发表于 2021-08-12 20:56 IP属地：未知
传感器融合才是未来
就纯视觉的局限来说，有业内人士认为，在一些极端的场景中是无法满足对于感知探测能力的KPI指标的。比如一些复杂的天气情况，如大雨、大雾、沙尘、强光、夜晚，这对于视觉和激光雷达都是非常恶劣的场景，难以用一种传感器应对。主要体现在几个大的方面：
1）天气环境因素造成的视觉传感器致盲（如逆光炫目、沙尘暴遮挡等）；
2）小目标物体在中低分辨率视觉感知系统中，可能造成目标晚识别（如减速带、小动物、锥桶等）；
3）异形目标由于未经训练可能造成无法匹配，被漏识别（道路落石、前车掉落轮胎等）；
4）视觉传感器本身的识别要理要求，对于视觉识别的高算力需求等。
就算一些自动驾驶测试或比较成熟厂商，在智能驾驶中也多次发生撞车事故，为传感器系统的失效付出惨痛代价。所以,传感器融合是构建稳定感知系统的必要条件。毕竟，视觉感知能力有局限，必须结合毫米波雷达或激光雷达做优势互补才能实现。
回头来说，这次特斯拉的内测BUG里面，但凡有一个场景没有人类驾驶员眼明手快接手的话，就会演变成为交通事故。这能让人放心吗？特斯拉的车主们也忒心大了。
此外，我们知道，摄像头如何感知深度只是自动驾驶问题的一部分。特斯拉依靠的最先进的机器学习只是识别模式，这意味着它会在新情况下挣扎。一挣扎，就会产生误判。
与人类司机不同的是，如果系统没有遇到场景，它就无法推理该做什么。“任何AI系统都不了解实际发生的事情，”研究自动驾驶汽车计算机视觉的康奈尔大学副教授克里安·温伯格（Kilian Weinberger）如此表示。
还有一点是，虽说，FSD 9.0给智能辅助驾驶系统是创造了更广阔的应用场景，但是，在L2级别的驾驶辅助系统（而不是自动驾驶系统）这个前提下，这些功能多少仍显得有些鸡肋，因为驾驶过程中根本无法脱手。而且，人类驾驶员不仅需要手握方向盘，还需要在城市道路上与车载电脑系统较劲，增加了额外负担和心理压力。
FSD BETA V9.0的这些内测BUG会在实际道路上反复出现，毫无疑问这为城市交通也制造了更多的隐患。不过，这套系统能不能用在更加复杂的中国的开放道路上？公社的小伙伴中还是有对特斯拉超有信心的，“大家都没开过，怎么知道行不行呢？”是啊，是骡子是马，特斯拉总会拉出来遛遛。
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