华为神秘军团盯上特斯拉，自动驾驶市场掀风浪（组图）

而机器视觉军团的一个任务引起了汽车圈的关注。

在机器视觉军团成立后，华为开始了大规模的人才招聘，涵盖了软件开发工程师、图像开发工程师、图像算法工程师、AI算法工程师等28个岗位。

“图像效果场景自适应、弱光/无光场景图像效果增强、人脸/车牌/红绿灯增强算法”、“车辆视觉”等这些与汽车相关的熟悉字眼，出现在了多个岗位要求中。可见，华为机器视觉军团已经将汽车视觉感知能力作为重点方向之一。

当业界聚焦华为毫米波雷达、激光雷达整合能力时，华为却在强化视觉感知能力。难道在智能驾驶的发展路径上，汽车视觉感知更容易铺开市场？更容易赚钱？

特斯拉的成功经验可以借鉴

余承东作为华为终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO，他的公开发言，似乎在印证华为的“转变”。

5月上旬，在极狐 阿尔法S(ARCFOX αS)华为HI版发布会上，余承东称，华为ADS将加强对视觉传感器的应用，以快速实现对城市场景的覆盖。另一层面，华为也不会过度依赖高精地图和车路协同。

华为的这种选择，不禁让人联想到特斯拉。

华为难道要走特斯拉那套纯视觉的单车智能自动驾驶路线？华为未必会这样“极端”，毕竟余承东此前还多次提到特斯拉方案存在的缺陷。但有一点可以确定，未来数年内，华为已经将汽车视觉感知能力作为自动驾驶发展的战略方向。

当国内车企和自动驾驶公司已共识多传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）自动驾驶融合方案之时，华为这种快速的重心转移，到底有何原因？

正如余承东所说，自动驾驶的未来，不应该依赖高精地图、车路协同。

“覆盖不全，更新不及时是当下高精地图面临的主要挑战。随着场景的扩大，高精地图的‘精度’可以说正在被稀释。”国内某新势力车企自动驾驶负责人杨涛（化名）说道。在他看来，想在城市里实现高级别自动驾驶，目前最好的方法就是加强感知定位能力。

面对高精地图当下的处境，视觉的实时感知不失为一种好办法。既然是商业问题，低成本也就成了自动驾驶路线选择的关键因素。视觉感知的低成本，业内有目共睹，特斯拉就是最好的例证。就像余承东所说，特斯拉的成功经验可以说给其他车企打了个样。而华为在视觉感知上已经布局多年，依靠自己是可以改善现状的。

机器视觉军团的成立，一定程度上也佐证了华为的想法。华为现在要做的，就是不依赖高精地图，让视觉感知占据上风。

多家汽车公司瞄准自动驾驶新方案

除了华为，长城汽车毫末智行今年也有类似动作。这也让业内很多人将华为、毫末智行放在了特斯拉的行列。

今年4月份，毫末智行在AI DAY上正式发布了NOH城市版领航辅助驾驶系统。而这套系统最大的特点便是“重感知，不依赖高精地图。”根据毫末智行CEO顾维灏的解释，毫末智行自动驾驶的进化更多依赖数据智能体系MANA的进步，其中依赖视觉数据感知智能的进化是关键。

毫末智行希望通过MANA定义和使用数据智能，并借助长城汽车这一庞大的量产平台，对车辆所产生的数亿自动驾驶里程的数据进行智能分析，以支持更大规模的应用。

除此之外，百度Apollo号称成本48万的量产Robotaxi，背后也是纯视觉自动驾驶技术的支持；丰田不久前也宣布乘用车要走纯视觉自动驾驶路线，并称有助于降低成本，扩大技术规模；理想L9在宣传阶段同样没有提及毫米波雷达，反而一再强调800万像素摄像头。

当然，除低成本之外，华为将重心转移至视觉感知上，还能让其软件能力得到最大程度的发挥。

视觉感知能力的提高，可以有效降低对地图高精度的要求。“特斯拉视觉感知能力很强，所以对地图精度要求可以降低一点。”某传统车企自动驾驶产品线负责人王楠（化名）说道，“这是由感知、定位、地图一起协作决定；感知定位精度高，地图精度就可降低；反之地图精度要求就很高。”

比亚迪董事长兼总裁王传福说，“电动化进程在加速，现在不是大鱼吃小鱼，而是快鱼吃慢鱼，只有在快的过程中才能超车。”这句话用在如今华为身上也再合适不过。华为此时的“转身”，俨然就是要成为一条“快鱼”，通过视觉感知的布局掌握话语权。

曾经“痛批”特斯拉纯视觉方案的车企以及自动驾驶公司们，面对成本以及其他一些限制因素，如今态度上多少有些偏转。也许它们不会完全套用纯视觉方案，但势必会重视起视觉感知的成本优势。