- 毫米波雷达被特斯拉“返聘”，马斯克到底图的啥？
- 华为的激光雷达和特斯拉的视觉算法，谁才是自动驾驶的未来？
- 华为的激光雷达和特斯拉的视觉算法，哪个更适用于自动驾驶？
- 咋还有激光雷达？特斯拉疑似测试新Autopilot传感器
- 特斯拉对鬼的解释，特斯拉探测感应到鬼咋回事
- “头铁”抵不过…… 马斯克向激光雷达伸出橄榄枝 为什么是现在？
太平洋汽车***斯拉自动驾驶是雷达，特斯拉使用纯视觉识别（相机）解决方案，而华为则使用激光雷达技术。这里提到的激光雷达不是那种明亮而又盲目的激光，人眼是看不见的。这是扫地机器人用来探索道路的激光（LiDAR）。无非是看得更清楚，更远的汽车。
事实上，智能驾驶将汽车的驾驶能力及驾驶责任逐步由人转移到汽车，其主要包括感知、决策和执行三大核心环节。其中，感知环节相当于人的眼睛和耳朵，主要通过车载摄像头、激光雷达、毫米波达等各类车载传感器在行车过程中完成对环境及车辆的感知、搜集周围环境数据并将其传输到决策层；决策环节相当于人的大脑，主要通过操作系统、芯片与计算平台等对接收到的数据进行实时处理并输出相应的操作与指令任务；执行端则相当于人的四肢，将接收到的操作指令执行到动力供给、方向控制、车灯控制等车辆终端部分。
综上所述，感知环节是作为智能驾驶的先决条件，其探测精度、广度与速度将直接影响决策层的判断与执行层的操作，在智能驾驶中的地位至关重要。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
毫米波雷达被特斯拉“返聘”，马斯克到底图的啥？
文|二哥头
最近，马斯克"谁用激光雷达谁是傻子"这番言论又冲上了热搜，原因很简单，美国的一位自动驾驶行业顾问在网上上传了几张Model Y的照片，照片内容显示：Model Y的车顶上，顶着一个大大的激光雷达。
这下网友就不淡定了，说好的永远不用激光雷达呢，看来远在大洋彼岸的硅谷钢铁侠也逃不过王境泽的真香定律。
那么事实真的如此吗？其实未必。
首先仅从一张照片就断定特斯拉要用上激光雷达，未免也太不严谨了，基于上面这张图，在有限的信息下，我们只能得到这样一个信息：一辆特斯拉Model Y，车顶摆着激光雷达。
所以那些直接推断出特斯拉的自动驾驶要用上激光雷达的人，全是臆想吗，退一步讲，万一人家用激光雷达只是在验证全视觉方案的可靠性呢？
更何况，目前车规级激光雷达并不便宜，这对于特斯拉一直的理想「做新能源时代的丰田」是背道而驰的。
事实上，特斯拉对于雷达这种东西，一直都不感冒，甚至还相当的排斥，在5月底，特斯拉就高调宣布，Autopilot等驾驶系统将取消毫米波雷达，未来在美国和加拿大市场生产的特斯拉Model 3、Model Y的自动驾驶，将仅依靠摄像头来实现自动驾驶。
当然当然，这里不是吹捧特斯拉的纯视觉路线有多先进（它又没给我钱），相反，本篇文章我们将会谈一谈自动驾驶与激光雷达的一些关系。
众所周知，目前自动驾驶分为两条路线，一条是以特斯拉为代表的纯视觉路线，另一条是以Waymo为代表的激光雷达路线。
两者各有优劣，比如前者限制众多，大雨、冰雹、大雪都可能影响摄像头正常工作，且需要软件深度学习，举个例子：地上有一堆落叶，如果是人类驾驶员肯定知道它不会影响行车安全，但对于摄像头来讲，又怎么判断它是否会影响安全呢？
而激光雷达相较于前者具备测距远、分辨率优、受环境光照影响小等优点，不过目前激光雷达的成本过高，所以想大规模普及还有一定的难度。
