谷歌与特斯拉在研发自动驾驶时的技术方案有何不同？哪个更具优势？为什么？
这也是我最关心的问题。 特斯拉的无人驾驶方案以毫米波+相机为主，最开始有MobileEye的参与，以相机为主，毫米波作为辅助。出现撞卡车事件后，Tesla改为毫米波为主，相机为辅。这个思路是正确的，在可靠性上，目前毫米波虽然虚警较多，但漏检很少，更加安全。 谷歌的方案基本上是以激光为主，毫米波为辅，相机几乎不参与。谷歌似乎对相机一直不感冒，即使涉及到物体/行为识别，谷歌仍倾向于用三维激光。 我所在团队有上述两种传感器（包括MobileEye），使用感受是：在高速上，使用毫米波+相机是完全够用的；城区道路上，毫米波+相机偶尔会有漏检，但很少很少。注意，这里包括白天、黑夜、雨天等极端环境，说的是对正前方障碍物的检测。如果前边有SUV横着停呢？对不起，MobileEye似乎无能为力，撞上去是分分钟的事。提醒广大Tesla用户，碰到这种情况还是接管吧！ 而谷歌的激光方案，主要的缺陷在于三维激光的感知范围有限，在80米外返回的点过于稀疏，几乎做不了任何可靠的估计和判断。好在有毫米波站出来，80~200m的前方车辆稳稳的。 两种方案各有利弊，目前各个厂商都在深入探索相机/视觉在无人驾驶中的作用，因为人开车也没有用毫米波和激光嘛，理论上用多个相机就能完成自动驾驶任务。但前路漫漫，安全可靠的方案，我投谷歌一票。