【芯智驾】丰田拥抱纯视觉自动驾驶路线，释放了什么产业链信号？

编者按：芯智驾──集萃产学研企名家观点，全面剖析AI芯片、第三代半导体等在汽车“大变形”时代的机会与挑战！

集微网报道，丰田汽车旗下子公司Woven Planet四月初对外表示，要在辅助驾驶和更高阶的自动驾驶项目中，采用单一视觉方案开发自动驾驶。即在不使用激光雷达等昂贵传感器的情况下，通过成本相对较低的摄像头采集数据，推进自动驾驶技术。这意味着，这家以精益生产方式著称的老牌车企加入了“纯视觉”的阵营。

丰田为什么拥抱“纯视觉”？这释放了哪些产业链信号？在纯视觉与激光雷达两大路线的PK赛中，似乎已经从技术之争进入到下一阶段的量产赛跑。

“纯视觉”靠谱吗？

目前关于汽车应用的自动驾驶技术主要分为两大阵营：一是激光雷达派，它们主张以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、摄像头等，实现多传感器融合，提高自动驾驶安全；一是纯视觉派，它们倾向于采用低成本的摄像头，辅以人工智能算法，降低成本。

理想CEO李想曾表示，“目前摄像头+毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。视觉在这个层面的进展几乎停滞，哪怕是动态，车辆以外的识别率也低于80%，千万别真当自动驾驶来使用。”

但是特斯拉CEO马斯克则坚持第一性原理——人类驾驶依靠的是视觉，因而神经网络是可以处理视觉输入，并以此理解周边物体深度与速度的。特斯拉坚信有了通用视觉系统，车辆就不再需要什么补充信息了。去年特斯拉进一步将纯视觉进行到极致，在新的量产车型中去除了此前其自动驾驶方案中的毫米波雷达。

“的确，从第一性原理出发，人开车的时候并没有激光雷达，我们也认为对于高级别的自动驾驶来说，视觉是最主要的传感器之一，我们也相信视觉方案未来能达到一个比较成熟的状态。”地平线智能驾驶产品线产品规划与市场高级总监吕鹏对集微网指出，“但是需要指出的是，不是任何一个车企都具备特斯拉这样的天赋。”

从当前L2左右低级别的自动驾驶方案来看，现在大部分都是一个摄像头加上一个毫米波雷达或者几个毫米波雷达。据了解，现在全球能够实现纯视觉的L2级别ADAS方案的量产落地的，目前主要是Mobileye和地平线。吕鹏对此解释，当视觉技术不够成熟的时候，多一个信息维度的输入，是帮助补短板。但当它足够成熟的时候，就会面临另一个问题：当你从视觉拿到一个结果，又从毫米波或者激光雷达拿到一个结果，两者出现不同的时候，应该相信哪一个？有时候反倒有可能会出现干扰性的误报。

“从现在已经相对成熟的低阶自动驾驶去看高阶自动驾驶，其实也是这样一个过程。”吕鹏说，总体而言，从当前产业链的角度来看，他认为纯视觉和激光雷达路线并存的时间还是会比较久，但未来随着技术越来越完善，自动驾驶方案中视觉的比重将会逐渐加大，而纯视觉方案可能是未来更加符合成本和第一性原理的一个最终的形态。

IEEE高级会员、香港科技大学智能驾驶中心主任、机器人与自主系统领域主任刘明博士指出，机器视觉在理论上是可以实现完全的自动驾驶功能。他解释，自动驾驶视觉功能的核心在于提供自身定位与如何理解周围环境，从而实现导航与避障还有人机交互等功能。随着深度学习和强化学习的发展，机器视觉现阶段已经实现了从简单的二维物体识别到的三维重构、语义识别、强化迭代避障功能等的突破，再加上云计算与V2X网络等大数据并行处理系统与车载自动驾驶系统的融合，可以很好地实现全自动驾驶。

但是要达到真正成熟的“纯视觉”技术，从而实现全自动驾驶的落地，还需要大量的工程实践。目前的主流的视觉方案中，车载摄像头主要包括内视摄像头、后视摄像头、前置摄像头、侧视摄像头、环视摄像头等。刘明博士分析，现阶段的自动驾驶摄像头视觉方案很大程度上依赖大量高清的照片拟合深度学习模型，从而提高识别和定位的精度。而不同程度的光照和未知物体的出现增加了单纯摄像头的机器视觉识别和定位难度，从工程上来看，需要进一步探讨包括降噪、与V2X网络连接以及利用云计算辅助大规模智慧交通等一系列问题。而要实现完全自动驾驶，这中间还需要大量工程实践进行补充。

