自動駕駛的下一步，是要讓攝像頭學會“蒙和猜”？

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在即將到來的4月上海國際車展上，不出意外我們將看見“完全自動駕駛技術”的大爆發；而目前已經確定將亮相上海車展，並支援L3級自動駕駛技術的新車型包括蔚來ET7，長城WEY

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、華為攜手極狐打造的

αS

等。

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ARCFOX αS

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哈弗H6

9。80-15。49萬元

2。62萬

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在這些支援L3級自動駕駛的新車型身上，我們看見了一些非常有意思的共通點，那就是都採用了“感測器融合路線”。這幾款車型全部配備有鐳射雷達，也全部具備攝像頭+毫米波+超聲波雷達三大組合，甚至還可以確定的是，這幾款車也都具備高精地圖功能。

但是對比之下，目前業界老大的特斯拉依然在採用攝像頭視覺演算法路徑，甚至長城自己目前最主銷的車型

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（配置

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自動駕駛也是採用的攝像頭純視覺演算法；換言之，感測器融合這條路，車界內部也有明確的分歧，它真的不能代表未來明確的自動駕駛發展方向。

導致分歧出現的核心原因，其實就是“感測器融合”並不能完全解決處理資訊不足的問題，因為幾大感測器雖互有優缺點，但卻並不能完全互補：

攝像頭的主要問題在於，在夜間、暴雨暴雪、大霧等低能見度工況下感知能力受限，類似於人眼，在極限環境狀態下獲取資訊的能力會大打折扣（雖然已經有量產的感知演算法在部分低能見度工況下表現要好於人類的視覺感知能力）。

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而毫米波雷達的主要問題是：探測角度小，暴雨和大霧等工況下的衰減凸顯（整體而言是綜合工況下效能最好的感測器，目前真正研發階段的毫米波成像雷達可以進一步解決一定的問題）。

至於目前熱門的鐳射雷達，它的主要問題則是不能識別顏色、不能識別圖案、也不能識別文字；雖然對於周邊環境測距描繪的能力突出，但卻因為缺點太致命，所以必須搭配其它感測器互補使用。

當幾大感測器放在一起時，眼尖的網友們應該已經發現問題所在了，先不說融合資訊處理帶來的巨大資訊流處理速度問題，你仔細看看上面這幾個感測器，真的互補嗎？

舉個例子，比如都知道下暴雨或者大霧時純視覺的攝像頭可能不能識別路標，難道此時靠鐳射雷達和毫米波雷達就能識別路標了？

顯然，目前所謂的多感測器融合路徑，並不能真正意義上為未來L4級完全自動駕駛和L5級無任何限制的完全自動駕駛做任何技術儲備，這一技術路線更像是部分車企為了應對L3級特定場景下有限自動駕駛發展浪潮而選取的捷徑。

至於未來真正的L4級和L5級技術方案，目前來看純視覺路線依然佔有巨大優勢，因為這是最接近“人類”駕駛行為的技術解決方案；同時，此前就曾有業內人士指出，雖然純視覺技術路徑在極端場景下獲取資訊能力有限，但人類駕駛員此時其實也是一樣的“低能”狀態，最終限制自動駕駛與人類駕駛之間的隔閡，其實就在於“思維能力”，即有限資訊下，如何作出更多合理判斷的能力。

也許下一步，自動駕駛的攝像頭就需要透過AI訓練，來學習人類“蒙和猜”的能力。並且訓練AI合理推測、蒙和猜的能力，技術上是完全可行的，此前的“阿爾法狗”已經在圍棋領域展示過相關能力。