机械制造从特斯拉自动驾驶事故看多传感器融计划

机械制造：从特斯拉自动驾驶事故看多传感器融合 荐1股 类别： 机构： 研究员：

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新华社旧金山6月 0日消息，美国特斯拉公司证实，一辆该公司生产的ModelsS汽车在自动驾驶（Autopilot）模式下发生撞车事故，导致司机身亡。这起车祸的大致情况是，特斯拉ModelsS与一辆拖拉机挂车在十字路口汇合，ModelsS未能及时做出刹车反应，钻到了拖车下方酿成惨剧。特斯拉公司方面之后称：“在明亮光线的照射下，Autopilot和司机都没有注意到拖车的白色侧面，因此刹车系统没有启动”。

在自动驾驶领域，目前有两大技术路径：一是以特斯拉等汽车厂商为代表的“辅助驾驶”升级路线，其探测技术基础是摄像头（机器视觉）、毫米波雷达、超声雷达；二是以谷歌等互联公司为代表的“无人驾驶”路线；其探测技术基础是以激光雷达（LiDar）为核心，融合多种技术。此次事故中反映出“辅助驾驶”升级路线的两大“痛点”，一是问题，二是可靠性问题。“辅助驾驶”本质上就是减轻驾驶者的疲劳感，所以驾驶者很容易处于松懈状态，而汽车厂商出于法律考虑，又要求驾驶者始终保持高度警惕状态，对驾驶事故负有终极，这是存在一定的矛盾之处。以此次事故为例，拖车司机声称ModelsS驾驶员当时可能在播放视频，因而也未能及时发现前方车辆并作出反应。相比之下，在谷歌“无人驾驶”模式下，无人驾驶系统被视为“驾驶员”并对行车安全负完全，是非常清晰的。就可靠性而言，特斯拉公司同样表示目前其自动驾驶（Autopilot）处于实验阶段，依靠大量的用户使用不断完善升级系统，这个过程难免出现事故问题，其中根本的原因是机器视觉作为概率算法，不可能穷尽所有可能情况。以此次事故为例，拖车的车身为白色，很容易被误识别为蓝天白云的一部分。

近日中国股市连续大跌令市场担忧中国经济状况 相比之下，谷歌“无人驾驶”则依靠无人驾驶试验车队进行实测，同时利用庞大的计算机系统模拟相关情况；更重要的是，其“无人驾驶”核心输入系统—激光雷达是实际测量空间的“点云”，并非基于概率算法。当然，谷歌“无人驾驶”汽车普及也有相应的“痛点”，包括法律法规、伦理问题、成本高企等。

投资建议自动驾驶的两条技术路径有所差异，我们认为激光雷达、摄像头、毫米波雷达等输入装置各有优劣势，未来在商业化进程将形成互相补充的态势，才能更好的为人们提供安全可靠的服务。就机械行业而言，我们建议继续关注在激光雷达领域具有良好技术基础的企业如巨星科技等的产品发展。

风险提示自动驾驶汽车的技术路径演化和产业化速度具有不确定性；激光雷达研发进度具有不确定性。