新年伊始,，特斯拉宣布，僅用不到一年時間建成的上海特斯拉工廠生產(chǎn)的Model 3將大幅降價,。Model 3標(biāo)準(zhǔn)續(xù)航升級版起售價從35.58萬下調(diào)至32.38萬,，同時，購車還將獲得高額補(bǔ)貼,，最后用戶到手價為29.905萬元。不到30萬,，就能買到的特斯拉Model 3,，還是帶基礎(chǔ)版輔助駕駛功能的。一直對標(biāo)BBA（奔馳,、寶馬,、奧迪）的特斯拉在30萬以下的國內(nèi)市場要展開一場“大屠殺”了，這對于整個國內(nèi)電動車市場將會產(chǎn)生不小的沖擊,。

不過,，最讓筆者好奇的卻是，特斯拉自動駕駛是不是玩不動了,，結(jié)合特斯拉多次升級后,，自動駕駛事故依舊頻發(fā)，顯得其Autopilot自動駕駛系統(tǒng)一直雞肋,，從未改變,。

暫且不提Autopilot的軟件層面的問題，來說說它的Autopilot硬件系統(tǒng),。從Model 3整車來看,，一共配置了8個攝像頭、12個超聲波傳感器,、1個毫米波雷達(dá),，由于2019年4月，馬斯克diss了激光雷達(dá)的方案,，所以特斯拉只能死磕毫米波雷達(dá)和其引以為豪的計算機(jī)視覺解決方案了,。

先來看看特斯拉部分“鬼火”集錦，我們挑了一些具有相似性的進(jìn)行比對,。

其實，不難發(fā)現(xiàn),，特斯拉對于大型障礙物或者靜止的障礙物基本屬于“眼瞎”狀態(tài),。對于這種情況，理想汽車CEO李想曾表示,，攝像頭配合毫米波雷達(dá)的組合就像青蛙的眼睛,，動態(tài)判斷能力尚可，但是對于非標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)物體幾乎無能,，并且對于車輛以外的動態(tài)物體,，識別率仍然不到80%。

要解開這個困惑,，要從特斯拉Model 3攝像頭說起,，8個攝像頭分別是：位于車窗底部的前置攝像頭有3個，左右B柱（車身支柱）各一個攝像頭和左右前輪翼子板下方的后視攝像頭各一個,，以及一個用來倒車的車位攝像頭,。這些攝像頭傳感器其實都是用來感知外部環(huán)境，這一塊主要是通過AI訓(xùn)練讓攝像頭能夠識別物體，由于靜止物體種類多識別范圍太廣,，有些事物沒有訓(xùn)練過,。例如，第一代Autopilot利用了Mobileye攝像頭,，而這款攝像頭主要針對車頭和車尾進(jìn)行訓(xùn)練,，車身側(cè)面訓(xùn)練較少，遇到這種情況,，系統(tǒng)無法識別,，極有可能就漏報了。同時,，對于快速移動的物體,，攝像頭捕捉的圖像也是扭曲、模糊的,，識別率也受影響,。

另外，馬斯克diss激光雷達(dá)最大的資本就是他們的強(qiáng)大算法,，但是,，攝像頭的視覺總歸是二維的，8張圖片同時用算法處理,，GPU的功耗負(fù)荷可見,。而且，其使用的CMOS圖像傳感器在強(qiáng)光下的表現(xiàn)相當(dāng)一般,，會出現(xiàn)致盲的情況,。

除了8個攝像頭，再來看看特斯拉用來測距的12個超聲波雷達(dá),。特斯拉使用的超聲波雷達(dá)的感測距離在30英尺左右,，約9m。這里拓展一下,，超聲波雷達(dá)目前主要使用的是APA和UPA雷達(dá),，UPA雷達(dá)的最大量程為2-2.5m，APA最大量程至少是5m,，也有超過7m的在使用中。特斯拉使用的APA超聲波雷達(dá)的9m感測范圍在業(yè)界屬于罕見品種,，供應(yīng)商的話,，可以自行查閱。特斯拉使用的測距超聲波雷達(dá)主要是用于泊車庫位檢測,，和高速橫向輔助,，提升高速巡航功能的安全性和舒適性。但是，超聲波雷達(dá)缺點(diǎn)很明顯,，溫度敏感,，而且，超聲波傳感器本身最大的問題就是通信問題,，例如,， 12個超聲波雷達(dá)位于一個頻段，防止互相干擾那就只能時分復(fù)用,，12個攝像頭輪一圈,，計算速度堪憂。

重點(diǎn)來了,，馬斯克最喜愛的毫米波雷達(dá),，這也是自動駕駛傳感器爭議最多的部件。特斯拉Autopilot 1.0剛出來那會兒,，主傳感器是上面提到的攝像頭,，在出車禍啪啪打臉之后，特斯拉將毫米波雷達(dá)設(shè)為主傳感器,。有人會問為啥要死磕毫米波雷達(dá),，還是那句話，便宜,！便宜,！便宜！重要的事情說三遍,。毫米波雷達(dá)的成本價格普遍在千元左右,，激光雷達(dá)萬元起步，作為商人的馬斯克還是需要考慮成本問題,，畢竟產(chǎn)品太貴,，沒人要，也不是個事兒,。

