J9九游會官網(wǎng)近期，特斯拉官方微博發(fā)調(diào)其視覺處理方案的重要性，宣稱“堅持視覺處理方案，讓人人買得起安全智能的產(chǎn)品”。

　　就在上個月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過社交平臺X宣布，特斯拉即將推出基于純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)的“通用型全自動駕駛（FSD）解決方案”。這一方案延續(xù)了公司自2016年起堅持的“視覺優(yōu)先”戰(zhàn)略，將徹底拋棄激光雷達(dá)，僅靠攝像頭和自研芯片實現(xiàn)L4-L5級自動駕駛。

　　一邊是特斯拉All in純視覺方案，另一邊是激光雷達(dá)的熱銷。國際市場研究與戰(zhàn)略咨詢機構(gòu)Yole Group發(fā)布《2025年全球車載激光雷達(dá)市場》顯示，全球乘用車激光雷達(dá)市場持續(xù)高速增長，2024年同比擴增68%，市場規(guī)模攀升至6.92億美元。截至2025年3月底，中國全市場有交付量的激光雷達(dá)配置車型達(dá)到94款，相比上一年度翻了一倍。

　　禾賽CEO李一帆曾在技術(shù)開放日上表示，車載激光雷達(dá)正從“可選功能件”進化為“必選安全件”；同時，用了8年左右的時間，將激光雷達(dá)的成本砍掉了99.5%（從數(shù)千美元降至200美元左右）。

　　在智能輔助駕駛領(lǐng)域，激光雷達(dá)與純視覺的路線之爭已持續(xù)很長時間，至今仍無定論。無論是僅用攝像頭的“純視覺派”，還是采用激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+攝像頭的“多傳感器融合派”，這場分歧的本質(zhì)，是技術(shù)理念、成本邏輯與市場策略的三重博弈，預(yù)示著智能輔助駕駛技術(shù)路線之爭將再度升級。

　　特斯拉在發(fā)文中表示，公司的視覺處理方案搭配端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，已通過數(shù)十億真實世界數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，成功實現(xiàn)了多場景、更安全的智能駕駛技術(shù)路徑。這一表態(tài)進一步確認(rèn)了特斯拉在智能輔助駕駛領(lǐng)域的技術(shù)選擇與戰(zhàn)略定位。

　　與業(yè)內(nèi)其他依賴激光雷達(dá)等多傳感器融合方案不同，特斯拉強調(diào)“用實力證明先進的技術(shù)不需要昂貴繁雜的傳感器”。

　　眾所周知，特斯拉的FSD智能輔助駕駛系統(tǒng)是當(dāng)前世界唯一的純視覺方案，甚至連毫米波雷達(dá)都已棄用，只依靠攝像頭和AI系統(tǒng)。

　　早在2021年，馬斯克在接受媒體采訪時就曾聲稱：“自動駕駛汽車應(yīng)當(dāng)使用與人類司機相同的感覺駕駛汽車，人依靠眼睛和智力駕駛汽車，自動駕駛汽車也應(yīng)當(dāng)這樣?！?/p>

　　馬斯克認(rèn)為，道路和交通規(guī)則本身是基于人類視覺設(shè)計的，純視覺方案能最貼近人類駕駛習(xí)慣，是通向完全自動駕駛的“第一性原理”。他多次批評激光雷達(dá)是“錯誤的解決方案”，稱其在復(fù)雜道路環(huán)境中效率低下，而視覺系統(tǒng)結(jié)合生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才是最優(yōu)解。

　　之所以特斯拉只采用視覺方案，是為了讓車載計算機更加“專注”，一旦增加雷達(dá)等相關(guān)數(shù)據(jù)，會使系統(tǒng)獲得超過它處理能力的冗余數(shù)據(jù)，如此會對軟件產(chǎn)生負(fù)面影響。

　　從技術(shù)角度看，純視覺方案是一種基于攝像頭感知系統(tǒng)的技術(shù)路線，其核心思路是利用攝像頭捕捉環(huán)境的RGB圖像數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)算法提取語義特征，完成對車輛周圍環(huán)境的感知、識別和決策。

　　這一方案的最大特點在于其以算法為核心驅(qū)動，通過模擬人類的視覺系統(tǒng)實現(xiàn)對復(fù)雜駕駛場景的理解。

　　近年來，隨著計算機視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，純視覺方案的感知能力顯著提升，尤其是在物體檢測、目標(biāo)跟蹤和路徑規(guī)劃等關(guān)鍵任務(wù)上取得了突破性進展。

