今天小编分享的科技经验：马斯克再怼激光雷达，极越小鹏乐道接棒纯视觉，欢迎阅读。
特小极乐，高阶智驾纯视觉四大玩家。
马斯克和激光雷达又杠上了。
12 月 2 日，面对网友质疑马斯克对激光雷达的错误认知，马斯克又重申了自己的观点：「在复杂的道路驾驶环境中，模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统，才是最为有效的方式。」
对于激光雷达的偏见，马斯克从没有动摇过，特斯拉也被视为坚定不移的纯视觉派，探索出了一条不依赖激光雷达的智能驾驶路线。
但马斯克或许不知道的是，特斯拉坚定的纯视觉方案，国内已经有玩家做到了傲视群雄。
01 特小极乐，谁走在最前面？
特斯拉一直都是纯视觉路线的拥趸，认为自动驾驶唯一通用的解决方案，是 AI 神经网络和摄像头。
正因如此，每当纯视觉阵营多一员大将，就有人不由惊呼——马斯克又对了。
在国内新势力阵营中，极越是首个基于「纯视觉 + 端到端」解决方案实现高阶智驾的汽车品牌。
一个细节是，大多消费者不再认为堆砌硬體就能保证最终体验，而是谁能提供兼顾通行效率、安全和拟人化的智驾体验，就认可谁的技术路线。
某种意义上，这代表着纯视觉路线已经在尝试抬高上限，与激光雷达融合感知派站在同一水平线上。
在国内汽车品牌中，以极越、小鹏和乐道为代表，先后推出了基于纯视觉的高阶智驾方案。
高阶智驾是一个确定性的答案，但如何在有限成本下实现更好功能体验，玩家们有不同的落地姿态。
2023 年，极越首款车上市，彼时市面上的高阶智驾无一例外都搭载了激光雷达，而极越仍顶着质疑、用户教育的压力，通过产品力逐渐演变成为一条主流的路线，小鹏、乐道等陆续加入。
在极越 CEO 夏一平看来，极越 ASD 坚持不分 Pro、Max，不仅是面向激烈行业竞争的主动进击，更是为了智驾平权。
在国内竞争激烈的当下，车企和消费者都会有很强烈的「人无我有」差异化需求，冰箱、沙发和大彩色電視機是最基础的加法，关键的是如何最大化的实现科技平权。
这正是极越选择纯视觉方案的底层逻辑——通过用户规模扩大到数据积累，再到技术的进化，最终提升用户体验的正循环。
说白了，极越想做高阶智驾的「价格杀手」，将高阶智驾下探到 20 万级。
高阶智驾平权之战，极越不是「孤勇者」。
小鹏自动驾驶负责人李力耘表示，在 L4 级自动驾驶的车型上，是需要一个激光雷达，但「它并不是一个城市领航的必须的东西」，去掉激光雷达可以进入到更低价格区间，获得更多用户。
乐道 L60 也不例外。蔚来智能驾驶副总裁任少卿曾表示，用不用激光雷达是成本问题，乐道选择纯视觉，并非技术原因，就是需要降本。
至少在这一点上，已经有不少玩家证明，纯视觉并非是一条「非主流」路线。
量产节奏方面，极越 ASD 全国都能开的无图智驾已经发起了千人智驾评测，计划在年底面向全国用户推送，这也意味着极越纯视觉先一步来到全民大考时刻。
实际表现上，夏一平曾连续直播 12 个小时，2000km 的路程从成都到厦门，途径「九曲回肠」山路和施工路段，以及大雨、浓雾等极端情况，实测智驾使用率 99.5%。
值得一提的是，在今年的第二届中国智驾大赛中，极越 ASD 在不同城市连夺四冠，即便是在中山站落后小鹏、理想，但三者最大分差只有 0.7，并且极越还是唯一挑战项目最多的纯视觉玩家。
02 纯视觉高阶智驾，难而正确
