馬斯克遠見卓識！AI助力自動駕駛，網路攝影機有望取代雷射雷達
馬斯克的前瞻性視角令人印象深刻，尤其是在自動駕駛技術的激烈競爭中，網路攝影機技術正在迅速崛起，逐漸取代雷射雷達的主導地位。
幾年前，關於自動駕駛方案的選擇——是采用純視覺的網路攝影機系統，還是依賴雷射雷達——一直是行業內外的熱門爭論。馬斯克曾大膽地聲稱，使用雷射雷達的人無異於「傻子」，並在特斯拉的所有車型上去掉了這一裝置。而與此同時，許多國內汽車制造商卻選擇了雷射雷達方案，這使得討論愈加激烈。國內許多網友普遍認為，特斯拉的純視覺方案無疑落後於國內車企，認為特斯拉僅是為了降低成本，而國內企業則是在技術上力求突破。
支持雷射雷達的人經常參照實際案例，指出在低光照、強反光及逆光條件下，網路攝影機的感知能力明顯劣於雷射雷達。此外，網路攝影機拍攝的是二維影像，傳統演算法難以從中提取準確的三維資訊，導致在距離判斷上容易出現誤差。然而，隨著技術的飛速進步，原本的局面開始發生改變。
首先，在2022年，特斯拉推出了視覺占用網路模型架構，使得網路攝影機拍攝的二維影像能夠有效構建三維資訊。這一技術的進步讓網路攝影機在辨識障礙物、物體形狀及背景環境方面的表現愈發可靠，雷射雷達的相對優勢因此減弱。其次，網路攝影機的影像訊號處理（ISP）技術在極端光照條件下的表現也有了顯著提升，能夠在黑暗、眩光及逆光環境中獲取較為清晰的影像資訊，從而進一步削弱了雷射雷達的技術優勢。
更為關鍵的是，人工智慧的迅猛發展和端到端技術的推廣，使得大規模的AI模型在多個層面上超越了人類的能力。機器學習能夠模擬人類駕駛的習慣和方式，從而作出比人類更精準、及時的判斷，進一步提升了自動駕駛的安全性和效率。
在這種背景下，雷射雷達的優勢不斷被削弱，科技的發展使得傳統理念遭遇挑戰，新的解決方案應運而生。比如，華為也推出了純視覺方案，這表明整個行業已經意識到時代的變遷。馬斯克的判斷在此背景下顯得極具前瞻性，他曾指出，既然人類能夠透過眼睛駕駛，汽車同樣也應能透過網路攝影機實作自動駕駛。這一論斷如今似乎得到了驗證，技術的發展讓網路攝影機有能力取代人眼，盡管科學家認為人眼的分辨率相當於5億像素，而網路攝影機僅為1000萬像素，二者間的差距依然明顯。但是，借助AIISP技術的支持，網路攝影機的資訊獲取能力已經有了顯著提升，足以與人眼相媲美。