　　從方案部署角度，純視覺方案主要依靠攝像頭這一單一硬件，降低了系統(tǒng)集成難度和硬件成本。但其依賴的算法對場景的高效感知與理解，特別是在惡劣天氣（如大霧、大雨或積雪環(huán)境）和受光照條件影響較大的復(fù)雜工況下，如何確保可靠性仍是其核心挑戰(zhàn)之一。

　　其次，該方案需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，這對自動駕駛系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和存儲能力提出了更高的要求，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和能耗。

　　而國內(nèi)雖然也有宣稱純視覺方案，實際上應(yīng)該是“主視覺”，因為除了攝像頭，當(dāng)前依舊保留了有其他傳感器，只是去除了激光雷達(dá)。

　　今年4月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過其社交平臺宣布，特斯拉即將推出基于純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)的“通用型全自動駕駛（FSD）解決方案”。

　　從市場反饋看，特斯拉FSD在北美市場滲透率超30%，雖然純視覺方案在美國表現(xiàn)出了優(yōu)異性能，但可能低估了中國路況的復(fù)雜程度。相比之下，中國車企更擅長結(jié)合中國的實際道路環(huán)境開發(fā)智能輔助駕駛技術(shù)，從而在駕駛風(fēng)格、安全性等層面實現(xiàn)“超車”。比如針對常見的“鬼探頭”“加塞”情況，中國車企都會在方案中加入更有針對性的解決辦法。

　　從效果來看，中國市場中大多數(shù)高階智能輔助駕駛已經(jīng)擁有了相當(dāng)出色的完成度，而針對中國路況的優(yōu)化又會帶來更多安全感，這些都是純視覺方案暫時沒有的特質(zhì)。

　　自動駕駛的四大核心技術(shù)分別為環(huán)境感知、精確定位、路徑規(guī)劃、線控執(zhí)行。實際的自動駕駛汽車面對的路況遠(yuǎn)比實驗室仿真或者試車場的情況要復(fù)雜得多。因此，在行車過程中，自動駕駛汽車需要準(zhǔn)確識別周邊環(huán)境，尤其是實時動態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)識別與分析。

　　在自動駕駛感知系統(tǒng)中，環(huán)境感知的核心目標(biāo)是全面了解周圍環(huán)境中的靜態(tài)和動態(tài)元素，包括車道線、交通標(biāo)志、其他車輛、行人以及可能存在的障礙物。通過對這些元素的準(zhǔn)確感知，車輛能夠在復(fù)雜的交通場景中構(gòu)建清晰的環(huán)境模型，為后續(xù)的駕駛決策提供可靠依據(jù)。

　　環(huán)境感知是通過攝像頭、傳感器、雷達(dá)對自動駕駛行為的參與方環(huán)境的監(jiān)控以及信息獲取，完整的環(huán)境感知技術(shù)方案需要多方的信息協(xié)調(diào)構(gòu)成。其中攝像頭可大致分為單目攝像頭、雙目攝像頭、環(huán)視攝像頭等；雷達(dá)可分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等，因各種雷達(dá)原理不同，其性能特點也各有千秋，可實現(xiàn)不同的功能。

　　感知系統(tǒng)的實現(xiàn)依賴于多個技術(shù)模塊的協(xié)同運作，其中包括傳感器數(shù)據(jù)采集、特征提取、數(shù)據(jù)融合以及語義分析等。

　　數(shù)據(jù)采集是感知系統(tǒng)的起點，通過激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種傳感器的協(xié)作，感知系統(tǒng)能夠覆蓋從遠(yuǎn)距離到近距離的全方位感知需求。

　　特征提取則通過復(fù)雜的算法從原始數(shù)據(jù)中提取如檢測車輛邊界、分割行人輪廓以及識別道路標(biāo)志等有價值的信息。

　　隨后，系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)將來自不同傳感器的信息整合為統(tǒng)一的環(huán)境模型，以彌補單一傳感器可能存在的缺陷。比如，激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)可以提供高精度的三維點云，但難以區(qū)分物體類型，而攝像頭可以補充視覺信息，增強系統(tǒng)的語義識別能力。

　　此外，自動駕駛感知系統(tǒng)的設(shè)計還需要滿足高效性和可靠性的要求。在復(fù)雜的駕駛場景中，系統(tǒng)需要在極短的時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，并給出準(zhǔn)確的識別和分析結(jié)果。

　　因此，現(xiàn)代感知系統(tǒng)通常借助人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)算法，在目標(biāo)識別和分類方面取得了顯著的進展。為了應(yīng)對各種極端天氣和光照條件的挑戰(zhàn)，感知系統(tǒng)在傳感器硬件設(shè)計和算法魯棒性方面也進行了多層優(yōu)化。

　　多模態(tài)傳感器技術(shù)是感知系統(tǒng)的基礎(chǔ)，也是感知能力的重要保障。每種傳感器針對不同應(yīng)用場景發(fā)揮其獨特作用。

