上周，特斯拉发布了一条最新消息，当前所有在产车型（包括即将上市的Model 3）都将搭载Autopilot2.0硬件，并且新的自动驾驶系统可以实现最高级别自动驾驶（Level 5）。
这套硬件中，除了8个摄像头和12个全新超声波传感器之外，一个前向探测雷达引起了镁客君的注意。经研究，特斯拉上所使用的探测雷达为毫米波雷达，而非其他主流无人驾驶研发中所使用的激光雷。那么问题来了：毫米波雷达是否能够胜任激光雷达的工作，成为一种实现无人驾驶更加低成本的解决方案？
精度上的差异，让毫米波雷达性能不及激光雷达
无人驾驶技术想要真正上路行驶，最关键的技术难点就在于汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，这样一来就必须使用雷达装置。现阶段主流无人驾驶研发技术中，都选择了激光雷达，而一向“不走寻常路”的马斯克选择使用毫米波雷达。那么，两种类别的雷达技术究竟有什么区别？
激光雷达精度更高，但价格昂贵
激光雷达主要是通过发射激光束，来探测目标的位置、速度等特征量。车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器，建立三维点云图，从而达到实时环境感知的目的。从当前车载激光雷达来看，机械式的多线束激光雷达是主流方案。
激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差；采集的数据量过大；十分昂贵。
目前百度和谷歌无人驾驶汽车车身上的64位激光雷达，售价高达70万元人民币。激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多，探测性能也就更强。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵，64线束的激光雷达价格是16线束的10倍。
毫米波雷达受制于波长，探测效果欠佳
作为ADAS不可或缺的核心传感器类型，毫米波雷达从上世纪起就已在高档汽车中使用，技术相对成熟。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是一大优势。
而毫米波雷达的缺点也十分直观，探测距离受到频段损耗的直接制约（想要探测的远，就必须使用高频段雷达），也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。
受益于技术相对成熟，毫米波雷达在单价方面，只能算是激光雷达的九牛一毛，单体价格大约在100美元左右。并且车载毫米波雷达的市场需求也相对更多，带来的规模效益有望进一步拉低成本。
