5月25日，特斯拉官方博客宣布，Autopilot正在过渡到基于摄像头的TeslaVision系统。
从2021年5月起，北美制造的Model3和ModelY将不再配备毫米波雷达，这些车型将通过特斯拉的摄像头视觉和深度神经网络来支撑Autopilot、FSD完全自动驾驶和某些主动安全功能。
单价约300人民币的前向雷达，超45万辆/年的销量规模，对于特斯拉的毫米波雷达供应商、顶级Tier1供应商大陆集团而言，中途丢掉一年过亿的订单实在不是个令人愉悦的消息。
去掉毫米波雷达
尽管特斯拉明确说明，计算机视觉和深度神经网络处理将实现主动安全/Autopilot/FSD的感知需求，但博客一出，各方立刻应声而动。
美国高速公路安全管理局官网修改了2021款Model3和ModelY的主动安全功能页面，包括前向防撞预警、防撞自动刹车、动态制动辅助均被明确提示，2021年4月27日后生产的车型不再配备。
特斯拉CEO马斯克预言2023年前有金融危机:12月31日消息，近期，有网友问马斯克下一次金融危机是什么时候，马斯克回复：“预言宏观经济很有挑战，我的直觉是可能在2022年春季或夏季，但不迟于2023年”。 （金十）[2021/12/31 8:16:51]
与此同时，《消费者报告》宣布暂停将2021款Model3列为「推荐」，美国高速公路安全保险协会取消了Model3曾经TopSafetyPick+的最高安全评级。
简单总结，特斯拉说我们移除了毫米波雷达，并通过摄像头实现了雷达之前的能力，但所有人都只听到了前半句。
在我看来，各大民间和监管的安全机构如今对特斯拉都有些过敏，事实上，如果我们去梳理全球第一大视觉感知供应商Mobileye这些年的耕耘，正是一个将雷达逐步移出汽车主动安全范畴的发展史。
2007年，Mobileye主动安全技术首次进入汽车行业。2010年，融合雷达和摄像头的MobileyeAEB搭载在沃尔沃品牌量产。2011年，Mobileye纯视觉前向防撞预警在宝马、通用和欧宝品牌量产。2013年，Mobileye纯视觉车辆和行人自动紧急制动在宝马和日产品牌量产。2013年，Mobileye纯视觉自适应巡航控制在宝马品牌量产。2015年，Mobileye纯视觉全功能AEB进入多个OEM。
比特币价格大跌将拖累特斯拉Q2业绩:据测算，如果6月末比特币价格跌至29500美元，那么特斯拉手持的比特币将给公司二季报带来约9000万美元的亏损。在今年初特斯拉买入并持有15亿美元比特币后，其财务报表就跟比特币价格的波动密切挂钩了。一旦比特币下跌并低于其帐面成本，公司在当期季报中将计提减值损失。[2021/6/25 0:05:06]
但事情正在愈演愈烈。特斯拉CEOElonMusk不得不通过Electrek辟谣：所有的主动安全功能都在新下线的车型中有效，NHTSA会在下周对新车型进行重新测试，当前移除雷达的车型是标配这些功能的。
但公众的质疑并没有被打消。比如，雷达擅长的对障碍物距离和速度的测量，恰恰是摄像头的传统弱势项目，特斯拉如何解决？
又或者，两种传感器怎么也比一种传感器好吧，即使摄像头可以做雷达所做的工作，两种传感器一起检测不好吗？
下面我们就来聊聊这些问题。
计算机视觉+RNN＞雷达？
我们需要先了解雷达的技术原理，以及其在自动驾驶中所扮演的角色。
毫米波雷达，通过发射电磁波信号，接收目标反射信号来获得车身周围其他障碍物的相对速度、相对距离、角度、运动方向等。
特斯拉比特币投资利润比2020年汽车销售利润高30%:据《泰晤士报》报道，特斯拉今年的比特币投资利润比该公司2020年的汽车销售收入高出近30%。特斯拉在2月8日提交给美国证券交易委员会(SEC)的一份文件中披露，它购买了15亿美元的比特币。比特币最近突破5.5万美元大关，市值突破1万亿美元大关。
