在电脑上看特斯拉轨迹会怎么样(特斯拉为什么不用高精地图)

编辑导语：国内外自动驾驶厂商几乎都在高精地图上有所投入，但是特斯拉却是例外，这背后的原因是什么？也许，我们可以从高精地图本身的特性、以及国内外的道路环境等各个方面着手分析。本篇文章里，作者就特斯拉为何不使用高精地图一事做了解读，一起来看。

我们可以看到国内外的自动驾驶厂商（尤其是国内的图商）都在布局高精地图，而特斯拉表示并不感冒，完全摒弃掉激光雷达、毫米波雷达等非摄像头传感器，仅采用摄像头进行感知，在自动驾驶领域独树一帜。

这引起了我和领导的讨论，我回去梳理了一下，把思考记录在这里。

一、高精地图可以做什么

高精地图可以看成一个道路环境的模型，记录了道路的三维特征、行车辅助信息（如车道线等）和丰富的语意信息（如交通灯的类型等），通过成为高精定位底图、提供规划素材、强化感知的能力，提高了自动驾驶效果的“上限”。

1）提高定位精度（感知系统的参照物）

通过对比车载定位模块和感知模块的识别结果，确认自己的当前的位置。

2）提供超视距的道路信息，规划素材（提高决策距离上限，解放算力，驾驶体验更平滑）

视觉/感知系统探测距离有限，尤其是车速快时，留给车载电脑的反应时间短。云端可以基于高精地图对动线规划进行预处理，节省车载电脑的算力。即使本地算力足够，短时间内及时纠偏，也会牺牲乘坐体验（看见要停再停车，和提前知道要停车提前减速，体验差异）。视觉范围有限，结合超视距信息，减少局部最优决策。

3）帮助无人车识别车辆、行人位置及障碍物、路牌（给感知质量兜底，让决策更合理）

视觉方案会因为光线明暗、物体颜色等产生误识别，雷达受雾雨（空气中的颗粒）影响产生噪声，高精地图没有，但是传感器发现了，大概率是活动的物体。与感知“看到的”路牌标线做对比校验，减少误识别。

可以看到，高精地图主要是为感知、决策模块提供“增益”，提高系统的安全、舒适性。

就像一场考试，不押题的这方，不依赖高精地图、甚至仅使用纯视觉的方案的无人车也许只能答60分，或者拼命学习拿到80分。请了家教拿到考纲的这边，借助高精地图，通过其他方式绕过视觉的死点、难点，拿到90分。

二、不想用OR不能用？

特斯拉选择了这条比较激进的路线，完全摒弃掉激光雷达、毫米波雷达等非摄像头传感器，仅采用摄像头进行感知，在自动驾驶领域独树一帜。

从“第一性原理”的角度来说，即使没有高精地图，高度成熟的感知“视觉”，无人车可以像人类驾驶一样仅用“眼睛”去做出驾驶决策。

我倾向于认为，特斯拉不是“不想”使用高精地图，而是“不能”使用高精地图（也不划算）。

1）面向全球市场的特斯拉，高精地图的制作和维护成本高，效果还不好

高精地图的制作大体上包括采集→数据处理→人工验证→发布等一系列数据制作流程。

①采集范围大：采集需要带着设备的车在路面上跑，铺满目标市场的主要道路。

②数据处理和人工验证：均需要根据不同地区的情况，制定工艺，需要模型甚至需要人工标注。

③数据更新效果无法保证：

地图不是绘制完了就一劳永逸，在大量无人车投放市场后，可以回传用户车传感器途径道路的最新的数据，保证地图鲜度。地图后续人工/自动更新的维护和迭代，也会产生大量成本。

2）国内是大体量、统一的市场，制图边际成本低，更新频率有保证

我们可以看到国内的厂商都会选择高精地图的自动驾驶方案。

①制图边际成本低：全国的主要干道规格统一“一个标志牌、一种标线，全国通用”。

②国内的车流密度也保证了足够的路网覆盖，在达到一定渗透率，不同车厂的传感器信号都汇总给图商/自动驾驶运营商，可以做到高频度的道路刷新。

③地图产业涉及到国家机密，精地图的行业准入门槛很高

目前国内拥有“导航电子地图制作甲级测绘资质”的企业较少。但是也正因为政治壁垒的因素，限制了国外竞争者的加入，这也让国内企业具有一定的优势。为了避免相关问题，特斯拉用作仿真训练的“短时路网”会被保存在国内的服务器上。

3）相较国外，国内的道路环境更复杂，对安全的要求更高

国外地广人稀，道路环境相对简单；国内道路车流人流密集，有中国特色的交通参与者（如电瓶车、行人）。

也许你会说，同样是面向全球市场Uber、Waymo、Mobileye、英伟达，都会选用高精地图，市场也许不是主要原因。

是的，Uber的出租车模式意味着车辆调度的自控，只需要满足有大量用户的、主要路线的诉求，Waymo的高精地图基础由谷歌地图发展而来，Mobileye、英伟达为大量的车厂提供软硬件（也许意味着有大量的数据回收）。