　　激光雷達(dá)最大優(yōu)勢在于測距精度非常高，通?？梢赃_(dá)到厘米級別，遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的雷達(dá)和攝像頭技術(shù)。

　　通過高密度、高精度的三維點云數(shù)據(jù)，激光雷達(dá)能夠精確感知周圍環(huán)境中的物置、形狀和距離，被廣泛應(yīng)用于構(gòu)建周圍環(huán)境的幾何模型，特別是在復(fù)雜城市場景中，它的高空間分辨率和測距能力極大地提高了障礙物識別和建圖精度。

　　激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光照條件，能夠在白天、夜晚以及光線復(fù)雜的環(huán)境中工作，這使得激光雷達(dá)特別適用于多變的戶外環(huán)境，如城市街道、隧道和夜間駕駛等場景。

　　攝像頭作為模擬人眼的視覺工具，能捕獲豐富的語義信息，用于識別車道線、交通標(biāo)志、行人和車輛類型等。攝像頭在晴天和光照良好的條件下表現(xiàn)出色，但強光、陰影和夜間等復(fù)雜光照條件會顯著降低其性能。

　　毫米波雷達(dá)在感知速度和距離信息方面表現(xiàn)優(yōu)異，尤其在雨雪天氣和低可見度環(huán)境中，能夠可靠工作。但其空間分辨率不足以精確識別靜態(tài)或復(fù)雜形態(tài)的物體。

　　超聲波雷達(dá)則更多應(yīng)用于如泊車場景中的障礙物檢測短距離環(huán)境感知，但其探測距離較短，無法滿足復(fù)雜場景需求。

　　因此，為了克服單一傳感器的局限性，多傳感器組合已成為自動駕駛的主流解決方案。相比于依靠攝像頭的純視覺感知方案，激光雷達(dá)與攝像頭的融合感知方案，可以帶來全局信息獲取能力的提升，為行駛安全增添了多重保障。

　　以華為、理想汽車為代表的企業(yè)是激光雷達(dá)的堅定擁護者。華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在公開場合曾表示，未來走向L3、L4級自動駕駛時，汽車必須配備激光雷達(dá)。

　　比如Waymo的第五代Robotaxi，配備了8顆攝像頭、5顆雷達(dá)和3顆激光雷達(dá)，而第六代Robotaxi更是配備了13顆攝像頭、4顆激光雷達(dá)、6顆毫米波雷達(dá)以及一系列外部音頻接收器，為駕駛員提供360度環(huán)視視野，最遠(yuǎn)探測距離達(dá)500米，極大提升了車輛在不同光照條件、極端天氣下的適應(yīng)能力。

　　在2024年12月的理想AI Talk對話節(jié)目中，理想汽車CEO李想被問及“特斯拉沒有用激光雷達(dá)，你們?yōu)槭裁匆谩睍r，他坦言保留激光雷達(dá)是為了安全。

　　李想表示，中國路況與美國不同，深夜駕駛時可能會遇到尾燈損壞的大貨車，甚至大貨車會停在主路上。在這種情況下，激光雷達(dá)可以看到200米遠(yuǎn)的距離，而攝像頭在無光環(huán)境下的可視距離只有100多米。這使得激光雷達(dá)能夠?qū)崿F(xiàn)130公里/小時的AEB自動緊急制動功能。

　　AEB的關(guān)鍵性能指標(biāo)包括剎停速度與誤報率，激光雷達(dá)能實現(xiàn)更遠(yuǎn)距離的探測，對物體的檢測也更加靈敏，在高速場景里保證了更高的剎停速度，在城區(qū)里則有效降低誤報率。因此，不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，激光雷達(dá)除了承擔(dān)安全冗余的角色，更是實現(xiàn)AEB功能必不可少的感應(yīng)器，是“功能件”。

　　事實上，特斯拉與國內(nèi)車企的路線分歧本質(zhì)是“算法驅(qū)動”與“硬件驅(qū)動”的理念之爭。特斯拉壓押注于通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出“全能算法”，最終實現(xiàn)“無雷達(dá)”的純視覺自動駕駛；而國內(nèi)車企則選擇用硬件堆砌安全冗余，通過多傳感器互補應(yīng)對復(fù)雜場景。

　　單一技術(shù)的安全威脅在于安全冗余能力的不足，視覺可能“看不見”，激光雷達(dá)可能“看不懂”。在真實場景中，一場大霧足以讓視覺系統(tǒng)失效，一個反光物體可能讓激光雷達(dá)誤判，任何單一傳感器的“脆弱性”都可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險的導(dǎo)火索。

