（圖片來源：攝圖網(wǎng)）
近日，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志接受媒體采訪時表示，未來走向L3、L4自動駕駛，汽車一定要有激光雷達，主要有兩大原因。
靳玉志表示，首先從技術(shù)上看，激光雷達對任何障礙物來說，它的原理就決定了不需要認識這個障礙物，但一定能夠檢測出這個障礙物，從而進行剎?；虮苷?/strong>。純視覺方案則需要通過大量的訓練來認識障礙物，但如果數(shù)據(jù)不足夠多，或者數(shù)據(jù)量雖大但始終有一些沒見過的東西，它可能就不認識，這種極端的、很小的Corner case(極端情況)就會帶來風險。
其次，純視覺方案的相機在一些場景中是受限制的，比如在光線很暗、下暴雨的環(huán)境下，其清晰度就會受影響。而激光雷達本質(zhì)上是通過發(fā)射激光脈沖并接收反射回來的光束來測量與周圍物體的距離，進而構(gòu)建精確的三維點云地圖，其優(yōu)勢在于不受光照條件影響，且在測量精度和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)優(yōu)秀，特別適合于遠距離和復雜環(huán)境下的定位與避障
純視覺方案主要依賴攝像頭捕捉道路及周圍環(huán)境的視覺信息，結(jié)合計算機視覺技術(shù)和深度學習算法進行圖像處理和目標識別，從而實現(xiàn)自動駕駛的感知功能。這種方案試圖通過模擬人類視覺系統(tǒng)來理解周圍環(huán)境，其優(yōu)勢在于成本相對較低，且在數(shù)據(jù)充足的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)對常見物體的精準識別。然而，正如靳玉志所指出的，純視覺方案存在對未知障礙物識別能力不足以及在極端環(huán)境下性能下降的問題。一旦遇到數(shù)據(jù)未覆蓋的極端情況，就可能引發(fā)嚴重的安全事故。
特斯拉的FSD高階智能駕駛系統(tǒng)堅定采用純視覺方案。埃隆·馬斯克認為，在復雜的道路駕駛環(huán)境中，模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡和眼睛的視覺系統(tǒng)才是最為有效的方式。馬斯克長期以來一直對激光雷達在自動駕駛汽車中的應用持批評態(tài)度，他多次強調(diào)，人類駕駛汽車時并不需要“從眼睛發(fā)射激光”，因此自動駕駛汽車也無需依賴激光雷達。在他看來，攝像頭和人工智能(AI)足以實現(xiàn)自動駕駛功能，激光雷達是一種“錯誤的解決方案”，并且是“注定要失敗的”。
目前，中國眾多車企選擇了激光雷達方案，包括比亞迪、理想汽車、蔚來、極氪、阿維塔等在內(nèi)的眾多中國車企已將激光雷達應用于其車型中，并推動高階智駕功能的普及。
車載激光雷達主要用于高階輔助駕駛或自動駕駛。近年來，全球L2及以上級別智能駕駛滲透率近三年增加15.1%。國內(nèi)也由2022年的0.5%增加至2024年的5.5%。高階智能駕駛加速滲透，帶動激光雷達滲透率和裝載數(shù)量上升，激光雷達正在加速“上車”。2024年1-10月，中國乘用車激光雷達安裝量TOP5包括：鴻蒙智行、理想汽車、蔚來、極氪以及阿維塔等，安裝量分別達31.8萬顆，18.6萬顆，16.7萬顆，12.0萬顆，9.1萬顆。
從全球車載激光雷達的區(qū)域市場競爭格局來看，中國車載激光雷達制造商處于領(lǐng)先地位，在所有車型中占據(jù)了全球80%以上的市場份額，其中禾賽科技、速騰聚創(chuàng)和Seyond(原Innovusion)位居榜首。
在商業(yè)化落地層面，兩種方案展現(xiàn)出不同的進化路徑。特斯拉通過影子模式積累超200億英里真實路測數(shù)據(jù)，其純視覺方案在北美市場已實現(xiàn)城區(qū)NOA功能。而國內(nèi)車企則采取"激光雷達+視覺"的漸進式路線，蔚來ET7搭載的Aquila超感系統(tǒng)通過1顆1550nm激光雷達與11顆800萬像素攝像頭形成感知冗余，在隧道出入口等光照劇變場景中展現(xiàn)出更強的適應性。這種技術(shù)路線的差異，本質(zhì)上是不同市場環(huán)境下的適應性選擇——北美道路基礎設施完善，為視覺方案提供了良好的訓練環(huán)境;而中國復雜多變的交通場景，則更需要多傳感器融合帶來的安全冗余。
純視覺和激光雷達之爭由來已久，這場爭論不僅是技術(shù)選擇的差異，更是成本、安全性和商業(yè)化落地的綜合博弈。純視覺方案雖然成本相對較低，但在安全性和對極端場景的適應能力上存在明顯短板;激光雷達方案雖然安全性高、適應能力強，但成本較高，限制了其在一些中低端車型上的應用。
前瞻產(chǎn)業(yè)研究院認為，目前新能源汽車無論是含有激光雷達的多傳感器綜合感知方案，還是視覺感知方案，都還處于研發(fā)初步階段，對外依賴程度高，均存在各自需要克服的困難。對于車企和科技企業(yè)來說，如何在保證安全性的前提下降低成本，實現(xiàn)方案的商業(yè)化落地，是未來需要解決的關(guān)鍵問題。最終，能以最便宜的價格提供相同功能產(chǎn)品的方案將成為感知的未來。
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