当前的智能或辅助驾驶，视觉方案是更优吗？

52 条回复 • 2024-10-21 16:46:49 +08:00

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sir283

23 天前 via Android

视觉能识别距离跟物体，而且有 OpenCV 这个开源巨头撑腰，国内环境大家又不是不知道，能白嫖为什么要付费？

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fredweili

23 天前

我支持，不喜欢激光雷达，增加成本，对城市智驾也没什么要求

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zzboat0422

23 天前

纯视觉：下限低，上限高。要非常有能力的厂商才能做好。

纯激光雷达（小米测试车）：下限高，上限低，技术要求低，兜底能力强，没技术积累又想快速赶超的厂商可能会选。

视觉+激光雷达：看倾向，当激光雷达与视觉信号冲突时，优先听哪个的，华为听雷达的，小鹏听视觉的。

视觉+4D 毫米波（乐道）：不清楚效果怎么样，可能是激光雷达的低成本替代。

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okakuyang

23 天前

谁的喇叭大谁就是第一

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defaw

23 天前

3

激光雷达方案是视觉的超集，单这一句话已经可以说明一切了，你有的我都有，你没有的我也有。
除了贵，哪一点都是更好

6

sentinelK

23 天前

1 、成本高。
2 、激光雷达部署位置受限。不能做到不破坏车体工程学的前提下的 360°视野。
3 、由于 2 ，导致激光雷达的 AI 训练材料不足。

这就导致如果想实现高于 L2 级别的辅助/自动驾驶，目前的科技下，纯视觉是“不得不”的选择。

否则就要解决：
1 、激光雷达、毫米波雷达、视觉三者的博弈问题。
2 、激光雷达的训练内容问题。

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zthreefires

23 天前

1

@sentinelK #6 如果是基于规则的，博弈问题本质是规则没梳理清楚。如果是端到端，对于模型来说，激光雷达和摄像头的博弈与前向侧向摄像头之间的博弈没区别。稍微想一想就知道所谓的博弈根本不是问题，一堆人还天天说来说去

8

sentinelK

23 天前

@zthreefires 其实并不一样，因为设备之间的获取精度有太大差别。
所以虽然从统计学 AI 的训练角度讲，其实都是训练材料，但从训练结果上讲，我个人揣测，估计很难收束到一个理想的局部最优中。

统计学 AI 的训练并不是不加任何辅助的直接一股脑扔进去，坐等大力出奇迹那么简单。

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juded

23 天前

买扫地机我都买带激光雷达的...

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sentinelK

23 天前

@zthreefires 举个实际的例子，国产特斯拉在今年年初，刚刚经历了终端模型迭代。从视觉+前向毫米波，过渡到纯视觉。

从最终实际体验上讲，车子的决策果断性，以及对复杂路况的判断（屏幕的 UI 反馈）有很明显的提升。

11

zthreefires

23 天前

@sentinelK #8 精度有差别就不能训练了？你也知道数据不是直接放到模型里训练的。从 LLM 来看，视频和文本信息显然不同，但视频放到模型里，能显著提升对文本信息的理解能力，这是有论文实验数据支撑的。另外，特斯拉自己的发布会对端到端的解释就是输入视频数据，学习开车。虽然我不信，要么还是有一层规控，要么有小模型托底，但无论如何，特斯拉宣传的端到端就是这么简单直接。

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hccsoul326

23 天前

纯视觉方案会不会开到某些限制的场所不让开摄像头🤔

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sentinelK

23 天前

@zthreefires 所以问题在于不是不能训练，而是能不能训练好。

从特斯拉放弃前向毫米波，且模型质量上升的结果来看，多个不同精度的训练内容，“或许”训练上的难度是高于单一媒介材料的。

另外，你也说了，特斯拉的端到端是纯视觉。这不是从某种角度上反向验证了，纯视觉做到“端到端”是目前的唯一解么？

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desstiony

23 天前

去试试开源的 depth anything 的效果

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sentinelK

23 天前

@zthreefires 也就是说，你说的“没有博弈”的前提就是实现激光+毫米波+视觉的“端到端”。
但目前并没有如此的产品出现，别说上市产品了，发布会都没人聊。

这难道不能说明问题么？

16

br_wang

23 天前

纯视觉方案是不是就没有车顶那个犄角了？

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paopjian

23 天前

不是单纯是厂商为了降低成本吗,纯视觉就少个模块就能少个供应商.福特公司宁愿死人赔偿都不愿意召回就是因为赔偿付的更少, 那么车企宁愿智驾死人赔偿也不改良智驾不也是很合理么

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sentinelK

23 天前

@juded “买扫地机我都买带激光雷达的...”

