感知系統作為自動駕駛汽車的“眼睛”和“神經中樞”，扮演著至關重要的角色，自動駕駛車輛需要依靠傳感器獲取外部環境信息，以便在瞬息萬變的道路上準確而及時地做出決策。激光雷達（Lidar）作為一種高精度傳感器，一直被視為構建精確三維地圖和實時環境重構的關鍵設備，而特斯拉CEO埃隆·馬斯克卻反復表示，激光雷達是“錯誤的解決方案”，他認為人類駕駛完全依靠視覺及大腦神經網絡，自動駕駛同樣應該模仿這一生物學原理，采用純視覺方案。

純視覺和激光雷達，各有何優勢？

其實在自動駕駛技術初期，激光雷達因其能以極高的精度獲取三維點云數據，迅速成為眾多研發團隊的首選傳感器。激光雷達利用激光脈沖掃描周圍環境，經過時間飛行法（Time-of-Flight）計算出各個目標物體的距離，從而構建出精細的空間模型。其在距離測量、物體識別以及場景重構方面具備無可比擬的優勢，尤其在較低光照條件下和復雜城市環境中，激光雷達的數據能夠提供可靠的定位信息和障礙物檢測。

但正是因為其高精度和精密儀器的特性，激光雷達的制造成本、設備體積以及能耗等問題使得它在大規模商業化時面臨不小的挑戰。此外，由于激光雷達只能輸出點云數據，其缺乏色彩、紋理等語義信息，在復雜場景中對于物體的細粒度分類和語義理解仍存在局限性。

與激光雷達相比，純視覺方案則是依靠車載攝像頭采集高分辨率的圖像數據，再利用深度學習算法進行目標檢測、語義分割和三維重建。這種技術路線試圖直接模擬人類駕駛員利用眼睛和大腦對環境進行感知與判斷的過程。通過神經網絡對圖像數據進行特征提取，純視覺系統能夠獲得如交通標志、車道線、行人和其他車輛等豐富的場景信息，從而構建出一個語義化的環境模型。近年來，隨著卷積神經網絡（CNN）、Transformer等深度學習模型的不斷進步以及端到端學習方法的發展，純視覺系統在目標檢測和場景理解上取得了顯著突破，不僅降低了硬件成本，而且極大地提升了數據處理的靈活性和實時性。

馬斯克曾強調：“人類開車時不會用眼睛發射激光”，他認為，既然生物進化出的是依靠視覺和大腦進行環境判斷的系統，那么自動駕駛汽車也應當模擬這一過程，使用攝像頭和人工智能來完成感知任務。特斯拉早在幾年之前就開始了純視覺系統的研發，并逐步放棄了激光雷達和超聲波傳感器的依賴，轉而利用全車布置的車載攝像頭獲取全景圖像數據，再通過大規模數據訓練的神經網絡來實現對道路、交通標志、障礙物的識別和追蹤。特斯拉的這種方法不僅簡化了傳感器融合的過程，而且利用端到端學習架構，能夠在數據閉環中不斷自我迭代、提升系統魯棒性。

純視覺方案并非萬能。雖然其在日常駕駛環境中能展現出極高的識別精度，但在如大雨、濃霧或夜間低光環境等極端天氣下，攝像頭獲取的圖像質量會受到嚴重影響，可能導致識別錯誤或漏檢。此外，純視覺系統在面對突發情況或邊緣案例時，其系統的泛化能力和魯棒性也面臨巨大挑戰。為了應對這些問題，研究人員不斷引入高動態范圍成像（HDR）、圖像增強以及多尺度特征融合等技術手段，以期提高純視覺系統在惡劣環境下的適應性和穩定性。未來隨著深度學習算法的不斷優化和算力的持續提升，純視覺系統的缺陷將逐步被克服，其在自動駕駛領域的應用前景十分廣闊。

傳感器融合的必要性

現階段自動駕駛車輛的感知系統通常采用多傳感器融合的策略，以期在各種場景下都能獲得較高的安全性和魯棒性。在許多商業化項目中，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和超聲波傳感器往往會組合使用，通過數據融合技術將不同傳感器的數據進行對齊和整合。這樣一來，即使單一傳感器在某些情況下出現性能下降，其他傳感器依然可以提供必要的冗余保障。如在雨天或霧霾天氣中，攝像頭可能失效，但毫米波雷達憑借其抗干擾能力和全天候工作特性，仍可提供較為準確的距離信息；而在光線充足、交通密集的城市環境中，高精度的激光雷達數據則能夠幫助系統實現精細的三維建模。

