2019年4月，在美国加州举办的特斯拉投资者日活动上，特斯拉推出全自动驾驶Autopilot 硬件 3.0，这套系统包含8个视觉摄像头，12个超声波传感器，以及自研的全自动驾驶芯片。

汽车自动驾驶的流程包括3个步骤：感知、判断、操控。在感知层面，目前主要有两种技术路线主导自动驾驶，一是基于摄像头的视觉感知，二是基于激光雷达的物理感知。马斯克从第一性原理出发，让汽车模仿人类，人类在驾驶汽车时通过眼睛获取信息，经过大脑处理后进行判断、操控，因此人类驾驶完全是视觉驱动。特斯拉坚持以视觉为主导的自动驾驶方案，使用高性能的车载芯片处理来自视觉传感器收集到的交通信息，通过深度学习，将信号与已知的物体进行匹配，再作出决策。

特斯拉在汽车周围配置足够多的摄像头，创造出比人类眼睛视界更宽广、更清晰的“摄像头眼睛”，再配置比人类大脑反应速度更快、计算能力更强的处理器芯片，以确保驾驶的安全性。然而，这一套缜密的系统并没有足够安全，摄像头有天然的缺陷，当遇到较强的反光或以白色为基调的物体时，系统可能会判断成云朵甚至认为没有障碍物。在自动驾驶模式下，特斯拉曾出过多起事故，例如把白色的卡车判断为云朵，加速穿过导致事故。

实际上，生物判断方向并不全是通过眼睛，例如蝙蝠就是通过发射声波、感知声波反射的时间来判断障碍物，激光雷达就是应用这种原理实现汽车自动驾驶。激光雷达发射激光，遇到障碍物后原路返回，处理器利用时间计算距离。激光光束可以准确测量物体轮廓边缘与发射器间的距离，这些轮廓信息组成“点云”，然后处理器可以绘制出3D高精度环境地图，从而准确判断汽车周围的物理环境。另外，激光雷达有很迅速的响应时间，可以使汽车的处理器快速应对路况的变化。iPhone的前置结构光3D摄像头也是用了这种原理。无论是视觉路线还是激光雷达，目的都是为了让汽车“看清”周围的环境，激光雷达可以直接提供物体的精确距离和位置，而摄像头视觉方案需要计算机根据图像来判断，这就存在错判的可能。目前参与自动驾驶研发的企业大多以激光雷达作为主导，如谷歌Waymo、百度、UBER等。

为何特斯拉坚持不用激光雷达？成本是阻碍其商业化的核心因素。Velodyne目前是全球规模最大的激光雷达供应商，其最低配置的雷达型号起步价3999美元，主流型号价格在数万美元，这与马斯克“制造消费者可负担的电动车”的目标不符，而且特斯拉汽车明年的全球销量可能超过100万辆，目前没有供应商有匹配的产能。

然而，情况正在迅速改变。随着众多研发型企业的加入，激光雷达技术快速更新迭代，成本也在快速下降。专注于固态激光雷达技术的硅谷新锐Luminar公司，计划2022年开始将激光雷达交付于量产车，实现商业化，价格可能降低至500-1000美元。按照目前全球主要汽车制造商的预估，1000美元以内是L4级别自动驾驶所需激光雷达的商业化价格目标。近日，华为首次发布了车规级激光雷达产品和解决方案，也已经建立第一条车规级激光雷达的产线，按照年产10万套/线在推进。华为表示：“激光雷达是解决连续自动驾驶体验的关键传感器，其带来的智能驾驶体验将远超任何一个已商用的智能驾驶系统。”发布会当日，北汽新能源宣布2021年将推出全球首款搭载华为激光雷达的车型。此前小鹏汽车也表示，将在2021年生产的车型中采用激光雷达技术提高性能。

自动驾驶按照自动化程度分为五个等级：从L1级别的辅助驾驶到L5级别的完全自动驾驶，目前商业化的量产车型基本上在L2/L3以内，这一层级的自动驾驶以摄像头视觉为主导，但从长期趋势上看，L5级别的完全自动驾驶才是最终的发展方向，而L3级以上基于视觉并不完全可靠。

图. 自动驾驶等级分类

        产业界目前对最佳的自动驾驶方案没有定论，但从乘客安全、技术升级、规模化量产降本的角度上看，预计摄像头视觉和激光雷达将共同主导自动驾驶，两者在技术上都有各自的优势和劣势，互相配合、增加硬件冗余才能带来绝对的安全。从消费者角度看，增加少量购车成本以换取更高的安全度合乎逻辑，毕竟生命至高无上。

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