激光雷达+自动驾驶，距离终极方案，还差一步你愿意把方向盘交给车么？自

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你愿意把方向盘交给车么？
自动驾驶一直都是大家关心的问题，发展多年，但还是有唱衰自动驾驶的声音，说这是个伪命题，实现脱手驾驶太困难了。喷着喷着，就从L1自动驾驶慢慢喷到了L3级，从毫米波雷达换到了激光雷达，有人还在否定已经获得的成果。
但这部分人的否定，不无道理，现在自动驾驶大概分为两派。以特斯拉为首的纯视觉派、另一个是激光雷达派，都能实现L1和L2级别的自动驾驶。再更高级别的自动驾驶，实现起来就存在着一定困难，而且现在的自动驾驶都有一个问题是段时间内无法解决的。
在极端天气下，你更相信自己，还是自动驾驶？
两种主流感知方式

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关于极端天气后面会讲，现在你能使用到的自动驾驶技术来自于两种感知方式，视觉派、激光派。特斯拉CEO马斯克是坚定的视觉派，他diss激光雷达好几次了，也永远不会用激光雷达，所以特斯拉一直用摄像头+雷达实现视觉感知的自动驾驶功能。
特斯拉的Autopilot这套辅助驾驶传感器包括8个摄像头，提供汽车周围360度的辐射范围，最大辐射半径达到250米；还有12个超声波传感器， 1个前向毫米波雷达系统。
8个摄像头像素均为120万，且都来自OnSemiconductor在2015年发布的产品。这3个摄像头具有不同的功用，其中一颗最远探测距离为150米，起到主要识别功用。第二颗摄像头最大探测距离250米，但视角范围局限，第三颗是为了弥补前两者的视角范围，主要用于获得更大的探测范围。雷达用的是大陆提供的产品，最大监测距离160米。
特斯拉坚持的视觉感知方案，简单说就是用摄像头模拟人眼，收集到的2D画面传给处理系统、进行3D恢复、分析驾驶状况做出预判，最后通过行驶机构执行驾驶命令。
虽然，特斯拉一直鼓吹自己要做全自动驾驶，但实际操作时只能作为L2级别使用；现在， Autopilot能实现的辅助驾驶功能有车道内自动辅助转向、自动辅助加速和自动辅助制动、自动辅助导航驾驶以及自动辅助转向。
相对更完善的，是今年迎来量产元年的激光雷达。以AQUILA超远距高精度激光雷达为例， 120°的超广视角，等效300线的高分辨率， 500m的最远探测距离，采用1550nm激光。然后，底层逻辑是通过向被测目标发射激光束，测量反射或散射信号的到达时间、频率变化参数，来确定目标的距离、方位、深度和运动状态等信息，再生成多维信息图像。由于其具有较高的角度、速度和距离分辨率，有着比视觉感知系统更清晰的目标图像，还能同时跟踪多个目标物体。
全天候应用，还无法做到
以上两个主流的自动驾驶感知方案，日常驾驶没问题，但遇到极端天气就是个事儿。说回极端天气的问题，两个主流方案在面对这件事儿时都存在着点儿问题。
特斯拉的方案主要依靠视觉，所以，特斯拉的环境感知是通过基于二维信息重建的三维场景。二维转换三维，必定会有信息丢失，所以特斯拉存在着对远处物体有误识别的情况。举个例子，夜晚、行人、深色衣服+大雾/雨雪天气，然后，毫米波雷达识别人相对不够精准，视觉感知系统又是被环境所限，更别说加上视觉欺骗了。虽然，特斯拉有大量数据用于深度模型训练，但实际应用还是没法保证完全正确的处理所有场景，尤其是极端天气下的场景。而且还有预判失准，错误预估了道路环境和障碍物位置，虽然是小概率事件，但也是存在。