目前行业内的共识，是把激光雷达当做实现L3级自动驾驶的必经之路，所以对于特斯拉这种一条路走到黑的品牌来讲，相关的机构都不太看好。
事实上，不仅是激光雷达，特斯拉在取消毫米波雷达后，就有包括美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、《消费者报告》和美国公路安全保险协会（IIHS）在内的多家机构取消了对它的关键安全背书。
其实在引申一点，想要实现高级别的自动驾驶，除了单车智能以外，智慧的路也是必不可少的，车路协同也是我们国家一直坚持的技术路线。
至于特斯拉与激光雷达的关系，就让再飞一会吧。
华为的激光雷达和特斯拉的视觉算法，谁才是自动驾驶的未来？
据说世界上最难的两件事，一件是把自己的思想装进别人的脑袋，一件是把别人的钱装进自己的口袋。这两件事，毫米波雷达做到了：让坚持纯视觉方案的特斯拉花钱再度把它“请”上了车。
预计搭载4D毫米波雷达的特斯拉谍照
想必不少朋友已经知道这件事儿了，特斯拉即将推出的HW 4.0智驾方案预计包括一个4D毫米波雷达，消息一出连带着各大相关企业股票狂涨。让股市震荡，让马斯克“真香”，4D毫米波雷达到底有啥本事？
毫米波雷达
车载毫米波雷达工作模型图
如果用一句话形容车载毫米波雷达有多牛，我只能说，它开启了智能驾驶时代——1999年奔驰S级车型首次应用了基于毫米波雷达实现的自适应巡航功能，这套系统被命名为Distronic（限距控制系统）。
搭载Distronic系统的奔驰S级
即使我们看到现在车企们更愿意以激光雷达为门面去宣传自家的智能驾驶能力，但事实上，毫米波雷达的特质是激光雷达无法替代的。
毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达，一般毫米波的波长为1-10mm,频率在30-300GHz，通过发射和接收电磁波的信号后利用多普勒效应来计算目标物的各个参数（如测距、测速、测角）。
多普勒效应
不同长度的波在大气中传递时被阻碍和吸收的程度不同，而毫米波的波长介于微波和红外波之间，所以它有着两者的优势，与微波相比，毫米波的指向性好、分辨率高、抗干扰能力强，探测性能也更好。
与红外波相比，毫米波在大气中传播时的衰减小、能更好穿透烟雾灰尘、受天气影响小。这些特质决定了毫米波雷达具有全天时全天候(除暴雨)的工作能力。
由于雷达涉及军用，所以国家开放给民用的频段是有管制的，目前世界上主流的车载毫米波雷达频率为24GHz（也被视为毫米波频率）、77GHz、79GHz，也有少数国家如日本开放60GHz频率。
国内开放给车载毫米波雷达的频率就是24GHz和77GHz，所以目前国内的车载毫米波雷达分为24GHz和77GHz毫米波雷达。
海拉24GHz毫米波雷达
就像不同分贝的声音能传到不同的距离，不同频率的毫米波雷达能探测的距离也不同。24GHz的探测距离通常在30-120m,77GHz的探测距离通常在200m及以上。
射频
看到这里可能有物理比较好的朋友要质疑我了：根据波的传播理论，频率越高，分辨率越高，穿透能力越强，但传输时损耗也越大，传输距离越短；相对地，频率越低，波长越长，绕射能力越强，传输距离越远。
那我为什么说77GHz毫米波雷达比24GHz毫米波雷达的探测距离更远呢？这和毫米波雷达的结构和工艺有关。
毫米波雷达的硬件占比约为50%，主要由射频前端（MMIC）、数字信号处理器、天线、控制电路等部分构成，另外50%则由软件算法构成。
打造毫米波雷达的过程中
