搭载激光雷达测试的Model Y
激光雷达自始至终没能登上特斯拉量产车 ， 主要原因是另一个命门：成本太高 。
成本杀手的理念刻在特斯拉的基因里 。 特斯拉创业之初选择18650圆柱电池作为动力电池 ， 原因就是工艺成熟 ， 价格低廉 。 更新的例子 ， 是特斯拉在Model Y白车身上率先启用了后桥一体化压铸工艺 ， 将原本七十个零部件一体成型 ， 不仅降低重量 ， 还将成本削减40%[1
。
作为智能电动汽车第一抠厂 ， 激光雷达的高成本让特斯拉难以接受 。
当前 ， 一枚高性能激光雷达价格可达上万元 ， 便宜的也要3000元[2
， 而一枚高清车载摄像头模组的价格仅400元[3
， 特斯拉自研的FSD芯片估算成本也才200美元 。
如果搭载激光雷达 ， 特斯拉的智能驾驶硬件成本可能会直接翻倍 ， 这和特斯拉“技术普惠”的愿景背道而驰 。
此外 ， 除开信噪比与成本两个大头 ， 雷达们还有其他问题：数据格式不同 ， 标定、融合的技术门槛高 ， 计算开销大；工作频率不同（激光雷达每秒10帧 ， 摄像头每秒36帧） ， 数据时间同步也是技术障碍 。 采取多传感器路线的车企 ， 往往要供养数百甚至上千人规模的团队 。
【偌大的特斯拉，容不下一颗小雷达？】而特斯拉将雷达悉数砍掉的破釜沉舟 ， 则能背水一战 ， 将资金与资源悉数聚焦到马斯克最信任的技术路线上——纯视觉自动驾驶 。
02视觉“杀死”雷达过去几年 ， 特斯拉拒绝雷达的理由 ， 说到底 ， 还是因为它们降本增效的速度还不够快 。 故事的B面 ， 则是特斯拉押下重注的纯视觉路线技术突飞猛进 ， 快到在不到三年的时间里端了各种雷达的饭碗 。其实特斯拉早期的Autopilot走多传感器路线 ， 理论上摄像头与毫米波雷达协同工作 ， 实现辅助驾驶 。
但面对复杂情况时两者常常互撂挑子——毫米波雷达在水平方向盲人摸象 ， 摄像头则是在一帧帧垂直图像上勉力识别 ， 像极了两个二维生物在争吵这个世界该是横还是竖 。
上图：毫米波雷达视野；下图：摄像头视野
这段时期也是特斯拉辅助驾驶事故的高发期 。 2016年特斯拉撞上一辆侧翻白色卡车的事件早已成为多传感器协作失效的经典案例：毫米波雷达盲人摸象失败 ， 摄像头对特征模糊的卡车熟视无睹 ， 人类驾驶员未做兜底 ， 事故避无可避 。
改变自2020年开始发生 ， 特斯拉意识到依靠两个二维生物交换信息 ， 很难准确还原三维世界 。
当年 ， 特斯拉推出FSD beta ， 全面倒向潜力更高的摄像头 ， 对智能驾驶算法进行重构：一方面 ， 通过深度学习训练 ， 让视觉算法学习对物体的距离和速度进行预估 ， 获得初步的三维感知能力；另一方面 ， 从鸟瞰视角将多枚摄像头获取的信息进行融合 ， 同时加入时间维度 ， 算法由此“活”在了更逼近现实的四维时空中 。
测速、测距本是毫米波雷达安身立命之本 ， 这意味着 ， 特斯拉视觉能力的出师之日 ， 就是毫米波雷达失业之时 。
2021年5月 ， 特斯拉北美车型上的毫米波雷达惨遭一锅端 。 当年6月 ， 特斯拉人工智能总监Andrej Karpathy（今年已离职）作出解释——在实测中 ， 视觉算法的测速测距能力 ， 已经逼近甚至超越毫米波雷达[4
。
而在今年 ， 特斯拉的纯视觉算法更进一步 ， 横空出世的占用网络（Ocuppancy Network） ， 让摄像头把对手瞄向了更强的存在——激光雷达 。
基于纯视觉的占用网络算法将感知空间划分为一个个立体网格 ， 通过检测网格是否被占用 ， 以一种低算力开销、低计算延迟的方式 ， 实现对物体体积的测算————包括让全世界智能驾驶团队头疼的各类异形物体 。
这解决了视觉感知“物体未识别则不存在”的经典难题 。 而在此之前 ， 行业多认为昂贵激光雷达才是正确答案 。
特斯拉占用网络精准探测了“前动后静”的超长巴士 ， 这种目标在业内通常是难题
在视觉算法拥有了对标激光雷达的能力后 ， 羸弱的超声波雷达在逻辑上也失去了存在的必要 ， 顺势砍掉 ， 将为特斯拉每辆车节省数百元的成本 。
特斯拉官方表示 ， 超声波雷达走后 ， 占用网络将接管其工作：随着算法更新 ， 特斯拉难用的自动泊车能力将得到增强 ， 而一直跳票的智能召唤也将随之到来 。
至此 ， 在特斯拉体系内摄像头与雷达的赛马中 ， 摄像头通过算法的进化 ， 完成了对雷达能力的模拟 ， 以低成本实现了视觉雷达效果 ， 一个顶仨 。 面对这种史诗级奋斗逼 ， 雷达们只能相继毕业 。
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