这意味着，如果特斯拉持有比特币的数量未变，自1月以来，它的账面利润约为9.3亿美元。这比其7.21亿美元的电动汽车收入高出近30%。[2021/2/20 17:34:44]
通过对上述这些信息的处理，汽车得以配备一系列的主动安全功能，如自适应巡航控制、前向防撞预警、辅助变道、自动跟车甚至盲区检测等。
那么，特斯拉又如何通过摄像头获得上述信息的呢，比如，对前车距离的判断？
2020年8月21日，Elon在Twitter上表示，通过纯视觉进行准确的距离计算是基础，其他传感器可以提供帮助，但那不是基础。他所回复的博文，介绍的正是特斯拉一项名为《EstimatingobjectPropertiesUsingImageData》的专利。
埃隆·马斯克对内华达特斯拉超级工厂出现比特币ATM表示怀疑:金色财经报道，埃隆·马斯克对内华达特斯拉超级工厂出现比特币ATM表示怀疑。推特用户威尔·里维斯最先声称看到了这台比特币ATM机，他在周日发布消息称，他“刚刚路过埃隆马斯克的超级工厂，看到了一台比特币ATM机。”
这条推特还配了一张谷歌地图，显示了位于这座大型工厂北侧的自动取款机的位置。据Finbold周日报道，今年8月，LibertyX公司安装了这台ATM，仅供工厂员工使用。然而，特斯拉创始人兼首席执行官埃隆·马斯克周一在推特上表示，他不相信这种说法是“准确的”。马斯克回复的帖子现在已经被删除了，大概是为了回复他的推文。不过，比特币ATM运营商LibertyX向CoinDesk直接证实了里夫斯的发现，消息称:“我们在里面启用了3台传统ATM机，这样员工就可以使用借记卡购买比特币了。”LibertyX现在声称在美国有5000多台加密atm机，在大约20000家商店提供比特币购买服务。（Coindesk）[2020/10/12]
4月13日，特斯拉Model3车主、Facebook分布式AI和机器学习软件工程师TristanRice「黑」进了Autopilot的固件，揭开了特斯拉通过机器学习取代雷达的技术细节。
动态 | 谷歌趋势数据：“比特币”搜索指数在2019年明显高于特朗普、特斯拉和卡戴珊:根据ConsenSys引用的谷歌趋势数据显示，在2019年的大部分时间里，“比特币”的搜索指数明显高于特朗普、特斯拉和卡戴珊，而且还有一定的优势。在过去12个月的大部分时间，“比特币”和“特朗普”的全球搜索排名都处于激烈竞争的状态，在趋势的主导位置上，双方有过11次的位置互换。然而，2019年的大部分时间，“比特币”在搜索方面保持了对“特朗普”的显著领先优势。此外，比特币最近市场好转，再次引发了人们的兴趣。此外，根据谷歌数据，“比特币”刚刚被“特斯拉”超过一点，预计“特朗普”会提升到第三位，而尽管在过去几个月，“卡戴珊”跟“比特币”存在可疑的相关性，但她却排在第四位。[2019/6/8]
根据Tristan的说法，从新固件的二进制文件中可以看出，Autopilot的深度神经网络增加了许多新的输出，除了现有的xyz输出外，还包括许多传统雷达输出的数据，例如距离、速度和加速度等等。
深度神经网络可以从一张静态的图片中读取速度和加速度吗？当然不行。
特斯拉训练了一个高度精确的RNN，通过15帧照片/秒的、基于时间序列的视频来预测障碍物的速度和加速度。
RNN又是什么？RNN的关键词是预测。RecurrentNeuralNetwork，循环神经网络，顾名思义，基于环状神经网络传递和处理信息，通过「内部记忆」来处理任意时序的输入序列，以准确预测接下来即将发生的事情。
