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(dāng)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(xué)的問題，即使是當(dāng)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(jié)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(shù)個小數(shù)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(jīng)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(xùn)練一個模型的時候，不管投喂多少張圖片，訓(xùn)練出來的模型去識別一個物體，給出的分數(shù)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(shù)就會越來越高，理論上，假設(shè)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(shù)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(jié)論，那就是視覺給出的結(jié)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(xiàn)一點小差錯，造成的后果都可能會不堪設(shè)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(xiàn)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(chǔ)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(dāng)然，即使是現(xiàn)在所有的手段都用上，自動駕駛也不能說100%安全，所以，現(xiàn)在大多數(shù)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(fā)展到什么時候，我覺得即使是現(xiàn)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(xiàn)自動駕駛！

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

結(jié)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(dāng)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(yè)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！