据悉，特斯拉正在针对自动驾驶系统的训练打造一个深度学习系统，除了要处理深度、速度和加速度信息，还要同时进行目标探测。这需要一个由数以百万计视频组成的庞大数据集来训练深度学习架构，而为自动驾驶汽车创建数据集也颇为棘手，工程师们必须确保数据集有多样化的道路设置和不经常出现的边缘情况。

高级自动驾驶下一步竞争的产业逻辑：快速量产

丰田拥抱“纯视觉”背后的产业逻辑，其实也不难理解。

首先是出于成本控制的考量。从车型等级来看，丰田的车型覆盖了大量消费中端车型的主流用户，在成本控制方面比之特斯拉当然更为苛刻。当下激光雷达虽然降价明显，但跟摄像头相比，还是贵了不少。

其次，丰田不需要借助激光雷达支撑起品牌的高端化诉求。有业内观点认为，新势力青睐激光雷达，除了感知定位更加精准的优点，还有一个关键原因是，激光雷达自带一种高级感。同时，相比而言，新势力车企没有历史包袱，顺应智能化趋势，从高端车切入，自上向下进行产品布局更容易，而激光雷达尽管有点贵，但对溢价较高的高端车型来说是可以接受的。

对此，吕鹏指出，在高阶的自动驾驶上来说，目前车企面临最大的挑战，一个是电动化转型，另一个就是国内的车很多都在做“品牌向上”。而在品牌向上的角度来说，能越早推出这种高级别自动驾驶功能，同时又具备比较好的体验和可控的成本，是十分关键的，而这些其实对于车企来说都是挑战。

“现在竞争的关键主要还在于加速商业化落地。”吕鹏指出，而当下大多数车企都会倾向于选择带激光雷达的方案，主要是要做一个纯视觉方案的高级别自动驾驶，走到量产落地，其方案的完善上需要花更长的时间去实现。

而对于丰田来说，在高级别的自动驾驶落地竞争中，选择纯视觉路线除了成本因素外，如何快速落地势必也是其重点考虑的因素。而一直以来，在智能化、电动化转型上，丰田算不得排头兵，其转型战略一直十分保守。但是丰田去年年底一改以往保守姿态，一口气推出十余款纯电动车型，释放了奋起直追的信号。

但是丰田整体在自动驾驶领域投入和研究方面长期处于默默无闻的状态。丰田在2018年成立了自动驾驶部门，但并未对外过多透露对自动驾驶驾驶的自研程度。此后，丰田也先后投资了Uber剥离的自动驾驶部门ATG、中国的智能驾驶方案公司Momenta以及自动驾驶初创公司小马智行，用以开发自动驾驶汽车技术，但都尚未看到比较大的突破。或许，对丰田而言，跨过那些多传感器融合的复杂过程而直接以纯视觉作为突破口，反而不失为一种“捷径”？

这从丰田旗下的Woven Planet所做的说明或许能探知一二——“仅仅从一小批非常昂贵的自动驾驶汽车中收集少量数据是不够的，我们需要大量的数据。” Woven Planet认为，为车辆配备成本高昂的传感器是不可持续的方法，而摄像头采集的大量数据拥有极大的灵活性，能够在一定硬件成本上拓展出更丰富的功能。毕竟，以丰田汽车在全球的普及和渗透程度，它可以由此掌握掌握将掌握相当大的数据量，来使其自动驾驶系统进行充分的深度学习。

“我觉得最终大家拼的还是用户体验。如果一个不带激光雷达纯视觉视觉方案和一个带激光雷达的方案，如果两者能做到安全性和用户体验相当，那么市场自然会偏向纯视觉的方向，毕竟这其中直接涉及到整车的成本。这是一个循序渐进的过程。”吕鹏指出。

而不管是纯视觉、激光雷达，还是别的技术路线，最终在市场上胜出的自动驾驶解决方案，一定是在成本与安全性之间取得很好平衡的。

（校对/Jimmy）