而特斯拉作为独立厂商，除了马斯克奉为圭臬的“第一性原理”外，也许彼此之间都不愿意分享自动驾驶的“灵魂”（自动驾驶能力和用户数据），也许他已经选择了足以弥补高精地图缺失的技术方案。

三、特斯拉的纯视觉方案：MINDOFCAR

如果特斯拉有且仅有摄像头，那么他的视觉方案必须是业界水平最高的。

特斯拉思路是：开车的是人，道路是为人类设计的，如果拥有和人类一样的感知和处理信息的能力，机器可以无缝过渡到自动驾驶，经济&高级。

在特斯拉2021年的AIDAY上，马斯克分享了纯视觉自动驾驶方案和能力：

1）硬件：8个360°，120w像素摄像头，在效果上需要能替代替代激光雷达、毫米波雷达和声呐。

2）感知：1000人的标注团队，150w辆在路特斯拉，保证了为视觉算法训练的大量的数据集合。

①同大多数的自动驾驶的感知方案一样，特斯拉的视觉方案在做以下几件事：图像校准→物体识别→深度感知→创建四维向量空间。

②只是，特斯拉选择通过视觉模拟雷达，准确率基本接近真实雷达。

通过有雷达的路测车在路上跑，获取真值。经过大量训练，算法可以得到视觉和模拟雷达的换算关系，摆脱用户车对雷达的依赖。通过视觉同样可以通过对陌生道路建模，进行感知和预测（基于大量道路数据的视觉算法学习，获得超视距的预测信息），生成短时高精地图。

3）规划与控制

特斯拉在规划架上和业界基本没有什么太大的区别，基本上都是先求解出可行空间，然后利用优化的方法在可行空间内优化求解，输出最终轨迹。特斯拉的轨迹动线规划，可以简单理解为基于搜索的方法生成大量的轨迹，综合评价安全、舒适、效率选择最优动线，在技术能力上的优化可以让他们减少搜索次数，提高效率。它也实现了通过视觉跟踪，以及衍生的预测能力，可以学习不同物体的性质，区分人/动物/车，以及预测其未来的走向，做出决策和避让。

4）计算能力

云端Dojo超算力：现有特斯拉车端FSD芯片算力主要依靠两块SoC芯片，算力为144TOPS，并不高，但是，基于帧检测的摄像头需要依赖高算力，其核心诉求是高带宽和低延迟。

5）仿真能力

这块是特斯拉能实现视觉算法高效迭代关键，通过视觉生成实时高精地图，制作虚拟仿真地图，还原现实环境的基础上，创造有更多边界场景的虚拟环境，在虚拟世界完成打怪升级（神经网络渲染）。每辆在路的特斯拉回传的地图数据，都可以成为仿真地图的原本，可以看到，其对静态、动态环境的构建效果逼真，并且可以通过AI能力进行模型再创造和组合。这提供了大量的边界场景，减少了标注的工作量。在路上跑的车辆越多，收集到的数据越多，仿真场景库的数据也会指数倍增。

四、Atlast

不可否认特斯拉有很强的技术能力，在算法能力上有着行业顶尖的水平。但特斯拉的方案是国内厂商选择的高精地图+多传感器的技术路径的子集，如果视觉方案发展得足够成熟，国内厂商也可以随时“向左转”。

运输工具不一定要造“腿”、也可以造轮子，同理，机器人不一定长得像“人”。纯视觉方案不一定最高效的方法。即使自动驾驶最后走向了“像人一样驾驶”，在自动驾驶发展初期、“学走路”的过程中，短期内借助高精地图和其他传感器作为“辅助走路的支具”，快速实现自动驾驶的安全普及，也无伤大雅。

参考资料：

《第一本无人驾驶技术书》作者：刘少山《自动驾驶仿真蓝皮书》自动驾驶基础知识系列-高精地图@少隆https://>ata.alibaba-inc.com/articles/192451?spm=ata.23639746.0.0.3c0c4ddfCx53C1行业前沿：自动驾驶之“高精地图”篇–PLUGANDPLAY的文章–知乎https://>zhuanlan.zhihu.com/p/486988101高精地图，公认的自动驾驶标配，但特斯拉并不care–https://>baijiahao.baidu.com/s?id=1685063016792310360&wfr=spider&for=pc自动驾驶之高精度地图（八）国内外高精度地图发展现状–阿宝说车的文章–知乎https://>zhuanlan.zhihu.com/p/369259860超长延迟的特斯拉AIDay解析：讲明白FSD车端感知–EatElephant的文章–知乎https://>zhuanlan.zhihu.com/p/458076977特斯拉AIDay决策规划技术解析–自动驾驶拖拉机的文章–知乎https://>zhuanlan.zhihu.com/p/402442178如何赋予机器思维？解密特斯拉人工智能自动驾驶下集！超乎你的想象https://www.>bilibili.com/video/BV1uU4y1u7JY/?spm_id_from=autoNext

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