去年 10 月底，特斯拉发布了 Autopilot 2.0 套件，并宣布所有在产的特斯拉车型（包括 Model 3 在内）都将具备完全自动驾驶的硬件基础。新的硬件套装包括 8 个摄像头、12 个超声波传感器和一个增强版毫米波雷达。
升级了硬件之后的特斯拉在图像、距离和角度等方面的识别上武装了足够多的设备，但依然没有采用“主流”的激光雷达。
我们所熟知的传统车厂和科技公司在做车对环境的识别上，大都选择了激光雷达——包括百度、谷歌、福特、奥迪、宝马等等。
不过需要注意的是，所有采用了激光雷达的厂商公司也只是在测试用车上安装了激光雷达，目前市面上的量产车型中均没有采用激光雷达的先例。
去年法拉第未来的官方微博曾证实 FF 的首款量产车将采用激光雷达，随后搭载了激光雷达的 FF91 也在 2017 年 CES 展上亮了相。但因为众所周知的 FF 的资金问题，这款车从展台到生产台，可能还有很长的路要走，并且 FF91 的定价还没有最终揭露，专业人士估计可能要到 300 万人民币以上。
所以大家都说好的激光雷达到底为什么没获得马斯克的青睐也没有出现在量产车上呢？这要从激光雷达的短板说起。
简单科普一下什么是激光雷达。简单来说激光雷达主要是通过发射激光束来探测周遭环境，车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。
从当前各家公司的路测汽车照片来看，机械式的多线束激光雷达是主流方案。
激光雷达的优势就在于探测范围广，探测精度高。但是，激光雷达有两大致命短板，一是成本十分昂贵，尚未达到量产的程度；二是激光雷达在雨雪雾等极端天气下精度会下降的很厉害。
低成本是车厂最爱听到的三个字。一个零件多了几千块钱，都会体现在汽车最终的定价上，进而影响车主的购买决策和汽车的销量。用在汽车上的激光雷达，通常是发射激光线束最多的 64 线激光雷达，激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多，探测性能也就更强。但线束越多就代表着激光雷达的造价就更加昂贵。现在一个 64 线的激光雷达将近 20 多万，更好一些的更是高达上百万。
不仅如此，如果马路上所有的车都顶着激光雷达，不同的激光雷达之间频率相同，就可能会因为频率干扰导致雷达损坏，而且一旦损坏的其更换和维修成本也非常之高。
尽管由福特和百度投资的激光雷达生产商 Velodyne 已经表示，预计在 2018 年能生产高达 100 万枚激光雷达，并在未来使激光雷达的单价下降至 50 美元以下，但这都还是“未来”的事。更何况就算激光雷达的成本降了下来，也是想换就能换的。毫米波雷达的算法与激光雷达也完全不同：毫米波算法需要排除地面干扰，激光雷达需要克服点云噪声，换个雷达将牵扯到庞大的算法工程。特斯拉起码在未来可预见的几年都封上了激光雷达这条路。
同样，作为一辆量产车，在恶劣天气下能正常使用也是十分重要的，或者说在恶劣天气时车主才尤其需要用到汽车的各项功能。但前面提过了，激光雷达在恶劣天气下作业效果相当一般。
对比激光雷达，我们再来看看马斯克选择的毫米波雷达和超声波传感器。作为高级辅助驾驶不可或缺的核心传感器之一，毫米波雷达从上世纪起就已在高档汽车中使用，技术相对成熟，因此造价与激光雷达相比也只是九牛一毛，体积也较为小巧，适于安装在汽车上。此外，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，在恶劣天气下也可使用，在测距方面的能力也比激光雷达要准。但缺点就是毫米波雷达受制于波长，探测效果欠佳，无法像激光雷达那样对周围的环境进行精准建模。
而超声波传感器更是只能用于探测汽车周围的障碍物，且极易被干扰。我们此前曾报道过的“特斯拉中国破解第一人” ——360 汽车安全实验室负责人刘健皓，就曾用成本为 60 元的干扰设备令特斯拉的超声波传感器做出了完全错误的判断。
针对这个问题，马斯克也有自己的解决办法。没有激光雷达做环境感知，特斯拉选择了更依赖摄像头的方案。特斯拉在新发布的硬件套装中，新增加了 8 个摄像头用于环境感知，摄像头的背后就是图像识别技术，也是深度学习和算法的问题。
这就是特斯拉一直以来的自动驾驶技术路线——更看重软件和算法。所谓硬件不够算法来凑，特斯拉的做法是将自动驾驶的功能推给用户，让用户出去测，之后特斯拉再把数据采集回来，不断调整和更新算法，使自动驾驶更加成熟。相比起其他天天把测试车开出去收集数据的公司，特斯拉的做法更为先进。
特斯拉自 2014 年 10 月以后出场的电动车就配备了 AutoPilot 1.0 硬件。2015 年特斯拉交付了 5 万辆电动车，2016 年的销量达到 8.5 万辆，也就是说特斯拉拥有一支十几万辆规模的车队在帮他完善自动驾驶算法。
有摄像头做环境感知，有强大的算法支持，有各种传感器和雷达做辅助，尽量将硬件成本降到最低，这就是特斯拉自动驾驶的实现方式。就结果来说，特斯拉的确做到了全球领先。
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