隨著完全沒有雷達硬件的特斯拉HW4.0硬件，在工信部申報之後，特斯拉新壹代的純視覺輔助駕駛軟硬件也將加速在中國落地，從HW3.0的後期開始，特斯拉開始采用占用網絡技術，讓車輛自身置身於壹個3D世界中，能夠更好地化解壹些輔助駕駛的邊角案例情況。
特斯拉FSD Beta從2021年開始采用了BEV技術，從去年開始使用了由BEV發展而來的占用網絡技術，而最近這壹個月時間，國內的新勢力造車和自動駕駛方案供應商們，開始齊刷刷地開始上馬BEV技術。
蔚來在全新的NOP+將在2023年上半年完成向BEV感知路線的切換，最近發布的小鵬P7i的城市輔助駕駛功能中，也融合了最新的BEV技術，另外還有毫末智行、百度Apollo、理想等廠商也都發布了BEV相關的最近進展。
BEV這項已經被特斯拉淘汰了的視覺技術方案，在短時間內被國內廠商們撿了起來，這又是為什麽？都說特斯拉純視覺不安全、不保險，可是它的視覺技術真的很香？
為了壓低硬件成本，特斯拉不得不淘汰BEV？
BEV的全稱是Bird’s eye view，也就是鳥瞰圖的意思，我們以特斯拉為例：特斯拉車型使用8個攝像頭采集圖像，並進行有效的融合，當然這不同於我們最常見的那種360°環車影像的圖像縫合，系統直接通過將所有攝像頭采集圖像通過矯正後，統壹輸入到神經網絡來提取特征，然後利用基於自註意力機制的transformer，將這些特征進行關聯，之後再投影到壹個向量空間之中，並且之前的還未去掉雷達的特斯拉還會加入壹些雷達的數據，最終拿到壹張反映周圍環境的鳥瞰圖。
這種鳥瞰圖仿佛就是開了壹個上帝視角，讓車輛能夠把近處的感知統壹放到壹個平面中，盡可能的增大了感知的範圍和冗余度，不過這壹技術有壹個先天的BUG，也就是鳥瞰圖依然是壹個2D圖像，就像妳坐飛機時，盡可能地向下垂直俯瞰壹樣，妳並不太能分辨得出高低起伏，建築物或者山地與周圍的平地壹樣，難以感知到深度或者說是落差。
所以特斯拉車型在使用BEV技術的前後，依然會出現遇到靜態物體不識別，或是出現幽靈剎車的問題，因為雖然系統能夠看得見物體，但是依然不壹定能夠識別得出這是個什麽物體，還是非常依靠車企在研發過程中提前的標定和分類，能夠認識地就能躲避，認不清的也來不及再反應，就直接撞了。
但是只靠提前的學習和標定，讓系統永遠在拄著拐杖，面對路面上的突發情況，比如臨時的施工以及遺撒的物體，都不能做到萬無壹失，當然如果要是在輔助駕駛的範疇內，適中有駕駛員這個最後的保障，那還算好說壹些，但是這種技術依然難以運用到自動駕駛中。
所以，大家會看到特斯拉從BEV，進化到了占用網絡，雖然占用網絡也是BEV技術的延伸，但是它們最大的區別就在於系統的感知從2D變為了3D。
特斯拉車型把自己放在了3D的空間內，讓壹切障礙物都能在3D空間內用塊狀物體展現出來，系統能夠在10毫秒內向計算單元輸出車輛周圍每個3D位置的占用概率，並能夠預測被瞬時遮擋的障礙物。特斯拉無需再去糾結物體是什麽，也不用再去識別分類，只要知道了物體的大概形態，它就知道要不要躲了。當然，我們是以特斯拉為例，Mobileye最新的Super Vision也是利用了類似的2D變3D的技術模式，因為目前主流自動駕駛廠商中，依然在堅持搞視覺方案的，也就只有它們兩家了。
蔚小理靠堆硬件去彌補技術短板，可到頭來還是特斯拉對了？
那麽為什麽蔚小理都在目前這個階段，開始轉向特斯拉淘汰的BEV了呢？特斯拉淘汰的原因，正是因為它不具備蔚小理的壹些優勢，而蔚小理敢於使用這項技術，正是因為在硬件方面的堆得足夠高。
無論是BEV還是占用網絡，抑或是HW4.0可能帶來的更先進的技術，驅使著特斯拉不斷在視覺算法方面卷上天的，就是因為它缺少雷達傳感器，特別是激光雷達這類能夠掃描出3D空間的傳感器。特斯拉的占用網絡簡單理解的話，就可以看作是為了不用激光雷達，逼著自己走出來的壹條新路線，因為視覺的平面感知沒法有3D的效果，又沒法給車輛帶個3D眼鏡，所以就只能在算法架構上卷。
而蔚小理它們，還有國內絕大多數自動駕駛方案供應商們，大家都選擇了激光雷達路線，而且激光雷達確實是能夠讓大家抄近道，不管妳有沒有先發優勢，用上激光雷達，自動駕駛的研發落地進度就是會加快，雖然BEV技術只能給出2D的鳥瞰圖，但是激光雷達可以給出3D的感知效果，而且不少廠家的激光雷達都布置在了比較高的位置，這樣它們可以擁有更好的視場角，也就是大家宣傳的那個FOV值。而且不少車型都用了不止壹顆激光雷達，各個方向其實都能有3D感知。
激光雷達發出的激光束，可以通過點雲來繪制出壹個物體的大概圖像，壹些等效線束比較高的激光雷達，幾乎能夠壹定的成像能力，而且是壹個3D的效果圖，BEV技術的視覺優點可以被吸取，同時感知準確性方面的不足，能夠被激光雷達或者4D成像毫米波雷達給補齊。
而雖然BEV看上去過時了，但是當智能駕駛開始進城之後，BEV技術變得越來越重要，壹張鳥瞰圖把周遭實物都清晰地體現出來，但是它的成本目前依舊很高。李想在前段時間的溝通會上表示，想要做BEV的城市輔助駕駛，可能需要投入超過100億元，所以不要以為自動駕駛已經卷到頭了，錢已經沒得可燒了，這麽多錢的投入，想要讓新勢力們短期內實現盈利，幾乎還是沒可能。
總結
雖然用著特斯拉淘汰了的技術，但是國內廠商們應該是會把BEV技術繼續做大做強，因為特斯拉為了降成本而去卷軟件，而國內廠商們堆足了硬件和算力，把特斯拉的弱點都給補齊了，所以有能力去克服BEV技術面臨的壹些瓶頸。
當然還有壹個繞不開的問題，就是多傳感器融合方案的感知優先級判斷，特斯拉是純視覺了，不用再去琢磨雷達與視覺的感知沖突了，而其他車企和供應商們還要面臨這個問題，而且如果2D的BEV鳥瞰圖的感知，與3D的激光雷達感知或者4D成像毫米波雷達的感知存在著沖突，那麽該聽誰的呢？
如果要想解決上面這種問題，還是要在視覺感知方面下功夫，激光雷達這根拐杖很有可能成為未來自動駕駛發展的桎梏。
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