摘要：本周早些时候，特斯拉 CEO 马斯克再次就这一话题发表看法，对激光雷达和雷达技术提出了尖锐批评，重申摄像头方案才是自动驾驶的可靠路径，这一言论也再次将两种方案的优劣之争推向了舆论的风口浪尖。

在当今汽车行业，自动驾驶技术无疑是最具变革性的发展方向之一。从最初简单的辅助驾驶功能，到如今越来越接近实现的完全自动驾驶，这一领域的技术迭代日新月异。

而在众多关键技术中，环境感知方案的选择成为了各大车企和科技公司争论的焦点，其中以摄像头为核心的纯视觉方案与依赖激光雷达的方案之间的博弈尤为激烈。

本周早些时候，特斯拉 CEO 马斯克再次就这一话题发表看法，对激光雷达和雷达技术提出了尖锐批评，重申摄像头方案才是自动驾驶的可靠路径，这一言论也再次将两种方案的优劣之争推向了舆论的风口浪尖。

马斯克力挺摄像头方案，直指激光雷达弊端

马斯克对于摄像头方案的坚持由来已久。

几年前，特斯拉就彻底放弃了 “摄像头 + 雷达” 的组合，全面转向纯视觉路线，并将其命名为 “特斯拉视觉（Tesla Vision）”。自那以后，特斯拉旗下所有车型均仅依靠摄像头实现环境感知。在马斯克看来，激光雷达和雷达会因 “传感器冲突” 降低安全性。当激光雷达、雷达与摄像头的感知结果不一致时，系统在决策过程中就会面临困惑，究竟该以哪个传感器的数据为准。

这种传感器数据模糊的问题，不但无法降低风险，反而会增加事故发生的可能性。马斯克还特别指出，这正是 Waymo 的车无法在高速公路上自如行驶的原因之一。而特斯拉关闭车型上的雷达，目的就是为了提升安全性，让系统决策更加聚焦于摄像头所提供的信息。

激光雷达方案：高精度感知的代表

与马斯克的观点截然不同，许多车企仍然将激光雷达视为实现自动驾驶的关键技术。激光雷达通过发射激光束并接收反射信号，能够精确测量物体与车辆之间的距离，进而构建出高精度的三维环境模型。其测距精度通常可以达到厘米级别，远高于传统的雷达和摄像头技术。

在复杂的城市道路环境中，激光雷达能够帮助车辆精准识别交通信号灯、行人、非机动车辆以及各种复杂的建筑物结构，为自动驾驶系统在拥堵环境下的安全行驶提供有力支持。在高速公路场景下，激光雷达可以清晰地检测前方车辆、识别车道线和道路边界，助力自动驾驶系统进行安全的高速行驶和换道操作。

激光雷达还具备出色的全天候工作能力。它不依赖环境光照条件，无论是白天、夜晚，还是在光线复杂的环境中，都能稳定工作。与摄像头不同，激光雷达不受眩光或逆光的影响，在强光条件下依然能够保持稳定的感知能力。

在一些极端天气条件下，如暴雨、大雾等，特定波长的激光雷达也能在一定程度上保持工作，尽管性能会有所下降，但相比摄像头在这类恶劣天气下可能完全失效的情况，仍具有一定优势。

摄像头方案：模拟人类视觉，成本与效率的平衡

特斯拉所推崇的摄像头方案，是通过在车辆上集成多个摄像头，模拟人类视觉系统来感知周围环境。这些摄像头从不同角度采集图像信息，然后由车载电脑运用强大的算法模型对这些图像进行分析和处理，从而识别出道路、车辆、行人以及交通标志等各种目标物体。

随着计算机视觉技术和深度学习算法的飞速发展，摄像头方案的感知能力得到了极大提升。特斯拉的神经网络系统可以不断学习和进化，通过大量的实际道路数据训练，不断优化对各种复杂场景的识别和应对能力。

摄像头方案的一大显著优势在于成本。相比动辄数千美元甚至更高成本的激光雷达，摄像头的成本要低得多，这使得整车的制造成本能够得到有效控制。摄像头方案在运算效率方面也具有一定优势，由于减少了对复杂雷达数据的处理，系统可以更快速地对摄像头采集的图像数据进行分析和决策，提升了运算效率。

然而，摄像头方案并非完美无缺。在光线不足的夜晚或隧道中，摄像头的可靠性会降低，对复杂情况的分辨能力也会受到影响。在恶劣天气条件下，如雨、雪、雾等，摄像头获取的图像质量会大打折扣，导致系统容易出现误判。这也是许多车企认为仅靠摄像头难以实现完全可靠的自动驾驶的重要原因。

激光雷达方案同样面临挑战。高昂的成本一直是阻碍激光雷达大规模应用的主要因素。虽然随着技术的发展，激光雷达的成本有所下降，但对于一些追求极致性价比的车企和消费者来说，仍然偏高。激光雷达系统的复杂度较高，需要与车辆的电子电气架构进行深度集成，这增加了整车开发和测试的难度。在某些极端恶劣天气下，如特大暴雨、暴雪等，激光雷达的探测距离也会大幅缩短，信号衰减严重，影响感知精度。

行业现状与未来展望

目前，在自动驾驶技术的应用上，市场呈现出多种方案并存的局面。特斯拉凭借其在纯视觉方案上的持续投入和技术积累，在辅助驾驶领域占据了重要地位，其 FSD（全自动驾驶）功能不断升级，为用户带来了较为先进的驾驶体验。小鹏、蔚来、理想等众多车企则选择了多传感器融合的方案，将激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器结合使用，通过数据融合来降低长尾场景下的风险，提升自动驾驶的安全性和可靠性。

从长远来看，自动驾驶技术的最终成熟可能并非取决于单一的摄像头方案或激光雷达方案。随着技术的不断发展，多传感器融合或许会成为主流趋势。不同传感器之间具有互补性，激光雷达的高精度测距、摄像头的丰富视觉信息以及毫米波雷达对速度等信息的精准探测，通过合理的融合算法，能够为自动驾驶系统提供更全面、准确的环境感知。

来源：咫尺观察