話說回來,，毫米波雷達(dá)優(yōu)點(diǎn)是能夠高效穿透霧、煙,、灰塵,，具有較強(qiáng)的抗干擾能力，但是在雨,、霧和大雪等情況下效果一般,。最致命的是，毫米波雷達(dá)幾乎無法識別道路側(cè)面的金屬標(biāo)牌或道路上停放的靜止汽車,，因為雷達(dá)的空間分辨率很差,，所以在算法上一般會忽略掉相對路面不移動的雷達(dá)回波，也就是會產(chǎn)生誤報的可能性。比如,，一個金屬易拉罐底部凹陷的罐底位于汽車前方,，反射回來的回波會被放大多倍，那就會造成車輛緊急制動,。雖然特斯拉有表示通過點(diǎn)云,、雷達(dá)快照組裝、地圖數(shù)據(jù)庫進(jìn)行處理,，但是所謂的0.1s的快照組裝成的3D模型算法成熟速度,、地圖數(shù)據(jù)庫的完整性如何去保證，何時能夠落地,？

另外,，2019年，特斯拉公布了自主研發(fā)的Autopilot 3.0芯片,，替換了此前一直使用的英偉達(dá) Drive PX 2 芯片,，據(jù)稱運(yùn)算能力是此前英偉達(dá)的10倍，真的是官方所表示的能夠具備“全自動駕駛能力”,，馬斯克這回還會是嘴炮嗎,，畢竟之前還是個L2級別的輔助駕駛。

先不說筆者是激光雷達(dá)派系的還是毫米波視覺派系的,，像特斯拉目前這種成熟度的自動輔助駕駛汽車,，開啟自動模式上高速就是把腦袋別在腰上。要說到真正的自動駕駛,，那還得把視角轉(zhuǎn)移到車聯(lián)網(wǎng),。聊到車聯(lián)網(wǎng)，總能讓筆者記起一句話,。沒有V2X,，駕駛也能自動，但是沒有V2X,，無法真正的實現(xiàn)全場景自動駕駛,。

車聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)就是V2X（Vehicle to Everything），即“車聯(lián)萬物”,，嚴(yán)格來說,，V2X是用來輔助提升機(jī)器駕駛車輛的技術(shù)。早在上世紀(jì)50年代,，為了解決交通安全和堵車的問題,，通用和美國無線電公司就聯(lián)合研究“元祖自動駕駛技術(shù)”了。

與自動駕駛所用的攝像頭和雷達(dá)等技術(shù)對比,，V2X的傳感應(yīng)用范圍更廣,，探測距離更遠(yuǎn)，理論值為300米,，并且不受視覺,、障礙物的影響，本質(zhì)上可以把V2X視為一個拉長拉遠(yuǎn)的“傳感器”,。最關(guān)鍵的是,，V2X能夠提供車輛之間行駛狀態(tài)的實時共享，通過和周邊車輛,、道路,、基礎(chǔ)設(shè)施的通訊，獲取比單車能得到的更多的信息,，以及預(yù)測信息,。另外，相比于目前自動駕駛在惡劣天氣下表現(xiàn)不佳的情況,，V2X是唯一不受天氣影響的車用傳感技術(shù),。

舉例來講，特斯拉,、百度所研發(fā)的無人駕駛汽車只是V2X的一個特定應(yīng)用,。譬如，特斯拉的Model 3無法識別障礙物類型的時候會出現(xiàn)車禍,，但是借助V2X的信息共享機(jī)制,，以及道路分析系統(tǒng)，Model 3完全可以避免車禍,。此前,，通用公司曾展示過自家的V2X技術(shù)，包括車輛盲區(qū)以及變道預(yù)警,、交叉路口碰撞預(yù)警,、緊急制動預(yù)警、前向碰撞預(yù)警,、車速引導(dǎo),、前方急轉(zhuǎn)彎預(yù)警、道路濕滑預(yù)警等幾項安全應(yīng)用,。

目前,，國內(nèi)也有一些企業(yè)已經(jīng)入局V2X，例如百度 Apollo 車路協(xié)同開源方案,、阿里云智能高速公路解決方案,、華為C-V2X 智慧車路協(xié)同解決方案，華為 LTE-V2X 基站,，還有一些創(chuàng)企也在提供支持 LTE-V2X 的 OBU和 RSU 通信終端產(chǎn)品和高精度地圖系統(tǒng),。

在V2X產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)成熟之前,，現(xiàn)在的自動駕駛只能算輔助駕駛，因為它不成熟,、不穩(wěn)定,、不安全，零事故率才是行業(yè)所追求的自動駕駛目標(biāo),。所以,，奉勸各位開特斯拉時，還是把雙手放在方向盤上,，