纯视觉路线的原理很纯粹，主要依靠摄像头来承担感知任务，但简单也意味着任务更艰巨，缺少激光雷达当辅助后，难点也暴露出来：
一是精准捕捉异形障碍物，理解复杂场景，并把二维影像转化为三维信息；
二是快速处理与分析海量影像数据，从中提取高质量信息，保证规划、决策的实时性；
三是打破光线、天气、距离精度的影响桎梏，保证硬體可靠性与稳定性。
而要克服这些难点，强化感知能力，要么从传感器着手，要么从感知算法干预。
有玩家选择兼顾两者能力，双管齐下，有玩家直接选择押注后者。
特小极乐正在上演自己的冰与火之歌。
极越、小鹏、乐道向左走，从权衡利弊的安全冗余方案出发，走摄像头 + 毫米波雷达 + 超声波雷达的多传感器融合路线；
特斯拉向右走，从激进的技术变革视角考量，仅靠摄像头担任传感器完成所有感知任务。
极越曾把自己这套路径定义为「全视觉」方案。
作为这条道路上的首位玩家，极越在冷启动时，做好了周密谋划。
在传感器数量上，极越业内领先。
传感器类型包括 11 颗摄像头、12 颗超声波雷达、9 颗毫米波雷达 （包含 4 个车侧毫米波雷达） 、2 个高精度定位单元，加起来一共是 34 个传感器硬體。其中，11 个摄像头里，有 7 个摄像头 （前、侧、后向） 像素高达 800 万。
把像素、数量垒高，意味着传感器拥有更出色的视觉感知能力，在障碍物识别、精准距离测量等方面保证影像信息高质量传输。
极越还为智驾产品修筑了第二层壁垒——BEV+OCC+Transformer，这三者默契配合，编织了一张感知大网。
其中，BEV 充当「上帝之眼」，将 2D 信息转化为鸟瞰图视角下的 3D 环境，而一些难以识别的障碍物交给 OCC 兜底。
实际应用时，OCC 技术可以清晰识别临时障碍物、施工区網域、路边伸出的树枝、前方货车上掉落的货物等特殊障碍物，并且，对于运动障碍物的速度识别精度能达到 0.1 米 / 秒误差范围。
信息感知完毕后，就是如何处理、分析的问题。
这时，Transformer 相当于一个强大的「信息理解机器」，能将传感器收集到的影像数据进行高效处理与分析，挖掘其中关键信息，从而帮助系统做出正确、合理的驾驶决策。
基于高密度传感器与BEV+OCC+Transformer方案组合，极越率先推出并落地了「端到端 + 纯视觉」的高阶智驾方案 ASD，并在技术基础侧也做了扎实建设。
端到端时代，车企竞争的战场从车端扩展到云端。
背靠百度 Apollo这棵大树 （百度承诺支持算力上不封顶） ， （今年 8 月） 极越 （就） 拥有超5.5EFLOPS的高算力训练集群，是这一庞大算力资源的优享者。
从传感器硬體、算法架构再到数据基建，极越的高阶智驾方案 ASD 充当了一个强劲动力引擎，助力极越成为国内首个翻越纯视觉高阶智驾高山的车企。
当然，后续加入纯视觉阵营的小鹏、乐道，也和极越一样，遵循了强化传感器配置 + 算法架构的路径。
小鹏推出全新一代 AI 鹰眼视觉方案，传感器由 11 个摄像头、12 个超声波雷达、3 个毫米波雷达组成，其中毫米波雷达数量相比极越更少。
这当中的核心在于，小鹏首创的单像素 LOFIC 架构，这种利用视差计算障碍物距离的方式，不受光线、环境、天气影响。
乐道选择在 11 个摄像头、12 个超声波雷达之外，增加了一颗来自赛恩领动的4D 毫米波雷达。
这一传感器优势为：可以输出包含速度、方位角、俯仰角、距离 4 个维度的点云信息，可以全天候在线。
另外，小鹏依靠自研建设，乐道背靠蔚来，两者都基于充沛的算力底座，让算法大模型完成一次次迭代进阶。
