何小鹏朋友圈回应马斯克diss，双方争论的激光雷达技术是怎么回事？目前国内自动驾驶处于什么水平？
小鹏汽车创始人何小鹏在朋友圈发声回应马斯克对激光雷达的“不屑”言论，这事儿说起来挺有意思的，也触及了当前自动驾驶领域一个核心的技术分歧点。咱们就来好好聊聊，看看激光雷达到底是怎么回事，以及咱们国内的自动驾驶现在是个啥水平。
马斯克的“Diss”和何小鹏的回击：一场关于“眼睛”的辩论
事情的起因是马斯克在推特上多次公开表示，他认为激光雷达（LiDAR）是“昂贵的传感器，只有傻瓜才会依赖它”，并且认为视觉（摄像头）和神经网络才是实现自动驾驶的未来。言下之意，他认为特斯拉无需激光雷达，仅靠摄像头就能解决自动驾驶问题。
何小鹏对此的回应，可以理解为一种战略上的坚持和对行业现状的看法。他引用了马斯克过去关于全自动驾驶（FSD）实现时间的预测，并表示“在自动驾驶技术路线上，没有哪个公司是永远正确的”。他强调，小鹏汽车之所以坚持在车辆上配备激光雷达，是因为它能提供比摄像头更强大的感知能力，尤其是在一些极端天气和复杂光照条件下，激光雷达的优势更为明显。
这场争论，其实就是两种技术路线的直接碰撞：
马斯克的“纯视觉”路线： 特斯拉认为，人类驾驶汽车主要依靠眼睛，模仿人类的感知系统，用大量的摄像头配合强大的神经网络算力，就能实现自动驾驶。他们认为这样更符合自然逻辑，而且摄像头成本相对较低，更容易大规模量产。马斯克甚至认为，激光雷达会分散对摄像头和神经网络的研发投入。
以小鹏为代表的“多传感器融合”路线： 这种路线认为，为了实现更高级别的自动驾驶，尤其是安全冗余和应对各种复杂场景，需要多种传感器协同工作。激光雷达作为其中一种，它的优势在于能够精确测量物体距离、形状，并能穿透一定的雨雾，在夜间也能提供清晰的点云数据，这是纯视觉方案难以比拟的。除了激光雷达，这种路线还包括高精地图、毫米波雷达、超声波雷达等多种传感器，通过算法进行融合，构建一个更全面、更可靠的环境感知模型。
激光雷达：自动驾驶的“第三只眼”？
要理解这场争论，就得先明白激光雷达是什么。
简单来说，激光雷达就像是自动驾驶汽车的“眼睛”，但它不是用光线成像，而是通过发射激光束并测量激光返回的时间来工作的。它会向周围发射大量的激光脉冲，当这些脉冲碰到物体并反射回来时，激光雷达就能根据激光往返的时间差计算出物体到汽车的距离。
激光雷达的核心优势在于：
1. 高精度测距和三维建模： 它能生成非常精细的“点云图”，这个点云图能够精确描绘出周围环境的形状、大小和距离。这就像是给汽车一个立体的“透视图”，它能清楚地知道路边的树有多宽，障碍物的距离有多远，甚至判断出不同物体的类别（比如区分行人、自行车还是路牌）。
2. 不受光照影响： 和摄像头不同，激光雷达发出的激光是主动的，它不依赖外界的光线。所以，在夜晚、隧道里、或者强光照射下，激光雷达依然能提供清晰准确的感知数据。
3. 穿透性（一定程度上）： 某些类型的激光雷达在一定程度上可以穿透轻微的雨、雪、雾等，这对于摄像头来说是巨大的挑战。
为啥马斯克“看不上”它？
马斯克之所以不看好激光雷达，主要有几个原因：
1. 成本： 过去，高性能的激光雷达价格非常昂贵，动辄几万甚至几十万人民币，这对于大规模量产的汽车来说是一个巨大的成本负担。虽然现在激光雷达的成本在快速下降，但依然是摄像头难以比拟的。
2. 复杂性： 部署和集成激光雷达需要额外的硬件和软件，处理点云数据也需要大量的计算资源。
3. 技术路径的信心： 马斯克对特斯拉的神经网络和计算机视觉技术非常有信心，他认为通过软件和算法的不断迭代，摄像头足以应对绝大多数场景，并最终超越激光雷达。他认为，在自动驾驶领域，算力和算法的进步比增加更多的传感器更重要。
