广州出租车机场排队流程马斯克到底为什么这么反对雷达

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广州出租车机场排队流程

1.出租车到机场后，统一进入调度场等候调度，轮候到的出租车根据A、B到达区的车辆需求，按出租车排队顺序出场，在调度场出口处领取加盖进入A区或B区的专用发票，并凭发票进入A区或B区，至出租车上客区域接客。

　　2、出租车需求高峰时段

　　每天下午的4：00-6：00和晚上的11点以后。

　　3、短途接客管理

　　为有效解决短途旅客乘车问题，如果出租车司机搭乘的是短途客，现场值班秩序员会当场开具“A、B到达区出租车短途接客专用票”并在票据上签发有效时间、车牌号码、签发人等资料。出租车司机凭此票送完旅客后在30分钟内再次返回。如遇有出租车司机拒载、议价等行为，现场工作秩序员即会报告市交委执法局（现场）值班人员进行>处置惩罚/p>

马斯克到底为什么这么反对雷达

雷达最大的BUG就是不能识别信号灯的颜色，不会在红灯时自己停车等灯，为了识别灯的颜色，还是要装光学成像设备，就是摄像头，即然摄像头避免不了，那就干脆全用摄像头吧，摄像头和雷达总要搞掉一个吧，不然两套感应系统原理不同，要统一协作也很麻烦。

在馬斯克看來，汽車的光達就像闌尾，只是昂貴的附屬品，醜陋且毫無意義。

根據媒體報導，馬斯克早在 2015 年 10 月就表示自己「不是光達的粉絲」，認為攝影鏡頭加前置雷達就足以取代光達。

幾年後，堅持不用光達的特斯拉也確實做到了。

2020 年 2 月 Scaled ML 大會，特斯拉 AI 高級總監 Andrej Karpathy 分享團隊正在研究的「偽雷射雷達」（pseudo-LiDAR）新技術。

馬斯克習慣使用「第一性原理」思考問題，已是眾所周知的事。

這種物理學的思考方式，意在讓人剖開問題表象，深入本質，拆解問題，進而往外推導出解決辦法。

基於這種思考邏輯，馬斯克認為，既然人類可透過視覺和大腦安全駕駛，那麼自動駕駛也可以同樣方式做到，因此特斯拉一直堅持純視覺的自動駕駛路線。就算實現技術目標的過程出現阻礙，特斯拉也堅持從根本入手。

所以攝影鏡頭、毫米波雷達感測度不夠時，特斯拉不是直接裝一顆光達了事，而是透過改進視覺演算法以突破探測精確度的瓶頸。正是第一性原理這種反直覺的角度，特斯拉解決問題時總是選擇一些常人看來很麻煩的解決方法，顯得格外與眾不同。

因为他要赚钱，激光雷达目前硬件成本太高，影响利润

目前大部分在研的L3及以上自动驾驶方案，都是倾向于使用激光雷达。激光雷达除了扫描宽度广、距离长（可以达到200米级）、扫描速度快以及精度高（误差厘米级）等优点外，还有可以在阴雨、大雾等能见度极差天气、以及黑暗环境下正常使用的能力，这是其他光学、声呐、雷达探测都难以比拟的。

雨天激光雷达测试，对其影响微乎其微

但问题在于车规级激光雷达成本目前还是太高了，西门子法雷奥推出的车规级激光雷达要价接近2万美元，博世推出的车规级激光雷达要价要1.2万美元，谷歌公司为自动驾驶技术在研低成本车规级激光雷达目标成本是7500美元。这才是马斯克反对激光雷达的最主要原因，一辆特斯拉model 3的价格也就20多万人民币，花4~5万成本在激光雷达上？

奥迪A8所搭载使用激光雷达，作为辅助驾驶>利用/p>

而如果用纯视觉方案的话，那就是软件研发的一次性投资，不需要硬件成本。搭建世界第五的超算也好，进行上百万公里的测试也好，虽然需要大投入，但在生产阶段不需要增加多少额外成本。这也差不多是马斯克的一贯作风，研发阶段追求高风险、高投入，尽可能降低生产使用阶段的成本，从而实现高回报。

不管是造汽车还是火箭，马斯克非常喜欢这种豪赌模式

但这种做法问题也非常大，单纯依靠人工智能视觉识别隐患非常大。即使是已经相当成熟的人脸识别，在现实使用中变成“人工智障”的案例同样不少，而且从理论上无法保证在光线差、能见度差的情况下安全性。激光雷达可以确保安全性，纯视觉模式需要你坚定对马斯克的信仰。

特斯拉在演示中，是采用自动标签化切换模式来适应不同天气能见度

激光雷达方面主要着力点在降低成本，十年前一套64点位的激光雷达售价要8万多美元，现在已经降低到3000美元水平。如果车规级激光雷达成本控制在3000美元内的话，那么就会有相当不错的市场空间，而如果控制在500美元之内的话，那么谁不装就是S13。

华为的激光雷达自动驾驶方案，目标也在这里，其寄希望在两三年内，国产车规级激光雷达成本控制在1000美元之内。在制造业领域，我国一旦完成全产业链循环国内化之后，就是价格屠杀机，现在入门级工业领域激光雷达，国产价格可以做到只有进口价格的1/10。而华为和武汉光电所合作，已经在武汉建设第一条车规级激光雷达生产线，按照年产10万套/线在推进。

最后，激光雷达自动驾驶方案，并非只采用激光雷达，不管是谷歌方案、博世方案还是华为方案，除了激光雷达外，还搭载毫米波雷达、光学摄像头和超声波声呐，从而实现L3级自动驾驶。

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