为何不学特斯拉弃用激光雷达？Rivian给出理由：成本更低，还能弥补摄像头的不足

12月17日消息，同样作为美国造车新势力，Rivian在自动驾驶路线的选择上，显然与特斯拉持有不同的看法和坚持。

近日，Rivian首席执行官RJ Scaringe在最新的一场采访中，阐述了公司在自动驾驶方案里采用激光雷达的原因。

他指出：“在模型构建的过程里，还有在摄像头尚未真正实现显著升级之前，存在一些成本低廉、效率很高的办法，能够用来弥补摄像头的不足。”

同时也列举了具体应用场景作为例证，像在雾气弥漫的环境中实现有效穿透，或是应对密集的降雪、滂沱的大雨等恶劣天气时，雷达技术都能发挥作用。“至于在摄像头或人眼视觉范围无法触及的超远距离探测方面，激光雷达同样可以胜任——我们研发的激光雷达探测距离能够达到275米。”

他还补充道，同时具备雷达与激光雷达的数据集，还存在一个优势：这能让摄像头的训练过程变得更迅速。

他着重指出，此处所说的“训练”，并非是指通过手写代码来达成这些任务。

模型自身具备理解这类信息的能力，当你将这些数据输入系统时，鉴于不同传感器模态之间不存在重叠，且各自有着独特的优势与不足，神经网络便能更精准地判别：远处那个模糊的物体究竟是一辆车、一个人，还是建筑物反射形成的影像？

他最后总结道，当同时借助雷达和激光雷达的辅助时，摄像头在远距离捕捉到的模糊目标，能够更快地被“校准为真实情况”。