由此，假定我們站在特斯拉和馬斯克的角度來思考：作為自動駕駛汽車品牌的領(lǐng)導者和自動駕駛概念的最大商業(yè)受益者，特斯拉已經(jīng)有一套視覺攝像頭方案量產(chǎn)，獲得了市場的認可，同時積累了大量的數(shù)據(jù)；作為攝像頭自動駕駛最成功的商業(yè)案例，特斯拉對單獨攝像頭方案充滿信心，并輸出這個信心給市場和用戶，是完全必須和應該的邏輯。相反，如果這個時候站出來說多傳感器融合，多少有可能被“誤讀”成單獨攝像頭方案還有些許缺陷和不足，將來需要其他傳感器來補充。

對于汽車這種長生命周期的產(chǎn)品而言，這種信息導向，很可能打擊一些潛在用戶的買車欲望，而客觀上市場上又確實沒有性價比足夠高的固態(tài)激光雷達可以供特斯拉采用，作為一個成熟、務實的著名汽車廠，這顯然是特斯拉時下不希望看到的“死循環(huán)”局面。

既然人類可以只靠肉眼這樣單一傳感器完成汽車駕駛，為什么AI不能通過視覺攝像頭完成自動駕駛？

要想回答這個問題，我們還要對人眼的視覺識別進行稍微深入一點兒的分析。

首先，人眼的視覺是個高度智能化、自動化的復雜系統(tǒng)，具有定焦、對焦、變焦、多區(qū)域視覺等等功能。

比如駕駛過程中，我們的視線會在遠景、近景切換焦距和成像，并且在即便是近景的情況下，對遠景的目標，特別是運動目標也具備檢測功能，從而在遠處有運動目標的時候，通過調(diào)整眼球晶狀體將成像面快速切換到遠距離目標。

與此同時，我們對于需要特別關(guān)注的目標，比如路面障礙物，我們可以“定睛一看”，進行特定區(qū)域的細致成像，提供局部目標視覺分辨率。

此外，我們還可以通過頸部、頭部的動作，調(diào)整我們眼睛的視角和視覺范圍，避免視覺死角，同時把視網(wǎng)膜有限的成像分辨率用在特別關(guān)注的目標區(qū)域的成像。

我們還有高度智能化、自動化的瞳孔“光圈”，控制眼睛的進光量，適用于不同的外界光照情況。

而車載自動駕駛電子攝像頭，基本都是固定焦距、固定FOV、固定光圈、固定位置安裝的，完全不具備人眼的自動化和靈活性。這也解釋了為什么人類可以兩只眼睛“包打天下”，而自動駕駛要用十幾個甚至二十幾個攝像頭的原因。

舉個例子，安裝在車頭位置的前向攝像頭就需要配置多個，用以負責近距離、中距離，遠距離的視覺成像。之所以采用多攝像頭分工，而不是采用人眼這種“通用”攝像頭，除了成本的考量之外，關(guān)鍵還是要實現(xiàn)人眼類似的智能化、自動化，必然使用大量電機、機械運動、控制部件，比如調(diào)整焦距的電機，在汽車這種使用環(huán)境里是非常有技術(shù)挑戰(zhàn)的。原因是，汽車的使用環(huán)境高低溫工作范圍大，運動與震動強烈，而無故障運行時間要求很長。

小結(jié)一下，由于汽車使用環(huán)境的嚴酷性，大家最終選擇了“固態(tài)”攝像頭，而當前這個“固態(tài)”攝像頭的智能化、自動化、靈活性水平，和人眼相對比還有很大的差距。

另外，在測量距離這個指標上，攝像頭視覺甚至包括人眼，對比起激光雷達都有巨大的劣勢。因為從獲取距離（深度）信息的原理上，不同于激光雷達的直接測量法，視覺測距的實際精度和準確性都與被測物體，以及背景圖像的特點有很大的相關(guān)性，這種測距原理，在特殊的背景和目標場景下，就有可能會出現(xiàn)測距算法失效的可能性。而人眼還可以通過歪歪頭等“機械”動作，調(diào)整一下視角，獲取不同角度的圖像，提高三角測距法的準確性。

即便如此，人眼對距離感知，對低照度也有先天的不足。好在從進化論的角度，人眼的視覺能力足以“應付”我們進化歷史上漫長的“靠腿運動”的“低速” 時代。而汽車這種高速運動的機器誕生的時間，與人類的歷史相比極其短暫。

那么，在人類的視覺還沒有進化出（或許也不可能進化出）新的傳感器功能之前，我們借用一下激光雷達、毫米波雷達這樣有專長的傳感器測測距離，也許是合理和聰明的選擇。就像我們在沒有野生動物夜視能力的情況下，可以借用手電筒、汽車大燈，來走暗夜中的漫漫長路一樣。

所以，多傳感器融合對自動駕駛應該是一個合理和幾乎必然的趨勢。至于哪種傳感器在自動駕駛算法上起的的作用更大，可能不是傳感器企業(yè)最關(guān)心的事情，而是做算法的人更關(guān)心的事情。

2、傳感的原理：攝像頭、毫米波雷達和激光雷達