堅持不分 Pro、Max，不僅是面向激烈行業(yè)競爭的主動進擊，更是為了智駕平權(quán)。

在國內(nèi)競爭激烈的當下，車企和消費者都會有很強烈的「人無我有」差異化需求，冰箱、沙發(fā)和大彩電是最基礎(chǔ)的加法，關(guān)鍵的是如何最大化的實現(xiàn)科技平權(quán)。

這正是極越選擇純視覺方案的底層邏輯——通過用戶規(guī)模擴大到數(shù)據(jù)積累，再到技術(shù)的進化，最終提升用戶體驗的正循環(huán)。

說白了，極越想做高階智駕的「價格殺手」，將高階智駕下探到 20 萬級。

高階智駕平權(quán)之戰(zhàn)，極越不是「孤勇者」。

小鵬自動駕駛負責(zé)人李力耘表示，在 L4 級自動駕駛的車型上，是需要一個激光雷達，但「它并不是一個城市領(lǐng)航的必須的東西」，去掉激光雷達可以進入到更低價格區(qū)間，獲得更多用戶。

樂道 L60 也不例外。蔚來智能駕駛副總裁任少卿曾表示，用不用激光雷達是成本問題，樂道選擇純視覺，并非技術(shù)原因，就是需要降本。

至少在這一點上，已經(jīng)有不少玩家證明，純視覺并非是一條「非主流」路線。

量產(chǎn)節(jié)奏方面，極越 ASD 全國都能開的無圖智駕已經(jīng)發(fā)起了千人智駕評測，計劃在年底面向全國用戶推送，這也意味著極越純視覺先一步來到全民大考時刻。

實際表現(xiàn)上，夏一平曾連續(xù)直播 12 個小時，2000km 的路程從成都到廈門，途徑「九曲回腸」山路和施工路段，以及大雨、濃霧等極端情況，實測智駕使用率 99.5%。

值得一提的是，在今年的第二屆中國智駕大賽中，極越 ASD 在不同城市連奪四冠，即便是在中山站落后小鵬、理想，但三者最大分差只有 0.7，并且極越還是唯一挑戰(zhàn)項目最多的純視覺玩家。

圖片來源：第一電動第二屆智駕大賽中山站

02、純視覺高階智駕，難而正確

純視覺路線的原理很純粹，主要依靠攝像頭來承擔(dān)感知任務(wù)，但簡單也意味著任務(wù)更艱巨，缺少激光雷達當輔助后，難點也暴露出來：

• 一是精準捕捉異形障礙物，理解復(fù)雜場景，并把二維圖像轉(zhuǎn)化為三維信息；

• 二是快速處理與分析海量圖像數(shù)據(jù)，從中提取高質(zhì)量信息，保證規(guī)劃、決策的實時性；

• 三是打破光線、天氣、距離精度的影響桎梏，保證硬件可靠性與穩(wěn)定性。

而要克服這些難點，強化感知能力，要么從傳感器著手，要么從感知算法干預(yù)。

有玩家選擇兼顧兩者能力，雙管齊下，有玩家直接選擇押注后者。

特小極樂正在上演自己的冰與火之歌。

• 極越、小鵬、樂道向左走，從權(quán)衡利弊的安全冗余方案出發(fā)，走攝像頭+毫米波雷達+超聲波雷達的多傳感器融合路線；

• 特斯拉向右走，從激進的技術(shù)變革視角考量，僅靠攝像頭擔(dān)任傳感器完成所有感知任務(wù)。

極越曾把自己這套路徑定義為「全視覺」方案。

作為這條道路上的首位玩家，極越在冷啟動時，做好了周密謀劃。

在傳感器數(shù)量上，極越業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。

傳感器類型包括 11 顆攝像頭、12 顆超聲波雷達、9 顆毫米波雷達（包含 4 個車側(cè)毫米波雷達）、2 個高精度定位單元，加起來一共是 34 個傳感器硬件。其中，11 個攝像頭里，有 7 個攝像頭（前、側(cè)、后向）像素高達 800 萬。

把像素、數(shù)量壘高，意味著傳感器擁有更出色的視覺感知能力，在障礙物識別、精準距離測量等方面保證圖像信息高質(zhì)量傳輸。

極越還為智駕產(chǎn)品修筑了第二層壁壘——BEV+OCC+Transformer，這三者默契配合，編織了一張感知大網(wǎng)。

其中，BEV 充當「上帝之眼」，將 2D 信息轉(zhuǎn)化為鳥瞰圖視角下的 3D 環(huán)境，而一些難以識別的障礙物交給 OCC 兜底。

實際應(yīng)用時，OCC 技術(shù)可以清晰識別臨時障礙物、施工區(qū)域、路邊伸出的樹枝、前方貨車上掉落的貨物等特殊障礙物，并且，對于運動障礙物的速度識別精度能達到 0.1 米/秒誤差范圍。

信息感知完畢后，就是如何處理、分析的問題。

這時，Transformer 相當于一個強大的「信息理解機器」，能將傳感器收集到的圖像數(shù)據(jù)進行高效處理與分析，挖掘其中關(guān)鍵信息，從而幫助系統(tǒng)做出正確、合理的駕駛決策。

基于高密度傳感器與 BEV+OCC+Transformer 方案組合，極越率先推出并落地了「端到端+純視覺」的高階智駕方案 ASD，并在技術(shù)基礎(chǔ)側(cè)也做了扎實建設(shè)。

端到端時代，車企競爭的戰(zhàn)場從車端擴展到云端。

背靠百度 Apollo 這棵大樹（百度承諾支持算力上不封頂），（今年8月）極越（就）擁有超 5.5EFLOPS 的高算力訓(xùn)練集群，是這一龐大算力資源的優(yōu)享者。

