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发布时间：2021年05月29日 16:44:08 特斯拉人已围观

简介特斯拉近期面临诸多困扰，女车主维权事件尚未平息，接连出现失控追尾和撞击交警的事故。此外，全球副总裁陶琳发言引发热议，强调需加强对消费者的教育。这些事件让特斯拉的热...

特斯拉近期的境遇相当复杂，热搜话题层出不穷。女车主维权事件尚未平息，而失控追尾的事故也在不断增加，其中甚至包括涉及交警的撞击事件。

与此同时，公司的全球副总裁陶琳再次引发争议，表示“需要加大对消费者的教育”，对此，网友调侃道：“难道将来买车必须考特斯拉驾照？”

数据显示，自2013年起，全球范围内特斯拉发生的事故数量已超过218起。“失控”已成为特斯拉事故的主要诱因，让人不禁感到不安——毕竟这是涉及生命安全的大事。

从失控事件来看，其原因有时源于特斯拉的自动驾驶辅助系统出现识别错误，因此我们不禁要问：特斯拉的自动驾驶辅助系统是否可靠？

视觉算法与激光雷达，谁将胜出？

要探讨这个问题，需先说说马斯克在自动驾驶识别方面的一贯做法，和行业主流思路形成了鲜明对比。特斯拉采取了独特的视觉算法进行自动驾驶，其原理在于利用摄像头与毫米波雷达的组合。

其中，摄像头负责对物体进行识别，而毫米波雷达则用来测距、测速等，二者共同完成“眼睛”的功能。正常情况下，这一配置并无问题，但在干扰因素较多的环境中，例如光线较差时，可能导致错误判断。

最具代表性的事件是曾在台湾发生的“特斯拉未能识别白色卡车”事故，导致撞击，且此类事故在美国尚有两例，当时白色大货车成为特斯拉的“梦魇”。

根本原因在于，特斯拉的摄像头所捕获的图像是2D的，而道路实际是3D的，它只能通过算法进行转换，即使其自动驾驶专用FSD芯片能以72 TOPS的速度处理2100帧每秒的图像，这在自动驾驶领域依然显得捉襟见肘。

既然存在如此多的缺陷，马斯克为何依然不顾一切？因为视觉算法的开发成本低而且便于大规模生产，简言之，这是一门利润可观的生意。

回到国内，新兴车企为了保障安全，纷纷选择激光雷达，这种系统的综合性能表现优异，但其高昂的成本却是一个不争的事实。

稍等，我们换个角度来看，突然觉得国内车企还是心系安全的。

提到激光雷达，不能不提到其先锋——Velodyne。起初，这是一家音响公司，但由于其CEO对机器人情有独钟，积极尝试不同机器人功能，最终跨足激光雷达领域。

某年，美国国防部高级研究计划局举办了一场名为Grand Challenge的机器人比赛，主题是“自动驾驶汽车”，Velodyne显然没有缺席。

他们为参赛的卡车装备了两颗摄像头，希望借此代替人类的视觉，但是方案过于粗糙，最终惨遭失败。接下来的一年，他们再次参加，但这次使用了初代激光雷达，仍然只能识别垂直于地面的物体，于是又一次败北。