何小鹏的坚持也有道理
而何小鹏们之所以坚持使用激光雷达，理由也很充分：
1. 安全性与冗余： 在实现L3甚至L4级别的自动驾驶时，安全是第一位的。多传感器融合提供了更强的冗余性，一旦一个传感器出现问题（比如摄像头被泥水糊了），其他传感器还能继续工作，确保安全。激光雷达的补充作用非常关键。
2. 应对极端场景： 虽然特斯拉的视觉方案在许多晴朗天气下表现优异，但在一些极端的场景，如大雾、强光逆光、以及需要精确测量远处小物体的场景，激光雷达的优势就显现出来了。
3. 技术发展和成本下降： 随着技术的发展，固态激光雷达、MEMS激光雷达等新技术的出现，激光雷达的成本正在快速下降，体积也在缩小，集成到车辆上的难度也在降低。许多新的电动车品牌，比如蔚来、小马智行、文远知行等，都选择了激光雷达作为其自动驾驶系统的关键组成部分。
那么，咱们国内的自动驾驶现在处于什么水平？
要回答这个问题，得从几个维度来看：
1. 技术路线多样化： 如上所说，国内的自动驾驶公司，很多都采用了“多传感器融合”的路线，特别是激光雷达的普及度很高。蔚来ET7、小鹏P7/G9、理想L9等都搭载了激光雷达，用于实现其高级辅助驾驶功能，比如NGP（Navigate on Pilot）和高速领航辅助驾驶。
2. 高级辅助驾驶（ADAS）普及： 目前国内市场上，很多中高端车型都已经搭载了L2级别的自动驾驶功能，例如自适应巡航、车道保持、自动泊车等。这些功能已经相当成熟，并且在日常驾驶中能提供很好的便利性。
3. 城市领航辅助驾驶（NOA）的探索： 这是目前国内自动驾驶领域最令人兴奋和最能体现差异化的竞争焦点。小鹏的城市NGP、蔚来的NOP+在特定区域已经开始落地并逐步扩展，允许用户在城市道路上开启领航辅助驾驶，实现导航、变道、超车、路口通行等一系列复杂操作。这已经非常接近L3级别的能力，但目前法律法规上仍主要定义为L2+或L3级别辅助驾驶。
4. Robotaxi的商业化尝试： 在特定区域，百度Apollo、文远知行、小马智行等公司已经在进行Robotaxi（无人驾驶出租车）的运营试点。这些车辆在特定开放区域内可以实现无人驾驶，用户可以通过APP呼叫并乘坐。虽然尚未实现大规模商业化，但这是未来自动驾驶的重要方向，也说明国内在更高级别的自动驾驶技术研发和落地方面走在前列。
5. 芯片与算力的进步： 国内在自动驾驶芯片和算力方面也在大力投入。例如，地平线、黑芝麻智能等本土芯片公司正在崛起，为自动驾驶提供算力支持。同时，英伟达等国际厂商的芯片也在国内广泛应用。
6. 政策和法规的逐步完善： 自动驾驶的商业化落地离不开政策和法规的支持。中国在自动驾驶测试牌照发放、道路测试标准制定等方面也在不断推进，为行业发展提供土壤。
总结来说：
马斯克和何小鹏关于激光雷达的争论，反映了自动驾驶技术路径上的两种不同哲学。特斯拉的纯视觉方案是极具冒险精神且以技术实力为基础的独特探索，而“多传感器融合”路线则是一种更稳健、更注重安全冗余的策略。
至于国内自动驾驶的水平，可以说是正处于快速发展和迭代的关键时期。我们在L2级别的辅助驾驶方面已经非常成熟，在城市领航辅助驾驶方面走在了世界前列，并且在Robotaxi的商业化探索上也走得很前。虽然在某些技术细节或特定场景下可能还有进步空间，但总体而言，国内的自动驾驶产业展现出了强大的生命力和创新能力。激光雷达作为一种重要的感知手段，在国内的自动驾驶发展中扮演着越来越重要的角色。未来的竞争，可能更多地体现在算法的优化、数据的积累以及全栈能力的构建上，而不仅仅是传感器选择的路线之争。
马斯克的“Diss”和何小鹏的回击：一场关于“眼睛”的辩论