由此，对三位玩家的解题思路，我们发现：纯视觉路线对于水面之下的数据处理、算法迭代能力要求更高，大算力构成了一个充分条件。
这也是特斯拉敢于只用 8 个摄像头，抛去雷达的首要原因。
目前，「算力狂魔」特斯拉的超算中心算力达到了100EFLOPS，约等于 30 万张 A100 的水平。
庞大的算力让特斯拉 AI 系统的数据处理、分析足够灵敏、智能。
摄像头采集完信息后，经过特斯拉的深度学习算法和神经网络的处理，就能准确识别出各种交通场景、物体和路况信息。
但特斯拉 FSD 尚未入华，国内落地水准有待商榷。
而极越，用纯视觉方案率先交出了一份优秀的智驾答卷。
03 端到端 + 纯视觉，刷新高阶智驾的上限
端到端智驾的目标是类人驾驶，它需要让 AI 像人类司机一样观察、思考、决策。
而摄像头作为车辆的「眼睛」，正是通过视觉捕捉丰富的特征信息，进而传输给「大腦」决策与分析。
这种更符合人类驾驶习惯及认知模型的技术路径，与端到端不谋而合。
两者共振下，纯视觉方案的优势也浮出水面。
一是信息量大，准确识别障碍物。
极越、小鹏、乐道在摄像头配置数量上都为 11 个，这似乎成为了纯视觉路线传感器方案的固定配置。
通过这 11 个摄像头，系统可以采集各方位信息，组成的信息密度覆盖了障碍物的边界信息、纹理、颜色。
极越整车产品负责人贾秀江表示，一个 800 万高清摄像头相比常规的 128 线激光雷达，信息量相差 160 倍。
这种信息密度投射到现实应用中表现为，极越的智驾系统可以清晰分别障碍物样貌并做出正确决策，比如行车时碰到树叶，系统并不会误判为障碍物让车辆立刻停下或者避让。
二是信息源简单，模型迭代快。
纯视觉感知侧的信息源仅有影像、视频，这便于感知算法理解与处理。在算力应用上，也可以集中力量办大事，进而从感知输入端到规划、决策端输出的闭环迭代速度加快。
据统计，从 2023 年 11 月 -2024 年 11 月，极越 01 的 OTA 更新次数在国内新势力中排名第一，共更新 12 次，做到了「月月有更新」，高频率背后反映的是其数据飞轮的高速运转。
三是从产品侧考量，智驾可以做到「全系标配」。
过去，Max 版和 Pro 版被视为是否搭载激光雷达的界限，而高阶智驾 + 激光雷达几乎是智能汽车 Max 版的主流搭配。
如今，无论是极越 01、07，还是乐道 L60、小鹏 P7+ 全系智驾硬體标配，用户不需要纠结是否加钱上 Max 版，还是在高速 NOA 和城市 NOA 之间做选择。
实际上，特小极乐都在以一种长期主义视角投资纯视觉路线，即把资源集中在一个未来确定性增长的技术上。
夏一平曾一语道破智驾长跑的本质，「与其在意这个方案的演进速度，不如关注它的算法上限是不是更高。」
目前看来，极越已经做到跻身智驾第一梯队的水平，而这个能力还在持续进化。
特斯拉已经将纯视觉押注为通往自动驾驶的最终解。
夏一平同样表示，纯视觉是最接近 L4 的智驾方案，并且，由于纯视觉方案下軟體的迭代不再受限于硬體，极越车辆能够做到「五年不过时」。
而新加入的小鹏，也投了赞成票，把 AI 鹰眼视觉方案摆在 L3 的台面上。
可以确定，在特小极乐四位玩家的强力加持下，纯视觉路线将成为搅动高阶智驾风云的又一核心招式。
本文来自微信公众号 " 汽车之心 "（ID：Auto-Bit），作者：郑森鸿 刘佳艺，编辑：白雪，36 氪经授权发布。
