馬斯克不采用激光雷達：因為這原因

　　對比激光雷達，我們再來看看馬斯克選擇的毫米波雷達和超聲波傳感器。作為高級輔助駕駛不可或缺的核心傳感器之一，毫米波雷達從上世紀起就已在高檔汽車中使用，技術相對成熟，因此造價與激光雷達相比也只是九牛一毛，體積也較為小巧，適于安裝在汽車上。此外，毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力強，在惡劣天氣下也可使用，在測距方面的能力也比激光雷達要準。但缺點就是毫米波雷達受制于波長，探測效果欠佳，無法像激光雷達那樣對周圍的環(huán)境進行精準建模。

　　而超聲波傳感器更是只能用于探測汽車周圍的障礙物，且極易被干擾。我們此前曾報道過的“特斯拉中國破解第一人” ——360 汽車安全實驗室負責人劉健皓，就曾用成本為 60 元的干擾設備令特斯拉的超聲波傳感器做出了完全錯誤的判斷。

　　針對這個問題，馬斯克也有自己的解決辦法。沒有激光雷達做環(huán)境感知，特斯拉選擇了更依賴攝像頭的方案。特斯拉在新發(fā)布的硬件套裝中，新增加了 8 個攝像頭用于環(huán)境感知，攝像頭的背后就是圖像識別技術，也是深度學習和算法的問題。

　　這就是特斯拉一直以來的自動駕駛技術路線——更看重軟件和算法。所謂硬件不夠算法來湊，特斯拉的做法是將自動駕駛的功能推給用戶，讓用戶出去測，之后特斯拉再把數據采集回來，不斷調整和更新算法，使自動駕駛更加成熟。相比起其他天天把測試車開出去收集數據的公司，特斯拉的做法更為先進。

　　特斯拉自 2014 年 10 月以后出場的電動車就配備了 AutoPilot 1.0 硬件。2015 年特斯拉交付了 5 萬輛電動車，2016 年的銷量達到 8.5 萬輛，也就是說特斯拉擁有一支十幾萬輛規(guī)模的車隊在幫他完善自動駕駛算法。

　　有攝像頭做環(huán)境感知，有強大的算法支持，有各種傳感器和雷達做輔助，盡量將硬件成本降到最低，這就是特斯拉自動駕駛的實現(xiàn)方式。就結果來說，特斯拉的確做到了全球領先。