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2019年4月，在美國加州舉辦的特斯拉投資者日活動上，特斯拉推出全自動駕駛Autopilot 硬件 3.0，這套系統包含8個視覺攝像頭，12個超聲波傳感器，以及自研的全自動駕駛芯片。

汽車自動駕駛的流程包括3個步驟：感知、判斷、操控。在感知層面，目前主要有兩種技術路線主導自動駕駛，一是基于攝像頭的視覺感知，二是基于激光雷達的物理感知。馬斯克從第一性原理出發，讓汽車模仿人類，人類在駕駛汽車時通過眼睛獲取信息，經過大腦處理后進行判斷、操控，因此人類駕駛完全是視覺驅動。特斯拉堅持以視覺為主導的自動駕駛方案，使用高性能的車載芯片處理來自視覺傳感器收集到的交通信息，通過深度學習，將信號與已知的物體進行匹配，再作出決策。

特斯拉在汽車周圍配置足夠多的攝像頭，創造出比人類眼睛視界更寬廣、更清晰的“攝像頭眼睛”，再配置比人類大腦反應速度更快、計算能力更強的處理器芯片，以確保駕駛的安全性。然而，這一套縝密的系統并沒有足夠安全，攝像頭有天然的缺陷，當遇到較強的反光或以白色為基調的物體時，系統可能會判斷成云朵甚至認為沒有障礙物。在自動駕駛模式下，特斯拉曾出過多起事故，例如把白色的卡車判斷為云朵，加速穿過導致事故。

實際上，生物判斷方向并不全是通過眼睛，例如蝙蝠就是通過發射聲波、感知聲波反射的時間來判斷障礙物，激光雷達就是應用這種原理實現汽車自動駕駛。激光雷達發射激光，遇到障礙物后原路返回，處理器利用時間計算距離。激光光束可以準確測量物體輪廓邊緣與發射器間的距離，這些輪廓信息組成“點云”，然后處理器可以繪制出3D高精度環境地圖，從而準確判斷汽車周圍的物理環境。另外，激光雷達有很迅速的響應時間，可以使汽車的處理器快速應對路況的變化。iPhone的前置結構光3D攝像頭也是用了這種原理。無論是視覺路線還是激光雷達，目的都是為了讓汽車“看清”周圍的環境，激光雷達可以直接提供物體的精確距離和位置，而攝像頭視覺方案需要計算機根據圖像來判斷，這就存在錯判的可能。目前參與自動駕駛研發的企業大多以激光雷達作為主導，如谷歌Waymo、百度、UBER等。

為何特斯拉堅持不用激光雷達？成本是阻礙其商業化的核心因素。Velodyne目前是全球規模最大的激光雷達供應商，其最低配置的雷達型號起步價3999美元，主流型號價格在數萬美元，這與馬斯克“制造消費者可負擔的電動車”的目標不符，而且特斯拉汽車明年的全球銷量可能超過100萬輛，目前沒有供應商有匹配的產能。

然而，情況正在迅速改變。隨著眾多研發型企業的加入，激光雷達技術快速更新迭代，成本也在快速下降。專注于固態激光雷達技術的硅谷新銳Luminar公司，計劃2022年開始將激光雷達交付于量產車，實現商業化，價格可能降低至500-1000美元。按照目前全球主要汽車制造商的預估，1000美元以內是L4級別自動駕駛所需激光雷達的商業化價格目標。近日，華為首次發布了車規級激光雷達產品和解決方案，也已經建立第一條車規級激光雷達的產線，按照年產10萬套/線在推進。華為表示：“激光雷達是解決連續自動駕駛體驗的關鍵傳感器，其帶來的智能駕駛體驗將遠超任何一個已商用的智能駕駛系統。”發布會當日，北汽新能源宣布2021年將推出全球首款搭載華為激光雷達的車型。此前小鵬汽車也表示，將在2021年生產的車型中采用激光雷達技術提高性能。

自動駕駛按照自動化程度分為五個等級：從L1級別的輔助駕駛到L5級別的完全自動駕駛，目前商業化的量產車型基本上在L2/L3以內，這一層級的自動駕駛以攝像頭視覺為主導，但從長期趨勢上看，L5級別的完全自動駕駛才是最終的發展方向，而L3級以上基于視覺并不完全可靠。

圖. 自動駕駛等級分類

        產業界目前對最佳的自動駕駛方案沒有定論，但從乘客安全、技術升級、規模化量產降本的角度上看，預計攝像頭視覺和激光雷達將共同主導自動駕駛，兩者在技術上都有各自的優勢和劣勢，互相配合、增加硬件冗余才能帶來絕對的安全。從消費者角度看，增加少量購車成本以換取更高的安全度合乎邏輯，畢竟生命至高無上。

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