雷达天线的尺寸和波长成正比，24GHz雷达波长较长，所以天线的体积更大，而77GHz雷达天线比较小（大小大概为24GHz雷达天线的1/3），同样的体积可以布置更多的天线单元。
一般24GH毫米波雷达的天线只能做到1发2收，77GHz毫米波雷达却能做到4发4收，整体天线阵的增益是使77GHz毫米波雷达探测距离更远的一个原因。
另外24GHz的毫米波绕射能力更强，就像《画画接龙》这个游戏一样，传到最后已经出现了严重的信息偏差，也就近距离的探测信息比较靠谱。
两者在分辨力上也有区别：77GHz毫米波雷达的分辨距离最小为3.75cm，而24GHz毫米波雷达则为60cm。
一颗国产77GHz毫米波雷达
这意味着当两个目标物体之间的距离为60cm时，只有77GHz毫米波雷达能成功分辨，24GHz毫米波雷达则会视为只有一个目标物体。
虽然看似只是频率不同，但实际上两者的性能有很大差异，因此它们的使用场景也有所不同。现在业内常见的毫米波雷达搭配方式是1个前向+4个侧向（左前、左后，右前、右后），整理如下：
目前主流毫米波雷达的功能有测角、测距、测速，也就是测量目标物体的方位，与目标物体的距离和目标物体的速度，我们称之为3D毫米波雷达。不过它有一个巨大缺陷，就是无法识别静止物体。
由于缺乏高度信息，对于3D毫米波雷达来说，不会产生速度信息的地面减速带或其他静止障碍物和上方的天桥没有什么区别。
如果测到天桥也立马牵动刹车那也太离谱了，所以3D毫米波雷达的算法直接忽略这些静止物信息，就算前面放一块陨石，3D毫米波雷达都不会触发刹车。
这可能是2020年一辆特斯拉直接撞上前方静止车的原因，毫米波雷达选择闭眼冲，而当年特斯拉的视觉方案也没有现在这么精良。
驾驶模式下即将撞上货车的特斯拉
这个缺陷让毫米波雷达在需求越来越高的智驾市场陷入了僵局，直到2020年第一颗4D毫米波雷达的诞生。
4D毫米波雷达VS激光雷达
基于3D毫米波雷达的基础，4D毫米波雷达增加了高度信息，带来的直接影响就是4D毫米波雷达可以成像。
当波射到物体表面时，所反射回的波会携带方位、距离等信息，经过坐标转换则呈现为点云数据，两种毫米波雷达经软件算法换算出的图像如下：
比如一个80 cm体宽1.7m身高的人在快速奔跑，3D毫米波雷达就会识别为一道由点组成的横向80 cm虚线在某距离以某速度向某方向移动，而4D毫米波雷达会识别为由点组成的80 cm体宽1.7m高人形在某距离以某速度向某方向移动。
当前方出现了一道长2m并离地3m的限高杆，同时下方有一条等长的减速带，3D毫米波雷达就会识别为两条几乎重叠的由点组成的长2m虚线，而4D毫米波雷达则会识别出两条长2m的虚线中间的无障碍距离为3m。
4D毫米波雷达不再有无法识别静止物的缺陷，加上价格只有激光雷达10%-20%的优势以及本身毫米波雷达探测距离远、抗干扰能力强、雨雾无阻的特质，4D毫米波雷达被视为激光雷达的强劲对手。
一颗激光雷达
用4D毫米波雷达替代激光雷达，可行吗？就目前来说，答案是否定的。
4D毫米波雷达和激光雷达的本质都是通过波信号来主动探测，4D毫米波雷达的波长在3.9mm，而激光雷达的波长通常为905或1550nm，由于波的传播特质，激光雷达在面对雨、雾、沙尘暴等天气几乎束手无策，而毫米波雷达则能发挥性能。
虽然它俩都能成像，但是激光雷达有个碾压4D毫米波雷达的优势，就是分辨率。市面上的4D毫米波雷达每秒大概可以生成10万个点云，而128线激光雷达可以实现每秒140万点云的生成。
激光雷达成像效果
