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導者和自動駕駛概念的最大商業受益者，特斯拉已經有一套視覺攝像頭方案量產，獲得了市場的認可，同時積累了大量的數據；作為攝像頭自動駕駛最成功的商業案例，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”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，具有定焦、對焦、變焦、多區域視覺等等功能。

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注的目標，比如路面障礙物，我們可以“定睛一看”，進行特定區域的細致成像，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，調整我們眼睛的視角和視覺范圍，避免視覺死角，同時把視網膜有限的成像分辨率用在特別關注的目標區域的成像。

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，關鍵還是要實現人眼類似的智能化、自動化，必然使用大量電機、機械運動、控制部件，比如調整焦距的電機，在汽車這種使用環境里是非常有技術挑戰的。原因是，汽車的使用環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。

小結一下，由于汽車使用環境的嚴酷性，大家最終選擇了“固態”攝像頭，而當前這個“固態”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最關心的事情，而是做算法的人更關心的事情。

2、傳感的原理：攝像頭、毫米波雷達和激光雷達