特斯拉model y主动安全测试丨特斯拉model y取消超声波雷达
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文：懂车帝原创 彩丽美
[懂车帝原创 行业] 日前，据工信部最新一批《道路机动车辆生产企业及产品公告》变更扩展公示显示，四款特斯拉国产Model Y车型进行了信息变更备案。值得注意的是，变更后的新版车型中显示“无雷达”，也就是说，特斯拉国产Model Y车型的硬件配置已改用“纯视觉”系统。
图源：工信部
图源：工信部
值得一提的是，早在2021年5月，特斯拉就开始向纯视觉方案过渡。随后于2022年10月，特斯拉官方发布关于新车硬件配置的更新说明：将采用纯视觉系统（Tesla Vision）取代超声波传感器（USS）。
图源：工信部
图源：工信部
彼时，特斯拉表示，将在全球范围内取消Model 3和Model Y的超声波传感器，随后将于2023年从Model S和Model X中移除超声波传感器。如今来看，在全球大部分地区，特斯拉传感器方案已经从“8摄像头 1毫米波雷达 12超声波雷达”的多传感器方案减为“8摄像头”的纯视觉方案。
特斯拉坚持视觉感知，用AI神经网络技术提升辅助驾驶能力
众所周知，在自动驾驶的感知领域，行业内分成了立场鲜明的两派——视觉派和激光雷达派。在全世界都在搞多传感器融合的时候，特斯拉仍然坚持只靠视觉方案实现准L4级自动驾驶，而这也是特斯拉CEO马斯克长期以来一直决心要实现的目标。
通常情况下，雷达传感器的成本相对昂贵，而且在车辆中处理来自雷达传感器的数据需要强大的算力支撑。作为纯视觉派最坚定的守护者，马斯克曾表示，“激光雷达毫无意义，对于自动驾驶汽车来说没有必要。”
雷达传感器的成本相对昂贵
那么，特斯拉采用“纯视觉”方案的好处是什么？
实际上，特斯拉的底气，是采用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑科技。
此前在2021年特斯拉AI日上，特斯拉首席AI总监Andrej Karpathy曾介绍称，每辆特斯拉汽车拥有8个环绕车身、覆盖周围360度的摄像头，来获取交通信号灯、信号牌、匝道、路缘等周边信息，为神经网络学习提供了绝佳条件。
Andrej表示，“我们希望能够打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接，模拟大脑信息输入和输出的过程。就像光线进入到视网膜当中，我们希望通过摄像头来模拟这个过程。”
雷达传感器的成本相对昂贵
据了解，多任务学习神经网络架构（HydraNets），可以将8个摄像头获取的画面拼接起来，并平衡视频画面的延迟和精准度。通过人工或自动标注车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和动静物体，系统会逐帧分析视频画面，了解物体的纵深、速度等信息，再将这些数据交给车队学习。通过8个摄像头输入的数据，实时绘制3D鸟瞰视图，形成4D的空间和时间标签的“路网”以呈现道路等信息，帮助车辆把握驾驶环境，进而更精准的寻找最优驾驶路径。
不过，对于这样的技术迭代，卡内基梅隆大学电气和计算机工程教授拉杰·拉吉库马（Raj Rajkumar）曾表示，“此举究竟是前进还是倒退，还有待观察。”
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