10 人类通过双眼观察周围环境，经过大脑判断能够走路，那么汽车是否可以通过摄像头的视觉方案来实施自动驾驶？

答案是肯定的 既然人类通过双眼观察周围环境，经过大脑判断能够走路，那么汽车通过摄像头的纯视觉方案，且让神经网络系统模拟大脑，同样可以达到自动驾驶的目的。

在自动驾驶领域，对环境监测的传感器主要有两大类——摄像头和雷达。
摄像头通过图像识别技术实现距离测量、目标识别等功能；
雷达则是利用发射波和反射波之间的时间差、相位差，从而获得目标物体的位置和速度等数据，雷达具体又包括了毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达。

对于自动驾驶传感器的选择，当前市场上存在着两种不同路径。
一种是由摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件组成，构成纯视觉计算方案，特斯拉便是典型的代表厂商之一；
另一种是由激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件组成，代表厂商如谷歌Waymo、百度Apollo、Pony.ai等主流自动驾驶厂商。
对于以特斯拉为代表的纯视觉方案拥护者而言，他们十分重视控制商业成本；对于以主流自动驾驶厂商为代表的激光雷达方案拥护者，他们是将系统的安全可靠性放在了第一位。

美国俄勒冈州立大学（Oregon State University）的设备物理学家John Labram及其同事研发了一种模仿人眼探测光线的传感器，可以提升自动驾驶汽车的视觉性能。
现代电子摄像头基于传感器而打造，当有光照射时，传感器就会产生电子信号。而人眼视网膜中约有1亿个视杆细胞和视锥细胞，只有在光线变化时才会向大脑传输信号，因此在能耗和计算能力方面，人眼比电子设备更高效。
此前，科学家就制造了模仿视网膜的传感器，然而，这些传感器具备复杂的电路，不适用于大规模生产的传感器。为此，Labram及其同事使用一种更简单的材料，取代这些复杂的电路。此种替代材料是一种称作钙钛矿的光敏材料，目前主要用于下一代太阳能电池的开发。
此种新型传感器的核心组件是一层涂有钙钛矿、甲基铵碘化铅的绝缘玻璃层。当放置在光线下时，钙钛矿会从高度绝缘转变为高度导电。研究人员将这些玻璃层夹在电极之间，发现这种传感器对光线有强烈的电流响应，但如果光线没有变化，传感器就不会进一步产生信号。
Labram表示，“这是首款复制生物视网膜行为的单像素传感器。从工业角度而言，最终可能会对速度和能耗产生巨大影响。”来自沙特阿卜杜拉国王科技大学（King Abdullah University of Science and Technology）的材料科学家Thomas Anthopoulos认为，此款传感器可用于涉及图像快速处理的应用，包括激光雷达、面部识别和自动驾驶汽车。
Thomas Anthopoulos还表示，“这项技术的关键优势在于其简单性，以及与一系列新兴电子产品（如可穿戴系统、透明显示器和微显示器）集成的能力。”
目前，科学家们的目标是开发一组这样的传感器，以记录实际的视觉数据。他们还希望将此种传感器与AI系统连接起来，更好地复制生物系统处理刺激的方式。
Labram称，“这项工作致力于使计算机更接近人类。”传统计算机按照一系列步骤进行计算，但越来越多的科学家正在开发神经形态处理器，模仿人脑同时并行执行许多项计算。
视网膜型传感器可能会比传统的光学传感器性能更好，而神经形态计算机也可能比传统计算机更高效。Labram表示，“人脑大约消耗20瓦的能量，而一台家用电脑大约消耗100瓦的能量，虽然看似能耗不高，但个人电脑却无法完成与人脑类似的任务，例如实时学习。此类任务需要数据中心来完成，而非个人电脑。”

在纯视觉方案的方向主导下，特斯拉招募了一大批做视觉的硕士生或者博士生，在最新的测试Demo里，特斯拉甚至已经在部分路段完成了L4级别的自动驾驶，并且能够识别出绝大多数的交通参与者。
特斯拉是怎么做到的？
它会先让汽车 参考人类大脑的学习过程，通过特斯拉车上的多个摄像头，给周围的交通参与者建立模型，同时把相片数据添加到神经网络的训练集里，让人工告诉它这是什么。形成一定规模之后，它就会有自己的判断能力，比如这是一台小轿车，那是一台货车，那边是一个骑自行车的行人，等等。
通过算法和海量的数据，让特斯拉的驾驶能力超过人类，也即是特斯拉真正的王牌。特斯拉有神经网络系统，能做成纯视觉；而其他厂商难以做到甚至完全没有，那就只能去采购高成本的激光雷达。

华为的自动驾驶汽车用到的是摄像头和雷达。
华为想要打造一个业界领先的一站式自动驾驶传感器产品系列，不仅有第五代技术的毫米波雷达，5.4MP起步的高清摄像头，也有96线起步的激光雷达。

2020年8月，在武汉的蓝皮书论坛上，华为智能汽车解决方案BU总裁王军透露，华为在武汉有一个光电技术研究中心，集结了一万多人的规模，该中心正在研发激光雷达技术，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元。

作为未来自动驾驶核心传感器的代表，激光雷达核心技术主要掌握在 Velodyne、Quanergy、Ibeo三家国外企业中。其中，美国Velodyne成立于1983年，现也是全球最大的激光雷达公司。该公司的激光雷达起步较早，技术领先，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系。
那么，汽车安装激光雷达的成本到底会有多高呢？以Velodyne的16线、32线、64线激光雷达对外售价，分别高达4000美元、4万美元、8万美元；4000美元的VLP-16，还是在2018年打了5折之后的价格。如果要达到L3级自动驾驶，汽车上怎么也得安装一个。要是想达到L4级自动驾驶，全车的一套系统怎么也要5万美元以上，奢侈点的甚至会达到10万美元！
激光雷达太过昂贵，马斯克做出的选择是，以摄像头为主的纯视觉方案。三目摄像头的环视解决方案，成本不过300多美元，相比激光雷达便宜了不知多少倍