实践自动驾驶，传感器成本与研发出更先进传感器将是关键
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要实践自动驾驶到底要多少传感器才够呢？这对于汽车制造商来说，的确充满了挑战，毕
竟如今安装在汽车上的传感器，主要是用于收集有关周围环境的数据，包括影像、Lidar
、雷达、超声波和热传感器。一种类型的传感器是不够的，因为每一种传感器都有其侷限
性，所以部署成本从15美元到1,000美元不等的传感器是必须的。毕竟，结合多种类型的
传感器以实现安全的自动驾驶是该产业的关键。
基本上，所有2级（Level 2）或更高级别的车辆都依靠传感器“看到”周围环境并执行车
道居中、主动式车距控制巡航（adaptive cruise control, ACC）、紧急煞车和盲点警告
等任务。到目前为止，汽车厂商都正在采用截然不同的设计和部署方法。
2022年5月，奔驰在德国推出了第一款能够进行3级（Level 3）自动驾驶的汽车（计划于
2024年在美国推出），总共安装了30个传感器来获取安全自动驾驶所需的数据。
由于每一种传感器都有侷限性，所以关键问题不仅是传感器的数量、类型和部署位置，还
包括AI和机器学习技术应如何与传感器交叉分析数据，以做出最佳驾驶决策。简单来说，
自动驾驶必须广泛使用AI技术。
现在最重要的问题在于，自动驾驶系统到底需要多少传感器，这问题不是一个简单的答案
所能回答清楚的。每一个汽车制造商都有自己的架构，透过提供更好的空间定位、更长的
距离和更高的可见度以及辨识和分类物体，然后区分各种物体的能力来保护车辆。
根据统计，要实现部分自动驾驶，各种类型传感器的最小数量可以是4到8颗。 为了完全
自动驾驶，各种类型传感器就需要12颗以上了。
特斯拉（Tesla）的3级自动驾驶就需要20颗传感器（8个摄影镜头，加上12个3级或以下的
超音波传感器），但其并不采用Lidar和雷达。目前有消息指出，特斯拉可能会引入雷达
来改进自动驾驶。此外，Zoox配置了四个Lidar传感器，以及摄影机和雷达传感器的组合
。Nuro则是采用一个带有4颗传感器的360度相机系统，加上一个360度Lidar、四颗雷达，
再加上超音波传感器。这表示每一家公司的解决方案都不同。
成本一直是实践自动驾驶的障碍之一。在早期，由多个单元组成的Lidar系统的成本可能
高达80,000美元。一些制造商预期未来它将可能会降低至每件200到300美元。整体来说，
制造商将持续面临降低传感器部署总成本的压力，而使用更多摄影镜头替代Lidar系统将
有助于制造商降低制造成本。
现今得知，智慧基础设施中的V2X、5G、先进数位地图和GPS等扩增技术将使车载传感器使
用得更少，并让自动驾驶成为可能。即使如此，最终执行时，3级自动驾驶可能仍需要30
多个传感器或十几个摄影镜头。
随着未来几年传感器成本的下降，才可能会打开新传感器的大门，这些传感器可以添加到
组合中以提高在恶劣天气下的安全性。但是，汽车制造商可能需要很长时间才能对一定数
量的传感器进行标准化，这让产业实践自动驾驶的时间，仍需很长一段时间，或许比人们
想像的2030年还要久呢！
心得/说明：(30字以上)
为了实现安全的自动驾驶，需要传感器融合。关键问题不仅是传感器的数量、类型和部署
位置，还包括 AI及ML 技术应如何与传感器相结合以分析数据来做出最佳驾驶决策。