雷鋒網按：
雷射雷達、電腦視覺和雷達三種技術都能助力自動駕駛，但它們各自有自己的優劣，因而把它們組合起來是許多自動駕駛公司的做法，那麼在各種各樣的組合中，這三種技術最終誰會占優呢？本文由雷鋒網編譯自博客
Brad Ideas
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最近，一大批新創公司蠢蠢欲動，它們準備只靠電腦視覺和雷達就搞定自動駕駛。這些公司包括 AutoX 以及 Comma.ai。此外，像特斯拉這樣的大公司也想甩掉雷射雷達的包袱，輕裝上陣搞定自動駕駛。
當然，特斯拉選擇走這條路是因為 Elon Musk 打了小算盤：雷射雷達現在價格較貴，產能也不夠，但 Musk 卻想直接讓現售車輛未來通過軟體升級實現全自動駕駛。
這些公司信心十足，是因為在解決電腦視覺問題上，機器學習的應用，尤其是卷積神經網路最近有了長足的進步。人工智慧，特別是模式匹配和電腦視覺技術突破不斷。
此外，對新創公司來說，這是個巨大的賭注。類似穀歌這樣的大公司，都在醉心於雷射雷達的研究，因此它們放鬆了其他解決方案，而這給新創公司留了巨大的發展空間。
當然，這些公司可能最終一無所有，但一旦成功，就能賺的盆滿缽滿，而風投公司最愛投資這類公司。
對於這三項關鍵技術，如今的趨勢已經非常明顯：
1. 隨著時間的推進，雷射雷達的價格會逐漸走低，性能會逐漸增強。最終，高端版本幾百美元就能搞定，而低端版則更加便宜；
2. 電腦視覺技術會不斷進化，最終可靠性達到使用要求。同時，與其搭配使用的高性能處理器和電源需要都會不斷走低；
3. 雷達的價格會降至兩位數（美元），用於分析雷達資料的軟體也會越來越聰明。
除此之外，一些新技術未來的走向也不好預測，比如遠端長波紅外雷射雷達、新型雷達或能直接把光子當無線電波處理的雷射雷達替代品。
當然，即使新技術能按照預測的趨勢發展，未來的贏家也一定是那些可以把多項技術相結合的公司，現在的問題是這些技術到底怎樣結合才更有效。
現有的雷射雷達有個問題，那就是它解析度有些低，探測距離不夠遠且售價昂貴。當然，電腦視覺問題也不少，當下它還不夠可靠，需要外部照明輔助，而且對電腦能力要求較高（意味著貴）。雷達的問題也是解析度較低，甚至還不如雷射雷達。
下面，我們就來介紹幾種有效的技術結合方案：
方案一：高端雷射雷達為主，電腦視覺為輔
受大多數團隊青睞的 32 線或 64 線雷射雷達在探測道路障礙的能力上非常可靠，只要在探測範圍內，它們幾乎不可能出錯。不過，一旦距離稍遠，它們就很有可能分不清障礙物到底是什麼。
如將皮卡錯看成普通汽車，將 3 位行人看成 2 位，同時它也無法識別面部表情和肢體語言。最重要的是，這傢伙是“色盲”，它看不出紅綠燈信號。
如果有了電腦視覺的輔助，情況就不一樣了。雷射雷達可以將障礙物的圖片從背景中“摳”出來，隨後電腦視覺很容易就能分清它到底是什麼，而且電腦視覺無需 100% 可靠，它只負責提升最終效果就行。
如果自動駕駛汽車只需遵從“不要撞到路上的東西”這樣簡單的命令，雷射雷達就完全夠用，但這樣的設定下自動駕駛汽車會頻繁刹車，影響乘坐舒適度。
方案二：低端雷達+更可靠的電腦視覺
眼下，只擁有 4 組掃描線的雷射雷達價格相對較低廉。不過，這樣的配置探測能力一般，對於位置較高、較低或較小的物體有時會無能為力。
因此，現在的問題是，如今電腦視覺系統能填補這個窟窿嗎？答案是不太好解決。畢竟電腦視覺系統需要外部照明輔助，燈光打在車輛正前方還好，如果弄個 360 度照明，就會讓駕駛員分心，而且還會影響其他車輛的行車安全，但如果不這樣做，又無法獲得 360 度的完整視野。
有人提出可以用紅外線燈來解決，這樣就不會讓駕駛員分心了，但這種解決方案也有個問題，那就是它的熱功率不夠高。
低端雷射雷達確實能解決一些非常危險的漏報問題，但它有可能帶來更多副作用（即錯報導致的無端刹車）。在自動駕駛車輛行駛中，漏報完全不能接受，但錯報如果太多，也會影響用戶的乘坐體驗。
這種方案成本較為低廉，不過需要用到較為先進的電腦視覺技術，而這種水準的電腦視覺現有技術還無法實現，但想實現這樣的技術並不是不可能。
其他方案
特斯拉一直在研究如何用雷達來協助車載攝像頭。雷達探測車輛前方的移動物體很有一手，許多新型號的產品對靜止物體探測效果也不錯，同時其解析度也有提高。借助神經網路等新技術，車輛就能即時分辨周圍物體到底是什麼了。
雷達對車輛的探測效果很好，但探測行人卻很弱。不過，如果將雙目視覺與電腦視覺搭配使用，探測能力就能大幅提高。
當然，如果只跑高速公路，只需提高雷達的探測距離和對高速物體的辨識能力就信，畢竟路上不會出現行人。
到底誰會最終獲勝？
無論誰獲勝，未來最終決定自動駕駛汽車走向何方的是成本問題，而現在，安全則是第一要務。只要能比競爭對手更安全，花多少錢都行，降低成本的事以後可以徐徐圖之。這也是大多數團隊都選擇方案一的原因。
不過，有時自動駕駛團隊和媒體很容易犯一個錯誤，那就是做一個演示很簡單，只靠雷射雷達或電腦視覺就能順利完成，但要想徹底消除那 1% 的不安全因素，你需要花掉整個研發過程 99% 的時間。
即使如穀歌這樣經驗豐富，行駛里程無人能力的團隊，也不敢肯定的說自己的自動駕駛汽車車百分之百安全。也許隨著技術進步，隨便一個團隊就能讓自動駕駛汽車在路上玩個“大撒把”，但要記住，演示行駛並不代表成功。
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