用140万个点描摹出的画像自然比用10万个点描摹出的画像，精确度要高得多。不仅是画像轮廓的清晰程度不同，更直接的影响就是角分辨率的差距。
激光雷达的角分辨率做到了0.1°，而4D毫米波雷达可以做到1°，也就是说当2个目标物体间的角度角度差距为1°时，只有激光雷达可以分辨得出。
说到底，在成像方面，激光雷达有着4D毫米波雷达无法匹敌的分辨率。目前的4D毫米波雷达更加适合做视觉算法的补充，在雨雪天气时为摄像头助一把力。
这样看来，4D毫米波雷达比激光雷达更适合特斯拉。
除了成本方面，激光雷达的成像优势对于特斯拉的视觉方案是重复的，摄像头和激光雷达的共同缺点就是受限于可见度低的天气，而这个问题只有毫米波雷达能为特斯拉解决。
毫米波雷达历史
回到开头的问题，也许很多朋友会选择中国，毕竟咱们现在的智驾市场如火如荼，但实际答案是德国。
1904年，德国人斯琴·赫尔斯麦耶，基于前人电磁理论和电磁波实验的基础上，利用无线电波回升探测装置，研制出了原始的船用防撞雷达，这就是世界上第一颗雷达。
1935年英国人罗伯特·沃特森·瓦特成功研制出一台实用雷达系统，并被英国空军大规模部署，而这个系统通过提前检测到德军飞机，协助英国抵御住了纳粹德国的攻击，获得了“不列颠空战”的胜利。
罗伯特·沃特森·瓦特
德国人发明的雷达被英国人用来打败了德国？据说德国人十分不服，回去苦心研究，再后来汽车产业的繁荣以及1986年欧洲制定的“欧洲高效安全交通系统”催化了车载雷达的蓬勃发展。
2012年，德国半导体巨头英飞凌推出24GHz单片雷达解决方案，降低了毫米波雷达的技术门槛和制造成本，推动毫米波雷达在各领域的应用。
国内研究毫米波雷达的时间并不长，2013年24GHz毫米波雷达产品才进入中国，同时国外对国内开启了77GHz毫米波雷达的技术封锁。
2014-2016年国内的毫米波初创企业成立，其中首家研究毫米波雷达的就是上汽集团旗下的华域汽车。2016-2017年，国产24GHz毫米波雷达开始量产，77GHz毫米波雷达开始出现样品。
华域汽车办公点
虽然目前全球毫米波雷达市场仍被博世、大陆、海拉等海外龙头厂商占据主要份额，但是国内的行业发展也处于欣欣向荣的状态，国产77GHz毫米波雷达早已面世，例如德赛西威、森斯泰克、楚航科技等国内领先的企业都具备量产能力。
大陆集团logo
最后我想片面的浅聊一聊，为什么国外掌握着更好的智能驾驶核心传感器技术，而国内却成为了智能驾驶的核心战场。
2018年的时候德国制造商大陆集团就对自动驾驶汽车接受程度进行调查。中国受访人中，高达 89% 的人表示支持自动驾驶技术，相比之下，德国和美国的受访者对自动驾驶支持的比例分别只有 53% 和 50%。
英国的德勤咨询公司也做过一次调查，截至2019年，中国对自动驾驶汽车感到“危险”的消费者比例为25%，是亚洲6个调查国家和地区中最低的。
2022年北京日报做了个关于中国人对自动驾驶的接受程度的调查，结果显示，超八成中国人接受自动驾驶，比例远高于其他国家。
聊这个并不是为了让大家忽略目前智能驾驶技术的不成熟，相反，我们需要更加实际的去接受现有智能驾驶技术的局限。但是这些数据表明，我们对科技有着更包容、积极的态度，即使起步晚了一点也没关系。
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华为的激光雷达和特斯拉的视觉算法，哪个更适用于自动驾驶？
