跟着彻底没有雷达硬件的特斯拉HW4.0硬件，在工信部申报之后，特斯拉新一代的纯视觉辅佐驾驭软硬件也将加速在我国落地，从HW3.0的后期开端，特斯拉开端选用占用网络技能，让车辆本身置身于一个3D国际中，可以更好地化解一些辅佐驾驭的边角事例状况。

  特斯拉FSD Beta从2021年开端选用了BEV技能，从上一年开端运用了由BEV开展而来的占用网络技能，而最近这一个月时刻，国内的新势力造车和自动驾驭计划供货商们，开端齐刷刷地开端上马BEV技能。

  蔚来在全新的NOP+将在2023年上半年完结向BEV感知道路的切换，最近发布的小鹏P7i的城市辅佐驾驭功用中，也交融了最新的BEV技能，别的还有毫末智行、百度Apollo、抱负等厂商也都发布了BEV相关的最近开展。

  BEV这项现已被特斯拉筛选了的视觉技能计划，在短时刻内被国内厂商们捡了起来，这又是为什么？都说特斯拉纯视觉不安全、不稳妥，可是它的视觉技能真的很香？

  BEV的全称是Bird’s eye view，也便是鸟瞰图的意思，咱们以特斯拉为例：特斯拉车型运用8个摄像头收集图画，并进行有用的交融，当然这不同于咱们最常见的那种360°环车印象的图画缝合，体系直接经过将全部摄像头收集图画经过矫正后，一致输入到神经网络来提取特征，然后运用根据自注意力机制的transformer，将这些特征进行相关，之后再投影到一个向量空间之中，并且之前的还未去掉雷达的特斯拉还会参加一些雷达的数据，终究拿到一张反映周围环境的鸟瞰图。

  这种鸟瞰图似乎便是开了一个天主视角，让车辆可以把近处的感知一致放到一个平面中，尽或许的增大了感知的规模和冗余度，不过这一技能有一个先天的BUG，也便是鸟瞰图仍然是一个2D图画，就像你坐飞机时，尽或许地向下笔直俯视相同，你并不太能分辩得出凹凸崎岖，建筑物或许山地与周围的平地相同，难以感知到深度或许说是落差。

  所以特斯拉车型在运用BEV技能的前后，仍然会呈现遇到静态物体不辨认，或是呈现鬼魂刹车的问题，由于尽管体系可以看得见物体，可是仍然纷歧定可以辨认得出这是个什么物体，仍是十分依托车企在研制过程中提早的标定和分类，可以知道地就能逃避，认不清的也来不及再反响，就直接撞了。

  可是只靠提早的学习和标定，让体系永远在拄着拐杖，面对路面上的突发状况，比方暂时的施工以及遗撒的物体，都不能做到满有把握，当然假如要是在辅佐驾驭的领域内，适中有驾驭员这个最终的保证，那还算好说一些，可是这种技能仍然难以运用到自动驾驭中。

  所以，咱们会看到特斯拉从BEV，进化到了占用网络，尽管占用网络也是BEV技能的延伸，可是它们最大的差异就在于体系的感知从2D变为了3D。

  特斯拉车型把自己放在了3D的空间内，让全部障碍物都能在3D空间内用块状物体展示出来，体系可以在10毫秒内向核算单元输出车辆周围每个3D方位的占用概率，并可以猜测被瞬时遮挡的障碍物。特斯拉无需再去纠结物体是什么，也不必再去辨认分类，只需知道了物体的大约形状，它就知道要不要躲了。当然，咱们是以特斯拉为例，Mobileye最新的Super Vision也是运用了相似的2D变3D的技能形式，由于现在干流自动驾驭厂商中，仍然在坚持搞视觉计划的，也就只要它们两家了。

  那么为什么蔚小理都在现在这个阶段，开端转向特斯拉筛选的BEV了呢？特斯拉筛选的原因，正是由于它不具有蔚小理的一些优势，而蔚小理勇于运用这项技能，正是由于在硬件方面的堆得足够高。

  无论是BEV仍是占用网络，抑或是HW4.0或许带来的更先进的技能，唆使着特斯拉不断在视觉算法方面卷上天的，便是由于它短少雷达传感器，特别是激光雷达这类可以扫描出3D空间的传感器。特斯拉的占用网络简略了解的话，就可以看作是为了不必激光雷达，逼着自己走出来的一条新道路，由于视觉的平面感知无法有3D的作用，又无法给车辆带个3D眼镜，所以就只能在算法架构上卷。

  而蔚小理它们，还有国内绝大多数自动驾驭计划供货商们，咱们都挑选了激光雷达道路，并且激光雷达确实是可以让咱们抄近道，不论你有没有先发优势，用上激光雷达，自动驾驭的研制落地进展便是会加速，尽管BEV技能只能给出2D的鸟瞰图，可是激光雷达可以给出3D的感知作用，并且不少厂家的激光雷达都安置在了比较高的方位，这样它们可以具有更好的视场角，也便是咱们宣扬的那个FOV值。并且不少车型都用了不止一颗激光雷达，各个方向其实都能有3D感知。

  激光雷达宣布的激光束，可以经过点云来制作出一个物体的大约图画，一些等效线束比较高的激光雷达，简直可以必定的成像才能，并且是一个3D的作用图，BEV技能的视觉长处可以被汲取，一起感知准确性方面的缺乏，可以被激光雷达或许4D成像毫米波雷达给补齐。

  而尽管BEV看上去过期了，可是当智能驾驭开端进城之后，BEV技能变得越来越重要，一张鸟瞰图把周遭什物都明晰地表现出来，可是它的本钱现在仍旧很高。李想在前段时刻的交流会上表明，想要做BEV的城市辅佐驾驭，或许需求投入超越100亿元，所以不要认为自动驾驭现已卷到头了，钱现已没得可烧了，这么多钱的投入，想要让新势力们短期内完成盈余，简直仍是没或许。

  尽管用着特斯拉筛选了的技能，可是国内厂商们应该是会把BEV技能持续做大做强，由于特斯拉为了降本钱而去卷软件，而国内厂商们堆足了硬件和算力，把特斯拉的缺点都给补齐了，所以有才能去战胜BEV技能面对的一些瓶颈。

  当然还有一个绕不开的问题，便是多传感器交融计划的感知优先级判别，特斯拉是纯视觉了，不必再去揣摩雷达与视觉的感知抵触了，而其他车企和供货商们还要面对这个问题，并且假如2D的BEV鸟瞰图的感知，与3D的激光雷达感知或许4D成像毫米波雷达的感知存在着抵触，那么该听谁的呢？

  假如要想处理上面这种问题，仍是要在视觉感知方面下功夫，激光雷达这根拐杖很有或许成为未来自动驾驭开展的枷锁。