人形機器人感知方案或如同自動駕駛，分為純視覺感知與激光雷達(dá)兩大路線。純視覺感 知路線以機器視覺為核心，利用攝像頭實現(xiàn)自動駕駛，其優(yōu)勢為成本低且符合人眼邏輯，在 數(shù)據(jù)積累達(dá)到一定規(guī)模后能夠超越激光雷達(dá)方案的表現(xiàn)，但在惡劣環(huán)境下，攝像頭完成感知 任務(wù)的難度也會隨之提升。
激光雷達(dá)方案可以在現(xiàn)有技術(shù)條件下實現(xiàn)快速 3D 建模，比較準(zhǔn)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(yīng)對的方案，目前的痛點在于成本G昂、且對芯片 算力需求大。
特斯拉憑借自身的算法能力、數(shù)據(jù)儲備等優(yōu)勢，采取基于攝像頭的視覺方案；而其他企 業(yè)通常選擇基于激光雷達(dá)的技術(shù)方案。因此在人形機器人方面，特斯拉可能會堅持純視覺路 線，隨著各類傳感器技術(shù)持續(xù)提升，產(chǎn)業(yè)鏈逐步成熟以及成本逐漸降低，未來多傳感融合的混合方案或?qū)⒊蔀橹髁鞣桨浮?
| 純視覺方案 | 激光雷達(dá)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(yīng)力強 ■產(chǎn)業(yè)鏈成熟度G |
■結(jié)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(xùn)練集 |
■易受天氣影響 ■成本G ■工藝復(fù)雜 ■技術(shù)成熟度低 |
■成本G ■供應(yīng)鏈復(fù)雜 ■技術(shù)門檻G |
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