從傳感器硬件、算法架構(gòu)再到數(shù)據(jù)基建，極越的高階智駕方案 ASD 充當了一個強勁動力引擎，助力極越成為國內(nèi)首個翻越純視覺高階智駕高山的車企。

當然，后續(xù)加入純視覺陣營的小鵬、樂道，也和極越一樣，遵循了強化傳感器配置+算法架構(gòu)的路徑。

小鵬推出全新一代 AI 鷹眼視覺方案，傳感器由 11 個攝像頭、12 個超聲波雷達、3 個毫米波雷達組成，其中毫米波雷達數(shù)量相比極越更少。

這當中的核心在于，小鵬首創(chuàng)的單像素 LOFIC 架構(gòu)，這種利用視差計算障礙物距離的方式，不受光線、環(huán)境、天氣影響。

樂道選擇在 11 個攝像頭、12 個超聲波雷達之外，增加了一顆來自賽恩領(lǐng)動的 4D 毫米波雷達。

這一傳感器優(yōu)勢為：可以輸出包含速度、方位角、俯仰角、距離 4 個維度的點云信息，可以全天候在線。

另外，小鵬依靠自研建設(shè)，樂道背靠蔚來，兩者都基于充沛的算力底座，讓算法大模型完成一次次迭代進階。

由此，對三位玩家的解題思路，我們發(fā)現(xiàn)：純視覺路線對于水面之下的數(shù)據(jù)處理、算法迭代能力要求更高，大算力構(gòu)成了一個充分條件。

這也是特斯拉敢于只用 8 個攝像頭，拋去雷達的首要原因。

目前，「算力狂魔」特斯拉的超算中心算力達到了 100EFLOPS，約等于 30 萬張 A100 的水平。

龐大的算力讓特斯拉 AI 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、分析足夠靈敏、智能。

攝像頭采集完信息后，經(jīng)過特斯拉的深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理，就能準確識別出各種交通場景、物體和路況信息。

但特斯拉 FSD 尚未入華，國內(nèi)落地水準有待商榷。

而極越，用純視覺方案率先交出了一份優(yōu)秀的智駕答卷。

03、端到端+純視覺，刷新高階智駕的上限

端到端智駕的目標是類人駕駛，它需要讓 AI 像人類司機一樣觀察、思考、決策。

而攝像頭作為車輛的「眼睛」，正是通過視覺捕捉豐富的特征信息，進而傳輸給「大腦」決策與分析。

這種更符合人類駕駛習(xí)慣及認知模型的技術(shù)路徑，與端到端不謀而合。

兩者共振下，純視覺方案的優(yōu)勢也浮出水面。

一是信息量大，準確識別障礙物。

極越、小鵬、樂道在攝像頭配置數(shù)量上都為 11 個，這似乎成為了純視覺路線傳感器方案的固定配置。

通過這 11 個攝像頭，系統(tǒng)可以采集各方位信息，組成的信息密度覆蓋了障礙物的邊界信息、紋理、顏色。

極越整車產(chǎn)品負責(zé)人賈秀江表示，一個 800 萬高清攝像頭相比常規(guī)的 128 線激光雷達，信息量相差 160 倍。

這種信息密度投射到現(xiàn)實應(yīng)用中表現(xiàn)為，極越的智駕系統(tǒng)可以清晰分別障礙物樣貌并做出正確決策，比如行車時碰到樹葉，系統(tǒng)并不會誤判為障礙物讓車輛立刻停下或者避讓。

二是信息源簡單，模型迭代快。

純視覺感知側(cè)的信息源僅有圖像、視頻，這便于感知算法理解與處理。在算力應(yīng)用上，也可以集中力量辦大事，進而從感知輸入端到規(guī)劃、決策端輸出的閉環(huán)迭代速度加快。

據(jù)統(tǒng)計，從 2023 年 11 月-2024 年 11 月，極越 01 的 OTA 更新次數(shù)在國內(nèi)新勢力中排名第一，共更新 12 次，做到了「月月有更新」，高頻率背后反映的是其數(shù)據(jù)飛輪的高速運轉(zhuǎn)。

三是從產(chǎn)品側(cè)考量，智駕可以做到「全系標配」。

過去，Max 版和 Pro 版被視為是否搭載激光雷達的界限，而高階智駕+激光雷達幾乎是智能汽車 Max 版的主流搭配。

如今，無論是極越 01、07，還是樂道 L60、小鵬 P7+全系智駕硬件標配，用戶不需要糾結(jié)是否加錢上 Max 版，還是在高速 NOA 和城市 NOA 之間做選擇。

實際上，特小極樂都在以一種長期主義視角投資純視覺路線，即把資源集中在一個未來確定性增長的技術(shù)上。

夏一平曾一語道破智駕長跑的本質(zhì)，「與其在意這個方案的演進速度，不如關(guān)注它的算法上限是不是更高?！?/p>

目前看來，極越已經(jīng)做到躋身智駕第一梯隊的水平，而這個能力還在持續(xù)進化。

特斯拉已經(jīng)將純視覺押注為通往自動駕駛的最終解。

夏一平同樣表示，純視覺是最接近 L4 的智駕方案，并且，由于純視覺方案下軟件的迭代不再受限于硬件，極越車輛能夠做到「五年不過時」。

而新加入的小鵬，也投了贊成票，把 AI 鷹眼視覺方案擺在 L3 的臺面上。

可以確定，在特小極樂四位玩家的強力加持下，純視覺路線將成為攪動高階智駕風(fēng)云的又一核心招式。

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