首先，让我们看一下特斯拉提倡的视觉算法技术。视觉算法自动驾驶的总体概念实际上非常简单，它是模拟人类行为。他们认为，既然人们可以用一只眼睛驾驶，那么汽车还应该能够通过摄像头看到周围的环境，并像人一样实现自动驾驶。人们可以识别交通状况并通过学习来驾驶汽车，因此特斯拉还可以使用算法来开发智能的?大脑?进行学习。
特斯拉的自动驾驶大脑系统如何学习？它将首先使用特斯拉上的摄像头为周围的交通参与者建立模型，同时将照片数据添加到神经网络的训练集中，以便人类可以分辨出它是什么。这样，在形成一定比例之后，?大脑?将能够自行判断，例如什么车，什么是自行车，什么人，他们离我多远以及方向是什么以及运动速度...这种学习，不仅限于特斯拉自己的内部测试，而且还包括在实际驾驶场景中来自大量车主的数据的积累。但是，就像人眼有错误的判断一样，视觉算法也有其明显的缺点，即很难从2D平面图像中推断出准确的3D真实场景。例如，特斯拉汽车公司曾经将一辆大型白色卡车识别为云，并直接将其击中。以二维人体投影为真实人物并积极制动；将广告牌上的STOP标志用作汽车道路标志来主动制动等。
从理论上讲，视觉技术和激光雷达的结合是完美的解决方案，因为视觉解决方案中的图像传感器可以获取具有高帧频和高分辨率的复杂环境信息，并且价格便宜，而激光雷达是一种传感器通过发射脉冲激光并检测目标的散射光特性来获取目标的深度信息。具有精度高，量程大，抗干扰能力强的特点。业内公司还普遍认为，全自动驾驶技术应包括激光雷达，雷达，照相机，超声波和热成像等传感器。
激光雷达通常可分为机械激光雷达，混合固态雷达和纯固态激光雷达。机械激光雷达技术发展较早并且相对成熟，但是机械旋转部件的驱动环境不稳定，并且要符合车辆法规的大规模生产非常困难，并且价格非常高。我们看到的带有高陀螺仪的自动驾驶汽车通常是机械激光雷达。可以实现L4驱动的机械激光雷达的价格很容易以数万美元计算。
咋还有激光雷达？特斯拉疑似测试新Autopilot传感器
新能源 汽车 领域近年除了大力研发电池技术外，自动驾驶技术同样受到关注和厂家的积极研发。从目前量产最多的L2级驾驶，还未达到真正的自动驾驶定义，人为接管比例还是比较多。自动驾驶技术主要由两方面， 第一就是系统的运算能力和算法，这也决定了该系统智能化程度的高低，第二个就是硬件方面的雷达。 大家都比较熟悉特斯拉的自动驾驶技术，不少人认为它家是该领域的标杆。除了完善的数据和成熟的算法，特斯拉在硬件方面用的是摄像头，通过车身多个摄像头观测分析图像和路面情况，再通过系统算法，从而操控车辆。
而今年4月份，小鹏 汽车 推出了新款车型P5，亮点是全球首款搭载了车规级激光雷达，可实现更高级别的自动驾驶。在激光雷达推出市场前，马斯克曾经吐槽过这项技术，称车辆装上这种昂贵的传感器是不必要的，这就像是一大堆昂贵的附属品作用且不大。没错，这位 科技 大佬说的性价比方面确实比摄像头方案要昂贵不少，按目前市场价格，一套激光雷达的价格大概在3000美金左右，而特斯拉正使用的摄像头只需700美元左右，价格差距比较大。小鹏P5车型搭载的激光雷达由大疆旗下激光雷达初创公司Livox提供的。
价格不是该技术的主要问题，因为目前已有不少国内公司加入研发。国内 科技 老大华为也有激光雷达产品，已经搭载在北汽旗下品牌极狐车型上。华为曾经表示，激光雷达未来会广泛应用，届时价格有望大幅度下调，华为这套激光雷达有望控制在1000美元以内，和特斯拉使用的那套摄像头价格就相差不太大了。那激光雷达真的会比摄像头要好？到底强在哪里？
