Waymo抨击特斯拉纯视觉路线；仅靠摄像头不够

Waymo车载软件副总裁Srikanth Thirumalai在一篇博文中，总结了2亿英里自动驾驶运营经验中的10个要点，也对特斯拉纯视觉自动驾驶方案提出了一些批评。

Waymo没有指名道姓说特斯拉，但是对“仅使用摄像头的系统、端到端人工智能以及将L2级升级到完全自动驾驶”提出了质疑。

这篇文章首先提到了传感器的问题。特斯拉仅使用摄像头，马斯克甚至称激光雷达是“徒劳之举”。相比之下，Waymo最新部署在Ojai无人车上的传感器包括13个摄像头、4个激光雷达单元、6个毫米波雷达以及麦克风。“摄像头固然强大，但还远远不够，通过结合摄像头、激光雷达和毫米波雷达的输入，Waymo创建了一个丰富且冗余的世界视图，这是任何单一传感器都无法复制的。”

他解释说，激光雷达传感器“能够以毫米级的精度捕捉3D几何形状”。毫米波雷达可以追踪速度，并在摄像头无法探测的情况下（例如在浓雾中）检测物体。摄像头则非常适合读取路标和交通信号灯。

他还指出了高清地图的重要性，高精地图“在能见度低和复杂的道路上非常有用”，而特斯拉认为并不需要高清地图。

他还对端到端的AI系统表示怀疑，这类系统一端接收传感器数据，另一端输出驾驶指令。这种理念是特斯拉自动驾驶的核心，也被不少公司所采用。

“纯粹的端到端（E2E）神经网络架构，即模型接收原始像素并直接输出转向指令，存在黑匣子故障的风险，这意味着，很难理解完整的端到端系统中决策是如何进行的。”

文章还提出，仅仅改进L2来实现完全自动驾驶是一个虚假的目标，“你可以在模拟环境中或人工监督下行驶数十亿英里，但只有当自动驾驶系统完全独立负责驾驶任务时，它才能真正成熟。完全自动驾驶让系统真正承担起决策的后果，并揭示出人类或模拟系统可能无意识地忽略的新情况。”

关于纯视觉和激光雷达派的争论还会一直存在，未来几年将会证明谁才是真正的优势所在。#Waymo##特斯拉##汽车资讯#