兩位大佬 @Will.liu @小傑仔 都從專業的技術角度,解釋了兩個的區別。
已經沒有什麽可以補充的了,但我對結論其實有些自己看法。
各類關於智慧駕駛傳感器理論和實驗結論,無一例外全部證明了雷射雷達的優勢。
實驗室的數據是一回事,商業化是一回事 ——
而且自動駕駛這類高度依賴大數據和演算法的模式,沒有足夠的數據量,就連雷射雷達本身都不一定靠譜。
自動駕駛有兩條技術路線
但目前比較詭異的情況是:
走單車智慧路線的特斯拉,反而逐漸弱化雷射雷達,開始走純視覺路線(甚至直接宣布取消雷射雷達)。
而國內主導走車路協同技術路線的新勢力,往往在新品上很舍得堆料,各類雷射雷達和算力都堆滿。
按理說,特斯來應該用越來越好的傳感器,如谷歌Waymo那樣,全副武裝。
而國內新能源應該越來越簡化車內算力,更多利用國內智慧城市的基礎建設。
如其它大佬提到的,雷射雷達:優勢非常好,數據精度高,距離遠,但唯一的缺點,就是 太貴了 。
到底有多貴呢?
以2020年的價格計算
主雷射雷達,做到200公尺範圍的,國內人民幣5萬,海外的要3萬美金(合計20萬)加上輔助雷射雷達,整車用雷射雷達方案,即使用國產方案,去到小10萬的成本了(這也是稍微帶上雷射雷達新能源車,基本都在25萬以上的價位)。
而公釐波雷達價格呢?
即使貴一點的,也就幾百塊錢,而且還是人民幣。
買個30萬的新能源車,10萬塊錢給了電池,10萬塊錢給了智慧駕駛傳感器和計算平台,不就是等同於10萬塊錢的燃油車配置了嗎?這哪裏有什麽商業競爭力?
花費近三分之一的錢,用在短期內很難全部發揮實力的智慧駕駛,這樣的消費者,不是冤大頭是什麽?
所以,從商業的角度來看,入門級自動駕駛車輛,根本不可能支撐的起來雷射雷達這類天之驕子的身份——除非價格降低到和公釐波雷達一樣的成本。
而自動駕駛,這類極度依賴海量大數據支持的模式,如果一開始就沒有海量大數據,就永遠不可能有自動駕駛。
從這個角度看依賴公釐波雷達和視覺網路攝影機的智慧駕駛學派,其實才應該是主流。
說回車路協同技術路線:
雷射雷達,其實想要解決的事遠距離的障礙物探測,但在城市道路上,如果真正的智慧城市基建完善之後,其實雷射雷達的方案是完全有更完美的替代方案的。
用5G這類極低延遲極高頻寬的數據作為傳輸,用北鬥這類厘米級精度的地圖作為輔助定位,同時結合車輛開放的數據交換平台,以及連通智慧城市本身的IOT大數據,想要解決200公尺範圍外的的障礙物檢測,豈不更簡單,而且還便宜?
說說智慧駕駛的風險:
肯定是有風險的,但任何巨大的變革和創新,幾乎無一例外都是踩著屍骨累累起來的,看看福特T型車的歷史,或者搜落下化工學上的進步,甚至近代醫學的進步。
指望一步到位達到100%安全是幾乎不可能的,但隨著技術進步無限接近100%安全倒是可以期待的。
目前來說,雖然對於智慧駕駛非常看好和樂觀,現階段,我只是不想成為數據統計當中的分子,還是老老實實作為分母去。
補充下:
如果你真的想要了解雷射雷達,公釐波雷達,雷達,視覺方案,還有智慧駕駛的智慧路線之爭,可以參考這幾本教材,比目前大部份自媒體和行業論壇的文章都要深刻。
回歸到資訊源,去開荒。
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想了解新能源汽車這個行業,能看什麽書籍或資料?
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