简单说说激光雷达的原理，激光雷达LiDAR(LightLaser Detection and Ranging)，是通过对被测物体发射激光光束，并接收该激光光束的反射波，记录该时间差，来确定被测物体与测试点的距离的雷达系统。在激光雷达扫描过的“视野”，图像显示是这样的，没有色彩与细节，但物体的轮廓非常清晰。
相比特斯拉用的视觉识别方式（摄像头）， 激光雷达并不需要依靠拍摄图像的清晰程度、算法去识别周边的物体，完全是物理测距，因此对车辆周围的物体判断力更为精准，特别是在夜晚（黑暗场景），激光雷达要优胜于摄像头。
激光雷达成本之所以高，主要体现在多线激光雷达技术实现比较复杂。激光雷达技术本身并没有外界认为多么高技术含量，其实日常生活中不少电器已使用上，像不少家庭会使用的扫地机器人，不少高端型号均有搭载激光雷达（单线）。所谓的多少线，就是激光雷达在垂直方向上具有多个发射器和接收器，通过电机的旋转，能进行多少条激光线的扫描，线数越多，物体表面轮廓越完善，但需要处理的数据量就会越大，对硬件要求越高，所以贵就体现在这端！
然而，是不是未来所有车辆都要搭载激光雷达系统？这要看车型的定位，并不是所有车型适用。大家清楚，自动驾驶有分等级，不同的等级可实现不同的自动程度，目前分了6个级别，最常接触到的是L2级。从L3级开始，就是高段位可实现车辆自动驾驶，驾驶员可不介入操作，就是名副其实的解放双手。L3级开始再往上发展，对车辆周围物体识别的精准度要求会更高，单靠视觉识别方案（摄像头）已经跟不上要求。简单地理解为，越高级的自动驾驶，对安全的要求越高，此时一个可靠的探测硬件是必须要的，激光雷达是目前比较合适的选择。
当然任何技术也有它的短板，激光雷达也不例外。激光雷达通过“线”去扫描感知外界， 因此探测距离有限，小于摄像头拍摄距离。另一方面激光雷进行激光扫频的频率远低于摄像头反应较为迟钝。 按这么说，光靠激光雷达实现的自动驾驶仍有隐患，所以目前车企给出的方案是，激光雷达搭配摄像头。
比如小鹏P5，车上总共装了32个传感器，当中包含13个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器和2个车规级激光雷达（装下前包围左右两侧）。目前成熟的自动驾驶技术，都是用多种传感器来提升系统识别功能，既要视觉识别，也要激光雷达。特斯拉的冒起，确实让不少消费者体验到自动驾驶技术的应用，但个人觉得，未来到底是哪个车企、国家、 科技 公司能引领自动驾驶技术的发展，还真不好说。在新能源时代，全世界都在同一起跑线，只有掌握核心技术，才能跑出领导行业发展，国内企业的创新能力和科研能力不亚于世界某些国家，究竟未来自动驾驶技术如何发展，我们拭目以待。
特斯拉对鬼的解释，特斯拉探测感应到鬼咋回事
[汽车之家?新能源]?日前，有外媒拍摄到特斯拉在一辆Model?S上安装新型传感器阵列并进行路试的，从中能够看到在这辆Model?S顶部安装了多部激光雷达以及摄像头传感器，疑似在对新型传感器进行测试。
据外媒透露，虽然特斯拉从去年开始为旗下车型更新了算力更强的Autopilot计算机，并一直通过OTA更新来为现有特斯拉车型带来新的功能。不过在过去四年并未看到特斯拉在旗下车型更新新的传感器套件，如今这辆配备新传感器套件的Model?S似乎让我们看到了希望。 这一发现或许会让人以为特斯拉将会在下一代自动驾驶硬件上用激光雷达，不过这种做法与马斯克曾经坚持以视觉感知为主的自动驾驶路线相矛盾。对此有业内人士分析称，特斯拉在测试车型上用激光雷达是为了验证其自动驾驶模块的准确性，而并非想要把它搭载在新一代传感器硬件中。关于特斯拉的最新资讯，请持续关注汽车之家的后续报道。（消息来源：electrek；文/汽车之家?胡永彬）“头铁”抵不过…… 马斯克向激光雷达伸出橄榄枝 为什么是现在？
