​特斯拉宣布弃用雷达，自动驾驶方案再添变数。

据Electrek网站消息，特斯拉 将配备新的主动安全功能，NHTSA（美国国家公路交通安全管理局 ） 将在下周对这些车辆重新进行安全测试。

上周特斯拉宣布将在部分车型上取消装配毫米波雷达，仅使用摄像头进行自动驾驶的信息采集后，失去了包括 IIHS（美国公路安全保险协会） 、NHTSA（美国国家公路交通安全管理局 ） 、CR（消费者报告）内的多家机构对这些车型的“安全背书”。
特斯拉CEO埃隆·马斯克一直坚定地反对激光雷达，甚至多次在公开场合贬低激光雷达，比如：“激光雷达毫无意义，对于自动驾驶汽车来说没有必要”；“激光雷达昂贵、丑陋、没有必要”；“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的，如果长了一堆的话，那就太可笑了”；“任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终”等等。
特斯拉正带着百度 、极氪在朝着纯视觉方案的道路上一路狂奔，而小米，蔚来 ，北汽以及前段时间宣布入场的华为则另辟蹊径，采用雷达+视觉的自动驾驶方案。
那到底什么是纯视觉和雷达+视觉，两者孰优孰劣。
纯视觉方案，其实就是完全模拟人驾驶汽车时的状态，由摄像头充当眼镜，将“看到”的画面传输给处理器进行处理判断，然后给行驶机构下达命令，带动汽车自动驾驶。
而雷达+视觉方案，则是以激光雷达为主导，配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头等元器件来完成自动驾驶。主要靠激光雷达来进行发现物体、测距等一系列信息的获取，从而绘制出一张3D环境地图来让系统进行分析和下达指令。
纯视觉方案的优势在于，摄像头获取的视频数据与人眼感知的真实世界最为相似，也最接近人类驾驶的形态。同时，在现阶段激光雷达价格居高不下的情况下，视觉派仅使用摄像头，更容易控制成本。
另外，摄像头捕捉到的图像很适合用于识别物体、进行分类。在优秀算法的加持下，能够排除干扰项，并通过AI自主学，以应对更多，更复杂的道路情况。
而相比纯视觉方案，雷达+视觉方案的优势就是监测的距离更长，精度更高，响应更快，且不受环境光影响。其对三维信息的处理，例如物体大小、移动速度的计算都有着非常优异的表现。
不过，激光雷达也并非尽善尽美，它也存在对物体的识别能力偏弱、价格高昂等问题，因此激光雷达必须要借助其他传感器收集的信息，才能共同作用于算法，保证安全驾驶。此外，大量的数据收集，对处理器的算力要求也很高，这相当于抬高了整车的成本。
从理论上来说，视觉技术和激光雷达相互结合是目前较为完善的方案，但在综合现有技术、产品成本等多个因素后，想要实现融合两种方案的“第三种方案”难度过大。也正是基于此背景，自动驾驶领域才分为了视觉派和激光雷达派这“立场鲜明”的两派，而马斯克和他的特斯拉则坚定不移地“站队”视觉派。
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