事情的起因是马斯克在推特上多次公开表示，他认为激光雷达（LiDAR）是“昂贵的传感器，只有傻瓜才会依赖它”，并且认为视觉（摄像头）和神经网络才是实现自动驾驶的未来。言下之意，他认为特斯拉无需激光雷达，仅靠摄像头就能解决自动驾驶问题。
何小鹏对此的回应，可以理解为一种战略上的坚持和对行业现状的看法。他引用了马斯克过去关于全自动驾驶（FSD）实现时间的预测，并表示“在自动驾驶技术路线上，没有哪个公司是永远正确的”。他强调，小鹏汽车之所以坚持在车辆上配备激光雷达，是因为它能提供比摄像头更强大的感知能力，尤其是在一些极端天气和复杂光照条件下，激光雷达的优势更为明显。
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激光雷达：自动驾驶的“第三只眼”？
要理解这场争论，就得先明白激光雷达是什么。
简单来说，激光雷达就像是自动驾驶汽车的“眼睛”，但它不是用光线成像，而是通过发射激光束并测量激光返回的时间来工作的。它会向周围发射大量的激光脉冲，当这些脉冲碰到物体并反射回来时，激光雷达就能根据激光往返的时间差计算出物体到汽车的距离。
激光雷达的核心优势在于：
1. 高精度测距和三维建模： 它能生成非常精细的“点云图”，这个点云图能够精确描绘出周围环境的形状、大小和距离。这就像是给汽车一个立体的“透视图”，它能清楚地知道路边的树有多宽，障碍物的距离有多远，甚至判断出不同物体的类别（比如区分行人、自行车还是路牌）。
2. 不受光照影响： 和摄像头不同，激光雷达发出的激光是主动的，它不依赖外界的光线。所以，在夜晚、隧道里、或者强光照射下，激光雷达依然能提供清晰准确的感知数据。
3. 穿透性（一定程度上）： 某些类型的激光雷达在一定程度上可以穿透轻微的雨、雪、雾等，这对于摄像头来说是巨大的挑战。
为啥马斯克“看不上”它？
马斯克之所以不看好激光雷达，主要有几个原因：
1. 成本： 过去，高性能的激光雷达价格非常昂贵，动辄几万甚至几十万人民币，这对于大规模量产的汽车来说是一个巨大的成本负担。虽然现在激光雷达的成本在快速下降，但依然是摄像头难以比拟的。
2. 复杂性： 部署和集成激光雷达需要额外的硬件和软件，处理点云数据也需要大量的计算资源。
3. 技术路径的信心： 马斯克对特斯拉的神经网络和计算机视觉技术非常有信心，他认为通过软件和算法的不断迭代，摄像头足以应对绝大多数场景，并最终超越激光雷达。他认为，在自动驾驶领域，算力和算法的进步比增加更多的传感器更重要。
何小鹏的坚持也有道理
而何小鹏们之所以坚持使用激光雷达，理由也很充分：
1. 安全性与冗余： 在实现L3甚至L4级别的自动驾驶时，安全是第一位的。多传感器融合提供了更强的冗余性，一旦一个传感器出现问题（比如摄像头被泥水糊了），其他传感器还能继续工作，确保安全。激光雷达的补充作用非常关键。
2. 应对极端场景： 虽然特斯拉的视觉方案在许多晴朗天气下表现优异，但在一些极端的场景，如大雾、强光逆光、以及需要精确测量远处小物体的场景，激光雷达的优势就显现出来了。
3. 技术发展和成本下降： 随着技术的发展，固态激光雷达、MEMS激光雷达等新技术的出现，激光雷达的成本正在快速下降，体积也在缩小，集成到车辆上的难度也在降低。许多新的电动车品牌，比如蔚来、小马智行、文远知行等，都选择了激光雷达作为其自动驾驶系统的关键组成部分。
那么，咱们国内的自动驾驶现在处于什么水平？
要回答这个问题，得从几个维度来看：
1. 技术路线多样化： 如上所说，国内的自动驾驶公司，很多都采用了“多传感器融合”的路线，特别是激光雷达的普及度很高。蔚来ET7、小鹏P7/G9、理想L9等都搭载了激光雷达，用于实现其高级辅助驾驶功能，比如NGP（Navigate on Pilot）和高速领航辅助驾驶。