英伟达的AI博客曾举过一个经典的例子：假设餐厅供应是菜品规律是不变的，周一汉堡、周二炸玉米饼、周三披萨、周四寿司、周五意面。
对于RNN而言，输入寿司并寻求「周五吃什么」的答案，Ta将会输出预测结果：意面。因为RNN已经知道这是一个顺序，而周四的菜品刚刚完成，因此接下来是周五的菜品是——意面。
对于Autopilot的RNN来说，给到当前汽车周围的行人、车辆和其他障碍物的移动路径，RNN就可以预测接下来的移动轨迹，包括位置、速度和加速度。
事实上，在5月25日正式官宣移除雷达的前几个月，特斯拉一直在将其RNN与全球车队中的雷达并行运行，通过雷达输出的正确数据和RNN输出结果校对，来提升RNN预测的准确性。
多说一句，对于中国交通工况下非常经典的加塞儿处理，特斯拉也通过类似的路线更替实现了更好的表现。
特斯拉AI高级总监AndrejKarpathy在CVPR2021的一次线上演讲中透露，对于前车加塞儿识别，特斯拉已经通过深度神经网络完成对传统规则算法的替换。
具体来说，Autopilot此前检测加塞儿基于一个写死的规则：首先要识别车道线，同时识别和跟踪前方的车辆，直到检测到前车速度出现符合加塞儿的阈值水平速度，才执行加塞儿指令。
而如今Autopilot的加塞儿识别移除了这些规则，完全通过RNN基于标注的海量数据做前车的行为预测，如果RNN预测前车将加塞儿，就执行加塞儿指令。
这就是过去几个月来特斯拉对加塞儿识别取得大幅改进的技术原理。
前文提到的特斯拉专利里详细解释了特斯拉训练RNN的运作形式。
特斯拉会将雷达和激光雷达输出的正确数据与RNN识别的对象相关联，以准确估计对象属性，例如对象距离。
在这个过程中，特斯拉开发了工具使得辅助数据与视觉数据的采集和关联实现了自动化，无需人工标注。此外，关联后可以自动生成训练数据用以训练RNN，从而实现高度精确地预测对象属性。
由于特斯拉在全球的车队规模已经超过100万辆，特斯拉得以在海量场景数据的训练下迅速改善其RNN的性能。
而RNN一旦将预测的准确性提升到和雷达输出结果的同等水平，就会形成相对毫米波雷达的巨大优势。
这是因为特斯拉Autopilot只搭载了前向雷达，在城市工况下车辆各个方位乱窜的行人、骑自行车和摩托车的人很难全部准确预测。即使是正前方的、在其45°探测范围内的障碍物，只要两个障碍物同距离、同速度，Autopilot此前搭载的雷达就无法分辨。
而Autopilot搭载的8颗摄像头实现了车身周围的360度覆盖，其编织的全车BEV鸟瞰神经网络可以无缝地预测全车任何一个方位的多个障碍物接下来的移动轨迹。
那特斯拉为什么不保留雷达，利用雷达和摄像头两种传感器进行双重校验呢？
ElonMusk详细解释过他对雷达和摄像头的看法：
在雷达波长下，现实世界看起来像一个奇怪的幽灵世界。除了金属，几乎所有东西都是半透明的。当雷达和视觉感知不一致时，你采信哪一个？视觉具有更高的精度，因此投入两倍的精力改善视觉比押注两种传感器的融合更明智。传感器的本质是比特流。摄像头比特/秒的信息量要比雷达和激光雷达高几个数量级。雷达必须有意义地增加比特流的信号/噪声，以使其值得集成。随着视觉处理能力的提高，摄像头的性能将会远远甩开当下的雷达。
这番表态看起来十分微妙。我们此前的文章《特斯拉：我为激光雷达代言》一文中曾经写到过ElonMusk对毫米波雷达的态度。在上面这番言论中，他同样没有「宣判」雷达在特斯拉的死刑。
「雷达必须有意义地增加比特流的信号/噪声，以使其值得集成。」即将到来的特斯拉Autopilot会搭载成像雷达吗？
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