人形機器人感知方案或如同自動(dòng)駕駛，分為純視覺(jué)感知與激光雷達兩大路線(xiàn)。純視覺(jué)感 知路線(xiàn)以機器視覺(jué)為核心，利用攝像頭實(shí)現自動(dòng)駕駛，其優(yōu)勢為成本低且符合人眼邏輯，在 數據積累達到一定規模后能夠超越激光雷達方案的表現，但在惡劣環(huán)境下，攝像頭完成感知 任務(wù)的難度也會(huì )隨之提升。
激光雷達方案可以在現有技術(shù)條件下實(shí)現快速 3D 建模，比較準確的還原路況信息，形 成計算機可以快速識別、快速處理、快速應對的方案，目前的痛點(diǎn)在于成本G昂、且對芯片 算力需求大。
特斯拉憑借自身的算法能力、數據儲備等優(yōu)勢，采取基于攝像頭的視覺(jué)方案；而其他企 業(yè)通常選擇基于激光雷達的技術(shù)方案。因此在人形機器人方面，特斯拉可能會(huì )堅持純視覺(jué)路 線(xiàn)，隨著(zhù)各類(lèi)傳感器技術(shù)持續提升，產(chǎn)業(yè)鏈逐步成熟以及成本逐漸降低，未來(lái)多傳感融合的混合方案或將成為主流方案。
| 純視覺(jué)方案 | 激光雷達方案 | 混合方案 | |
| 優(yōu)勢 |
■成本低 ■技術(shù)成熟度G ■產(chǎn)業(yè)鏈成熟度G ■符合人眼邏輯 |
■識別率G ■環(huán)境適應力強 ■產(chǎn)業(yè)鏈成熟度G |
■結合前兩者技術(shù)優(yōu)勢 |
| 劣勢 |
■易受天氣影響 ■易受光照影響 ■算力需求較G ■需要大量圖像訓練集 |
■易受天氣影響 ■成本G ■工藝復雜 ■技術(shù)成熟度低 |
■成本G ■供應鏈復雜 ■技術(shù)門(mén)檻G |
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