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虽然特斯拉AI Day才举办了两届 ， 但由于干货太多 ， 技术太过硬核 ， 也被业内称为自动驾驶领域的春晚 。
去年AI Day的关键词还是BEV、Transfomer和Hydranet ， 今年就变成了Occupancy Network ， 技术迭代能力惊人 ， 而无论名词怎么变 ， 特斯拉对于纯视觉路线的坚持丝毫没有动摇 。
反映在现实层面 ， 随着AI神经网络架构越来越成熟 ， 以及云端超算DOJO的推出 ， 特斯拉在感知环节所需的硬件端可以实现“化繁为简” ， 成为100%的纯视觉派 ， 因此 ， 马斯克也被称为“雷达杀手” 。
2018年 ， 马斯克嘲讽激光雷达是自动驾驶的“拐杖”、“鸡肋”和“阑尾”；2019年 ， 马斯克又再下判断 ， “那些依赖激光雷达的人注定失败” 。 2020年 ， 小鹏宣布要推出带激光雷达的P5时 ， 马斯克甚至在推特上怒喷 ， 随后何小鹏在微博上强硬回怼 ， 声称要把特斯拉打得找不着北 。
到了2021年 ， 特斯拉变得更加激进 ， 当年5月宣布拿掉北美市场新生产的Model 3/Y上的毫米波雷达 ， 在行业内引发了不少争议 ， 上周 ， 特斯拉将刀挥向超声波雷达 。
问题来了 ， 在整个行业试图将更多、更强大的雷达装上车 ， 为自动驾驶提供多传感器保障时 ， 特斯拉为什么坚持一枚雷达也不要？难道仅仅只是因为“钱”的问题吗？
在本文中 ， 我们试图回答几个问题
一、特斯拉为何要不断抛弃雷达？
二、特斯拉移除各种雷达的底气是什么？
三、雷达还有机会登上特斯拉吗？
01活太糙 ， 价太高特斯拉抛弃雷达的原因并不复杂 ， 总结一下 ， 要么是干活太糙 ， 要么是要价太高 。 特斯拉官方认证的两个关键词则是：信噪比（信号与噪声的比例）与成本 。
率先被特斯拉砍掉的毫米波雷达 ， 被拿下的理由就是信噪比太低 。
毫米波雷达的工作原理非常简单 ， 发射无线电波 ， 接收回波 ， 然后根据时间差、相位差来测距、测速 。
但问题在于 ， 主流车载毫米波雷达分辨率低 ， 缺乏测高能力 ， 且整个过程中伴随杂波干扰 ， 这导致物体在探测结果中常常呈现为一个点（也可能一个点都没有 ， 或者出现本不该有的杂点） ， 很难判别形状和类别 。
这就好比让一个人蒙住双眼 ， 只用一根手指头去摸索判断前方物体的属性 ， 效果可想而知 。
汽车行业对毫米波雷达的使用大多是扬长避短 ， 只取其对动态物体的追踪能力 。
但静态物体是它逃不开的噩梦 ， 为了避免毫米波雷达把井盖、天桥等各种静止物体一概当做障碍物 ， 行业基本会屏蔽其对静止物体的探测信号 ， 不然会导致“幽灵刹车”的情况频发 。
因而在传统汽车毫米波雷达上 ， 一个复杂的真实世界经常被降维成只有一些点的平面 。
毫米波雷达眼中的世界
况且 ， 特斯拉使用的毫米波雷达一直是大陆在2016年推出的入门级产品ARS 410 ， 性能已经过时 。 在特斯拉近两年的技术框架中 ， 毫米波雷达的探测信号经常成为感知系统中的“噪声” ， 污染感知数据 ， 误导其他传感器 ， 反而可能增加意外情况 。
有这一铺垫 ， 超声波雷达今年被特斯拉砍掉也显得顺理成章 。
某种程度上 ， 超声波雷达更是劣化版的毫米波雷达——毫米波有的功能它没有 ， 毫米波存在的问题它一个不少 。 其探测距离短（通常3米内） ， 无法测速 ， 也不能测出物体轮廓 ， 主要优点是便宜（数十元一枚 ， 一整套方案也不过几百块） ， 能用在低速场景下 ， 倒车、泊车时辅助防撞 。
相比于性能孱弱的毫米波和超声波雷达 ， 激光雷达在信噪比问题上倒是有很大改善 ， 大到特斯拉也悄悄用过这根“拐杖” 。
表面上对激光雷达嗤之以鼻的特斯拉 ， 实际上在2021年给一批车辆安装过激光雷达 ， 目的是利用后者精度极高的测量 ， 帮助视觉算法进行校准 。 然而 ， 这批车仅仅是测试车型 ， 充其量激光雷达只在特斯拉打了一段时间临时工 。
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