多傳感器融合雖然增加了系統復雜性和成本，但在當前自動駕駛安全性要求極高的背景下，仍然是確保駕駛安全的重要手段。業內一些廠商認為，盡管純視覺方案在理論上更接近人類駕駛方式，但在現階段，激光雷達作為一種精密且可靠的傳感器，仍具有不可替代的地位，特別是在處理那些極端場景和“邊緣案例”時，激光雷達的數據可以作為安全兜底，提供額外保障。

技術路線的選擇不僅僅是一個單純的硬件問題，更是涉及整個自動駕駛系統架構的設計、數據處理和實時決策等多方面的綜合考量。傳統的自動駕駛系統往往采用模塊化設計，將環境感知、路徑規劃、決策控制等各個環節分開獨立開發，隨后通過數據接口進行傳遞和融合。這種設計雖然便于分工和優化，但也容易導致信息在各個模塊之間的傳遞過程中發生誤差累積，從而影響整體系統的性能。相比之下，端到端學習方法則試圖將整個駕駛過程放在一個統一的神經網絡中，通過大規模數據訓練實現從傳感器輸入到決策輸出的直接映射。這種方法不僅簡化了系統架構，而且在數據閉環中可以不斷迭代優化，提高系統對復雜場景的理解和預測能力。特斯拉正是借助這種端到端學習方法，力圖構建一個更加高效和智能的駕駛系統。端到端系統的“黑箱”特性也引發了關于可解釋性和安全性的討論，如何在追求高性能的同時確保系統對異常情況具有足夠的魯棒性，依然是當前自動駕駛研發中的重大挑戰。

選擇激光雷達，還是車載攝像頭？

各大廠商在自動駕駛感知技術上的選擇各有側重。以特斯拉為代表的企業堅持純視覺方案，他們相信依靠攝像頭和神經網絡能夠全面模擬人類駕駛員的視覺處理過程，并且在成本和擴展性上具有明顯優勢。特斯拉的純視覺系統不僅依賴車載攝像頭采集360度全景圖像，而且通過大規模數據采集和端到端學習，不斷優化其自動駕駛算法。埃隆·馬斯克曾在公司財報電話會議上明確表示，“人類開車時用的是眼睛和大腦”，而非依賴某種“發射激光”的設備；這表明他對模擬生物系統的信心，以及對純視覺技術在未來自動駕駛中的應用前景充滿期待。

與此形成鮮明對比的是，還有許多國內外的自動駕駛項目仍然采用多傳感器融合方案，認為激光雷達在高精度地圖構建和障礙物檢測方面具有不可替代的作用。一些國內知名企業和供應商在其系統中依然大量使用激光雷達，以保證在各種復雜環境下都能獲得足夠的冗余和安全保障。對于這些廠商來說，激光雷達作為一種成熟的技術，其穩定性和精度經過多年驗證，雖然成本較高，但在安全性至上的自動駕駛系統中，這些不足可以通過規模化生產和系統優化逐步改善。實際上，激光雷達與攝像頭、毫米波雷達等多傳感器的融合，不僅可以提高感知系統在極端環境下的可靠性，還能在數據層面實現互補，從而構建出更加完善的環境模型。

技術的發展必然是一個漸進而非一蹴而就的過程。當前，純視覺方案已經在許多測試和實際場景中展現出優異的性能，特別是在城市道路、交通繁忙區域和標準環境下，其成本效益和數據處理能力使其成為未來自動駕駛的一大趨勢。我們也必須認識到，每種技術都有其適用的場景和局限性。在未來幾年內，自動駕駛系統的研發很可能不會完全摒棄激光雷達，而是會在技術成熟度和市場需求的驅動下，逐步實現傳感器功能的動態整合。也就是說，在部分場景下，激光雷達作為高精度和安全兜底的設備，仍然會存在；而在其他多數常規場景下，純視覺系統則會成為主流解決方案。這樣的技術路徑既體現了安全性與成本之間的平衡，也符合技術演進中不斷優化、取長補短的基本規律。

從宏觀趨勢來看，自動駕駛技術的發展不僅關乎單一傳感器的性能，更涉及到整個生態系統的構建。車聯網、5G通信、云計算和大數據分析等技術的快速發展，將為自動駕駛感知系統提供更為強大的外部支持。通過車路協同、邊緣計算和云端數據整合，未來的自動駕駛車輛可以在實時性和安全性上取得更大突破，從而實現更加高效和智能的交通管理體系。在這一過程中，激光雷達可能會逐步退出部分主流應用場景，但作為安全冗余和高精度測量的工具，其在中高端市場和特殊場景下仍然具有不可替代的價值。換句話說，激光雷達并非完全是一段彎路，而是在技術演進的不同階段中承擔了不同的角色和使命。

審核編輯 黃宇