　　通過將激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等多種傳感器的感知數(shù)據(jù)進行融合處理，能夠提供更為準(zhǔn)確、完整的環(huán)境信息。這種融合感知技術(shù)能夠充分利用各種傳感器的優(yōu)勢，通過在時間和空間上對不同傳感器的信息進行對齊和優(yōu)化，從而彌補單一傳感器的缺陷。

　　比如在融合激光雷達(dá)和攝像頭時，激光雷達(dá)提供準(zhǔn)確的空間位置和深度信息，而攝像頭則補充色彩、紋理等語義信息，二者結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)更全面的目標(biāo)檢測和識別。

　　不過，融合感知技術(shù)的推廣仍面臨成本、技術(shù)和法規(guī)等多方面的挑戰(zhàn)。首先，融合感知技術(shù)需要集成多種傳感器，這增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。其次，不同傳感器之間的數(shù)據(jù)融合需要高精度的校準(zhǔn)和同步，這對技術(shù)實現(xiàn)提出了很高的要求。

　　雖然特斯拉不斷為純視覺路線搖旗吶喊，但目前純視覺路線仍未是智駕的終局，美國針對純視覺路線的反思與討論從未停歇。出于安全的考慮，激光雷達(dá)也還遠(yuǎn)未到被淘汰之時，其作為車企的重要營銷賣點，短期內(nèi)都不會出現(xiàn)變化。

　　從國內(nèi)的技術(shù)能力出發(fā)，現(xiàn)階段要實現(xiàn)去激光雷達(dá)還有難度。特斯拉之所以捍衛(wèi)純視覺路線，是基于其在數(shù)據(jù)、算力與算法三方面的巨量投入。

　　在考慮成本的時候，不能夠只看到硬件成本，實際上更要考慮背后所需要各種研發(fā)服務(wù)和資源投入，也就是“全成本”——除了冰山上面的顯性成本，還有大量被忽視的隱性成本，包括算法、路測、云計算、數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真訓(xùn)練和系統(tǒng)軟件等。

　　早期，智能輔助駕駛供應(yīng)鏈剛剛起步，激光雷達(dá)尚未能達(dá)到相當(dāng)穩(wěn)定的性能表現(xiàn)，且造價高昂，以萬元為單位，車企們望而卻步，激光雷達(dá)只能搭載在Robotaxi以及高端車型。

　　但隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展，激光雷達(dá)已經(jīng)有了更高的可靠性與成本表現(xiàn)，售價降至千元級別，這也是高階智能輔助駕駛能夠逐步下沉的根本原因。

　　今年，高階智能輔助駕駛來到了20萬元以內(nèi)的汽車市場，在這個價格帶里，選擇激光雷達(dá)上車的車企越來越多。

　　實際上，只要成本降到一定程度，車企就無法拒絕激光雷達(dá)的上車，因為激光雷達(dá)與先進的算法架構(gòu)并不沖突，反而能提升智能輔助駕駛系統(tǒng)的魯棒性。

　　除了單車智能，通過AI網(wǎng)絡(luò)緊密連接路側(cè)傳感器、車載終端、云端算力中心等各個節(jié)點要素，實現(xiàn)對環(huán)境數(shù)據(jù)信息的實時感知、智能決策與精準(zhǔn)控制，可根據(jù)不同交通場景動態(tài)調(diào)配計算資源，支持超視距感知、多車協(xié)同控制、交通流優(yōu)化等復(fù)雜任務(wù)。

　　通過與大模型相互配合，AI網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起實時物理世界數(shù)字鏡像，通過多樣化的傳感器融合、邊云協(xié)同計算與城市級V2X部署，系統(tǒng)可感知整條路徑上的交通動態(tài)，并實時推送給前后車輛，實現(xiàn)集體智慧下的自主決策，從而將“單車智能”進化為“系統(tǒng)智能”。

　　當(dāng)前，智能輔助駕駛正從早期試點邁向規(guī)?；占半A段，這一過程需要技術(shù)創(chuàng)新與用戶體驗的平衡共進。激進的技術(shù)冒進可能對行業(yè)普及進程造成沖擊，而以用戶為中心的安全體驗遠(yuǎn)勝于技術(shù)“炫技”。

　　智能輔助駕駛的行業(yè)終局尚未明晰，但行業(yè)共識已然清晰：無論技術(shù)路徑如何選擇，安全始終是不可逾越的底線。在關(guān)乎生命安全的領(lǐng)域，穩(wěn)步構(gòu)建可靠的技術(shù)體系，讓用戶在每一次出行中感受到有溫度、可信賴的技術(shù)守護，才是智能輔助駕駛技術(shù)普惠大眾的正確打開方式。