自動駕駛是視覺方案好還是激光雷達方案好？看看程序員怎么說

自動駕駛究竟是視覺方案好還是雷達好？馬斯克和何小鵬說視覺方案是自動駕駛的最終解決方案，李斌說說激光雷達沒用的，非蠢即壞，而余承東更是支持激光雷達方案。作為一名既搞過視覺，又搞過雷達和各種傳感器的我來說，其實，我是覺得，純視覺方案最不靠譜，可能既上視覺又上激光雷達或其他傳感器的“大滿貫”方案，才是真正的自動駕駛解決方案！當然，我肯定到不了上述大佬的高度哈，只是從我的角度去理解！

我這里只討論自動駕駛避障，自動駕駛時使用視覺方案和使用激光雷達方案哪個好。

首先，只要是視覺，它都有一定的概率性，即前面有沒有物體，實際上是一個概率學的問題，即使是當下最聰明的AI去識別一個物體，它也只是告訴你，在概率上它是這個物體，只不過，大部分AI它只給你結果，沒有告訴你它認為這個東西是對的的概率是多少。

即使是讓AI去識別一個顏色，它告訴你的，也是這個顏色概率上它是這個顏色而已，可能概率上是99%，甚至是99.99%后面跟著無數個小數點，但是只要不是100%，那么它就有概率是錯的！

所以，很多時候，我們問AI一個問題，總感覺AI在胡說八道，有時候又感覺它說得很對，這其實就是AI經過一系列的算法，把它認為的最接近真相的東西展示給了提問者，但是，這個東西的正確率它不是百分之百的！

其實，視覺和AI的道理差不多，搞過機器視覺的小伙伴都知道，我們在訓練一個模型的時候，不管投喂多少張圖片，訓練出來的模型去識別一個物體，給出的分數都不會是100，基本上都會在90%左右，那么，其實這10%就是差異項。

原則上，只要給模型投喂更多的物體照片，那么模型給出的分數就會越來越高，理論上，假設給一個物體投喂100%場景下的照片，它最后能識別出來的物體分數那就是100%，可我們知道，這個100%只是在理論上可行而已，實際上根本不可能！

因此，我們可以得出一個結論，那就是視覺給出的結果并不是100%正確的。

可畢竟，汽車這個東西，在駕駛過程中，哪怕出現一點小差錯，造成的后果都可能會不堪設想。

試想，如果前面有一個障礙物，通過視覺沒有看到，那么汽車就會直接撞上去！

什么情況下視覺會看不到？從機器視覺的角度來說，如果前方障礙物的顏色如果和路面相近，人眼尚且都無法看到，那么自動駕駛的視覺方案就有很大的概率會失效！

在機器視覺里面有一個定律，那就是肉眼能明顯看出來輪廓的東西，機器視覺不一定能看到，機器視覺能夠明顯分辨出來的東西，肉眼一定能看清楚！

所以，如果前面有一個物體，肉眼都看不清的時候，您指望視覺能看清，基本上是不可能的事情！

注意，這里說的是相同視距，看到的畫面相同大小的時候哈！別跟我說什么電子顯微鏡啥的，這就有點抬杠了！

但是，采用激光雷達或者其他測距傳感器，如果前方有物體，只要它不是對雷達隱身的，那么雷達肯定會測到并且報警！

這就是視覺和激光雷達或傳感器比視覺方案保險的原因！

可再保險，也有缺點，那就是很有可能像前面說的，這個東西對雷達隱身，那么雷達在此情況下就會失效！但是，現實生活中，能夠讓雷達都看不到的物體，還真不多見，如果不是加了特殊涂層，我估計這個東西即使是撞上了也沒啥大事，比如說一個塑料袋啥的！

但是，總歸還是會有缺點嘛！

所以，自動駕駛的方案，我覺得單純得用視覺或者單純得用激光雷達其實都不靠譜，最靠譜的方案就是兩個一起用，甚至是在兩個方案一起用的基礎上再增加一些其他傳感器配合比較好！

最終，在多個方案一起運作下的情況下，哪個方案識別出的情況最危險，就信哪個方案！

當然，即使是現在所有的手段都用上，自動駕駛也不能說100%安全，所以，現在大多數自動駕駛的汽車都只敢說自己是L2級別的自動駕駛，而不敢說自己是L3級別的！

不管科技發展到什么時候，我覺得即使是現在AI的智商在完全碾壓人類的情況下，如果我做一款自動駕駛的汽車，我也不敢說這款車能夠100%實現自動駕駛！

因為我是知道這方面的弊端的，總之，想要實現完全的自動駕駛，人類還有很長一段路要走。

結語

我只知道，不管是視覺方案還是激光雷達方案，它只有誰更好這么一個說法，沒有說使用哪種方案能夠百分之百去杜絕誤判。

反正視覺方案的槽點很多，所以，純視覺方案我是不支持的，當然，純激光雷達方案，我也不支持，我不敢說他們誰倆更好，我只知道各有槽點，所以，爭論他們倆誰好，根本沒有意義，更別說去爭他們倆到底誰是最終解決方案了！

我能說的，就是作為一名從業者，如果能用腳投票的話，那我覺得就是盡可能把所有方案都用上，這樣才能使自動駕駛更加安全！