当智能化汽车发展迅速，关于车型的自动检测技术也越来越成熟，尤其在智能化汽车领域的特斯拉更是属于领先地位。前段时间，接连有特斯拉车主在经过无人区时，发现车上自动识别障碍物的雷达探测出现很多“人形”物体，但车主肉眼却未见一人，别提有多么可怕。那么，特斯拉感应到鬼是真的吗？ 从网友发布的来看，一辆特斯拉开进墓地后，屏幕上的雷达一直显示前方出现众多行人从车辆路过，但观看录制的车辆前方，却未见一人。 一经传出便迅速遭到转发，有网友表示有些心惊胆战，由于这是在墓地，车辆路过却未见到任意一人，雷达却探测到多人，让人联想到了“幽灵”。不过，也有网友认为这个可能是的。 无独有偶，又有另一位网友发布类似的。一辆特斯拉行驶在一隧道内，突然车辆中控雷达探测到两侧有公交车出现，从雷达监控可见车辆右侧出现一辆类似公交车的物体。据悉，这个物体持续出现了10分钟左右，隧道后半程公交车消失。 但实际车辆行驶途中却没有出现任何一辆车辆，联想起此前网友在墓地拍摄的，无疑一些后怕。车主第一时间也联系了特斯拉售后，才得知对方表示可能是雷达误侦测。 特斯拉频繁出现传感识别错误，主要还是与特斯拉的Autopolit功能有关，本来在公路上正常高速续航时的特斯拉随时都会因将路旁的各种标牌(如广告中的Stop标志)，误认为限速或者停车标志，然后猛踩刹车，被部分车主称为“幽灵刹车”，这无疑提高一定驾驶风险。 特斯拉的Autopilot系统传感器用全车8个摄像头、12个超声波传感器、1个毫米波前置雷达搭配的方案，这种视觉方案工作原理也很简单，仅需要收集外界反射的光线便能呈现出外界环境画面，最大的优点就是便宜与更适应雨天、雾天等恶劣天气。 而谷歌Waymo、通用Cruise、百度阿波罗、Pony.ai等自动驾驶企业都用的费用更高的激光雷达这一传感器应用方案。其激光雷达依靠投射出大量的光线，再依照光线折射返回的数量与时间测算物体的大小与距离。雷达投射出的光线越多，呈现出的图像也就越精确，相应的价格也就越高，与用纯摄像头方案费用差距最高能超过10倍。 虽然在成本上，用摄像头方案会更低，同样也伴随着一些致命的不足。由于摄像头所集到的画面是二维的，而特斯拉的Autopilot系统需要将这些二维画面重建为三维，二维转化为三维需要大量的运算，在这运算过程中难免会有一些信息丢失或者错误。而一发生错误就容易发生上面那样的“灵异”，或者是一些可能致命的事故。《科创板日报》（上海，研究员 宋子乔）讯， “反水”比特币后，马斯克再度“变脸”，与此前旗帜鲜明地反对用激光雷达截然不同的是，他终于准备将其运用在特斯拉自动驾驶技术测试中了。
知情人士透露，特斯拉与激光雷达供应商Luminar签订了一份使用激光传感器技术进行测试和开发的合同。作为协议的一部分，Luminar向特斯拉出售用于该辆Model Y上的传感器。
一直以来，特斯拉都宣称不看好激光雷达，马斯克在特斯拉2019 年首届“自治日”（Autonomy Day）上直言，“傻瓜才会用激光雷达，看好激光雷达的企业都要完蛋”。去年更是表示“激光雷达免费都不会用”，想从算法上解决视觉信息的处理问题。
“头铁”的马斯克终于向激光雷达伸出橄榄枝，为什么是现在？
追求高性价比产品
性价比或许才是马斯克一开始果断弃用激光雷达的真正原因。