2. 高级辅助驾驶（ADAS）普及： 目前国内市场上，很多中高端车型都已经搭载了L2级别的自动驾驶功能，例如自适应巡航、车道保持、自动泊车等。这些功能已经相当成熟，并且在日常驾驶中能提供很好的便利性。
3. 城市领航辅助驾驶（NOA）的探索： 这是目前国内自动驾驶领域最令人兴奋和最能体现差异化的竞争焦点。小鹏的城市NGP、蔚来的NOP+在特定区域已经开始落地并逐步扩展，允许用户在城市道路上开启领航辅助驾驶，实现导航、变道、超车、路口通行等一系列复杂操作。这已经非常接近L3级别的能力，但目前法律法规上仍主要定义为L2+或L3级别辅助驾驶。
4. Robotaxi的商业化尝试： 在特定区域，百度Apollo、文远知行、小马智行等公司已经在进行Robotaxi（无人驾驶出租车）的运营试点。这些车辆在特定开放区域内可以实现无人驾驶，用户可以通过APP呼叫并乘坐。虽然尚未实现大规模商业化，但这是未来自动驾驶的重要方向，也说明国内在更高级别的自动驾驶技术研发和落地方面走在前列。
5. 芯片与算力的进步： 国内在自动驾驶芯片和算力方面也在大力投入。例如，地平线、黑芝麻智能等本土芯片公司正在崛起，为自动驾驶提供算力支持。同时，英伟达等国际厂商的芯片也在国内广泛应用。
6. 政策和法规的逐步完善： 自动驾驶的商业化落地离不开政策和法规的支持。中国在自动驾驶测试牌照发放、道路测试标准制定等方面也在不断推进，为行业发展提供土壤。
总结来说：
马斯克和何小鹏关于激光雷达的争论，反映了自动驾驶技术路径上的两种不同哲学。特斯拉的纯视觉方案是极具冒险精神且以技术实力为基础的独特探索，而“多传感器融合”路线则是一种更稳健、更注重安全冗余的策略。
至于国内自动驾驶的水平，可以说是正处于快速发展和迭代的关键时期。我们在L2级别的辅助驾驶方面已经非常成熟，在城市领航辅助驾驶方面走在了世界前列，并且在Robotaxi的商业化探索上也走得很前。虽然在某些技术细节或特定场景下可能还有进步空间，但总体而言，国内的自动驾驶产业展现出了强大的生命力和创新能力。激光雷达作为一种重要的感知手段，在国内的自动驾驶发展中扮演着越来越重要的角色。未来的竞争，可能更多地体现在算法的优化、数据的积累以及全栈能力的构建上，而不仅仅是传感器选择的路线之争。
网友意见
怼的好，马斯克慌了
作为特斯拉车主、马斯克黑队队长，我之前就说过为什么自动驾驶必须要激光雷达：
如何看待马斯克自称特斯拉非常接近 L5 级别的自动驾驶？ - 365sleeping的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/405868813/answer/1329446915
特斯拉虽然现在大幅领先，但是由于马斯克的刚愎自用，在激光雷达领域毫无建树；而小鹏现在大力投入自动驾驶，并且发展激光雷达。如果有一天大家突然都认识到，马斯克错了、而且错的一塌糊涂，那特斯拉就瞬间从神坛跌落了——一如当年的诺基亚（诺基亚没有及时拥抱安卓）。
我就把话撂在这，等到那一天来的时候，我们来看看特斯拉的市值是现在5000亿美金的百分之几。
最后我想引用芒格对马斯克的评价：
马斯克的智商已经被证明是非常高的，然而他自己以为自己的智商比那还要高。
别以为自己是神，共勉！
自动驾驶永远不能实现。
因为自动驾驶不能解决碰瓷的人。就算碰瓷的人有一万个不是，机器也不能杀人。
只要撞死一个，就上报纸。
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