所以扫地机器人头顶都有一个“飞碟”。
你会买一个头顶顶一个飞碟的汽车吗? 这就是目前最大的问题。

@hccsoul326 “纯视觉方案会不会开到某些限制的场所不让开摄像头”
不会的，只要解决视频内容的存储位置以及暴露规则就可以。特斯拉的“解禁”就是实际例子。

19

sentinelK

23 天前

@br_wang "纯视觉方案是不是就没有车顶那个犄角了？"
@paopjian "不是单纯是厂商为了降低成本吗"

是的，激光雷达的成本和体积，是导致车企选择视觉的根本原因。
如果激光雷达能解决二者其中之一，肯定就会有车企投身激光智驾。

毕竟激光雷达的精度远高于视觉。

20

Sivan2017

23 天前

2

一个极端的例子，如果是下雨天或者雾天，视觉方案是不是就废了？但是雷达或许还能有些用？

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Wilson233

23 天前

感觉应该是雷达 + 视觉更好

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sentinelK

23 天前

@Sivan2017 毫米波雷达有用，激光雷达没用。
激光雷达可以视为不受环境光照影响的、附带原始深度信息的视觉方案。只不过这个“视觉”是激光。

23

arcaitan

23 天前

人开车靠视觉可以判断, 那车也可以吧, 信马斯克

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lifavor

23 天前

3

行业相关
核心是成本问题：
lidar + 视觉融合方案相比纯视觉精度高 10 个点左右，全套方案 1w 左右，雷达只能提高前视精度，障碍物测距，远距离车道规划
纯视觉方案价格 3k-7k 左右，10 个点的精度优势已随着模型增大，数据增多逐渐降低
radar 主要用在 AEB 上，可以看前前车，纵向障碍物测速

以上每种传感器都有弱场景，雪天等弱回波场景（ lidar ），暗光+脏污遮挡+相机标定+视觉白名单以外（视觉），井盖+隧道退化（ radar ）

另外一点：出了事猾伪第一时间甩锅博世和文远（记不清是不文远），第二标注 AEB 工况速度，第三调后台踏板状态。
自动驾驶是辅助驾驶

25

nowant

23 天前

@zzboat0422 纯视觉就没冲突了？路上同一个物体，在不同角度受到光照影响可能看到的也不一样吧

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imkenbun

23 天前

主要还是端到端的技术上牛逼

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evan9527

23 天前

纯视觉不是最优，是成本最低的。
大力推销的一定是利润最高的。

28

agood

23 天前 via iPhone

目前能购实现完全自动驾驶的只有特斯拉吧，什么最优还用猜吗？市场已经给出答案了

29

wulili

23 天前

就成本而言，纯视觉方案更优。就智能程度而言，纯视觉方案大概率也更优。
不用考虑什么大雾天这种极端天气，没什么意义，这种情况就算是人开车也有很高的风险。

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dingzi

23 天前

@hccsoul326 不会出现关闭摄像头，而是直接不让你进去

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yjsdaniel

23 天前

@defaw 激光雷达采集不到颜色信息

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yjsdaniel

23 天前

@sentinelK #18 新的扫地机的激光雷达已经放到侧面了，也集成了摄像头。

33

mxT52CRuqR6o5

23 天前

如果是原生多（雷达）模态的神经网络 AI 应该就可以不存在不同类型雷达冲突的问题

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yjsdaniel

23 天前

@Sivan2017 红外成像在穿沙破雾的时候有用，不过配的车型很少，东风猛士算一个。

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dddd1919

23 天前

视觉那就是用眼看，雷达就是盲人拿根棍子连戳带走，各有优势，看你喜欢用眼看还是拿棍子戳

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o0

23 天前

肯定是最便宜的🐶

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s642153378

23 天前

智能驾驶 100 分的话，纯视觉方案可以做到 75 分，视觉激光雷达融合方案可以做到 80+分，但成本陡增。

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zthreefires

23 天前

1

@agood #28 马一龙都不敢说特斯拉实现了完全自动驾驶，一个 L2 的玩家天天吹，人家 L4 的玩家干了十几年了都不敢说实现 L5 了

39

Tengdw

23 天前 via iPhone

分情况讨论，给家用车的 L2 纯视觉就已经够了，原因很简单特斯拉已经做出来了，各家跟上就可以了。商业运营的无人汽车 L4 纯视觉是不行的。
推荐硅谷 101 出的两期无人驾驶相关视频，里面有很多大佬的观点
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