激光雷达初创公司Innoviz的首席执行官Omer Keilaf在今年2月底接受外媒访时称，“五年前，当他（马斯克）不得不决定将自己的 汽车 推向市场时，没有价格合适、性能成熟的激光雷达。所以他做出了一个很好的决定（不用激光雷达，以摄像头为主加雷达）。”
但是Keilaf认为，现在情况已经不同于往日。“以前价值数万美元的激光雷达组件现在只需要1000美元，而且很快可以降至500美元，并在可预见的将来降至100美元。而Innoviz这样的初创公司不久就会通过价值14亿美元的SPAC反向合并公开上市。” Keilaf表示。
华为最新发布的激光雷达已经低至200美元。
另外，彼时激光雷达大部分结构尚比较低级，在稳定性和使用寿命上存在劣势。Innoviz 中国区总经理苏淑萍在2020年6月份的访中表示，“在我了解的信息中（可能不那么全面），目前市场上绝大多数的激光雷达如果一天能够工作8个小时或者4个小时，用上一年的都是质量非常好的激光雷达了。”
而现在，激光雷达技术在自动驾驶领域历经了从机械式到固态的演进，进入2021年，多家车企推出搭载激光雷达的新车型，并公布量产，激光雷达行业迎来发展机遇。
日前，小马智行与激光雷达生产商Luminarl联合发布一体式自动驾驶传感系统；由福特和大众注资的美国自动驾驶 汽车 技术公司ArgoAI近日开发出一款传感距离长达400米的新型激光雷达系统。而在今年上海车展期间，ARCFOX极狐阿尔法S、小鹏P5、蔚来ET7、上汽RS33、宝马iX、智己L7都预告了激光雷达的上车。
安全事故频发或助推特斯拉用激光雷达
目前，对特斯拉自动驾驶安全的质疑声愈演愈烈。一直有观点认为缺少激光雷达是特斯拉事故频发的原因。
美国联邦对2016年一辆特斯拉在佛罗里达州发生的致命撞车事故的调查结果显示，当时，特斯拉自带的传感器和摄像头未能识别出明亮的天空下的白色半挂式卡车，车主也没有将手放在方向盘上，由此，这辆自动驾驶模式下的特斯拉高速撞向卡车。
该事故发生后，美国 汽车 研究中心交通系统分析小组主任Richard Wallace表示，尽管Model S并非旨在实现完全自动驾驶，仍建议特斯拉考虑使用激光雷达，以实现完全自动驾驶。
驾驶员滥用特斯拉自动驾驶系统的根源在于公众对特斯拉的自动驾驶水平存在过高认知。实际上，特斯拉目前尚为L2级半自动驾驶级别，仍需要驾驶员掌控方向盘。
要实现L2级向更高级别自动驾驶（L3以上）的迈进，激光雷达已成为目前公认的最佳路线。与“纯视觉方案”相比，激光雷达兼具测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和方位信息等优点。
根据沙利文预测2025年全球市场规模有望达到135.4亿美元。国内市场方面沙利文预计2025年中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，2019-2025年复合增速 63.1%，其中车载领域是主要组成部分。
德邦证券分析师倪正洋表示，激光雷达性能优势+价格下探+下游需求迫切，三因素共振推进激光雷达成为配套 汽车 量产主流方案。
不过，目前该行业尚处早期发展阶段，中外厂商均具备较强竞争实力。外国厂商Velodyne、Luminar、Aeva 等分别在机械式、半固态及 FMCW 等技术路径率先发力，而中国厂商禾赛 科技 、速腾聚创、华为、大疆 Livox 等也凭借各自优质产品具备较强竞争实力。
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