特斯拉正式发布了FSD Beta V9系统，虽然仍需要驾驶员手握方向盘保持高度警惕，不过这是特斯拉迈向全自动驾驶的重要一步，而同时这也是特斯拉正式迈向真正的视觉自动驾驶路线的重要一步。因为特斯拉正式宣布取消了毫米波雷达，改为单纯依靠摄像头实现辅助驾驶。自从自动驾驶开始飞速发展以来，有很多路线之争，尤其激烈的要数要不要用激光雷达，也就是纯视觉路线和多传感器融合路线之争。这部分我们在之前聊激光雷达的时候有详细聊过，不过仅在传视觉的路线中，大家的方案也不一定相同，例如百度应用了摄像头、毫米波雷达、高精度地图等的量产车型，称谓纯视觉路线，而特斯拉此前的纯视觉路线也应用了毫米波雷达，而这次特斯拉决定了纯系列路线进行一次提纯，彻底舍弃毫米波雷达。
作为汽车上最常见的感知硬件，毫米波雷达究竟是鸡肋还是必备？特斯拉又为什么要取消毫米波雷达？毫米波雷达在汽车上普及的原因和毫米波雷达没有存在感的原因一样，因为这是一个已经比较成熟的产业。之前激光雷达的节目中我们有聊过，世界上最早推出车距后是1992年30推出的第三代大波浪车型，配备了一颗固定式千激光雷达，在此基础上三菱在1995年发展出于这些自身运行航空的，但在这个功能上毫米波雷达显然更深一层。
1999年奔驰给w220这一代s级配上的支持性巡航功能，并且用毫米波雷达取代的激光雷达，毫米波雷达在汽车上的大规模应用由此拉开序幕。随着ecc自适应巡航的普及，毫米波雷达也变得愈加成熟，成本也更为可控。在近年来自动驾驶的快速发展中，毫米波离波离它成为了最普遍，但也最没有存在感的感情界，为什么特斯拉会抛弃毫米波雷达？马斯克并没有解释详细的原因，大概很多人会想到控制成本成熟的毫米玻璃达却是不是特别贵，但也在千元级别取消毫米波雷达对于降低成本还是有显著帮助的。不过降低成本绝不是唯一的原因，其实市面上一直流传着这样的说法，毫米波雷达作为一种过时的技术，在自动驾驶中终将被淘汰，因为毫米波雷达确实有不少明显的缺点，在雷达中根据发射电磁波的波段不同，分为米级、分米级、厘米级、毫米级激光雷达的，而其中毫米波的应用领域最少相比波长更长的电子波，毫米波雷达有着辐射功率小，机内噪声较高，气象杂波等干扰较大，气衰减较高的问题，仅适用于汽车防撞雷达这样探测距离较短的领域。应用在汽车上，毫米波雷达的精度要远不如激光雷达及摄像头的同时干扰和噪声的问题也同样存在。
我们常见的ACC执行银行使用的毫米波雷达会通过多个发射和接收天线，具备一定的角方面率，区分不同车道的车辆，但设置于成本，一般仅设计平面的角方便率，垂直方向上一般捕捉区分，因而也无法判断识别到目标距离地面的高度，测试到此前发生过两起撞上白色货车的事故，最终的调查结果显示车辆将白色的货车识别为天空和白云，因而未做出避让或减速反应。这两起事故也和米波雷达未能判断前方障碍物距离地面的高度有一定关系。随着特斯拉通过摄像头识别的纯视觉算法越来越成熟，毫米波雷达对于特斯拉的意义也在降低。宣布取消毫米波雷达也足以见得特斯拉对于自身纯视觉算法的自信。但毫米波雷达终将是被淘汰的鸡肋硬件？显然并不是。毫米波雷达具备的优势是目前自动驾驶感知硬件中所独有的优势，首先是全天候，毫米波雷达可以在雨雾风沙等较为恶劣的天气下正常工作，也完全不受日照、明暗交替等环境的影响。前者对激光雷达有很大的影响，而后者会严重干扰摄像头的正常工作。在特斯拉发布FSD Beta系统之前，小规模测试的FSD Beta版本就曾爆出在明暗交替时会突然异常减速。
特斯拉在官方表示这一现象已经得到了改善，我们不知道特斯拉是如何做到的，但人眼在隧道驶出时都有短暂的眼盲现象。目前摄像头宽容度远不及人眼，而自动驾驶还是用的是像素较低的摄像头。另一方面，毫米波雷达是汽车上仅有的能够探测目标物体距离和速度点感知硬件，毫米波雷达利用多普勒效应可以在测距的同时计算出目标物体的速度。多普勒效应是奥地利物理学家及数学学家克里斯琴.约翰！多普勒在1842年提出的。波在波源移向观察者时接受频率变高，而在波源远离观察者时接受频率变低。因此利用多普勒效应可以测出目标物体与车辆的相对速度，根据车辆本身的速度便可以得出目标物体的当前速度。当然，作为激光的一种波也可以制造激光多普勒雷达，不过目前主要应用在大气测量方面，在汽车上还没有展开应用。我们之前介绍过激光雷达的飞行时间法、相位法、三角测距等测距原理，但这些都仅能识别目标物体的距离，如果想要得知目标物体的速度，需要通过多组数据进行计算。而摄像头在测距方面精度远不及雷达。有以上两种优势，波光雷达在自动驾驶感知硬件中必然能取得一席之地。即便在纯视觉路线上一路狂奔的特斯拉宣布取消莫米波雷达，也无法撼动毫米波雷达的江湖地位。
