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

　　就在上個(gè)月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過(guò)社交平臺X宣布，特斯拉即將推出基于純人工智能技術(shù)的“通用型全自動(dòng)駕駛（FSD）解決方案”。這一方案延續了公司自2016年起堅持的“視覺(jué)優(yōu)先”戰略，將徹底拋棄激光雷達，僅靠攝像頭和自研芯片實(shí)現L4-L5級自動(dòng)駕駛。

　　一邊是特斯拉All in純視覺(jué)方案，另一邊是激光雷達的熱銷(xiāo)。國際市場(chǎng)研究與戰略咨詢(xún)機構Yole Group發(fā)布《2025年全球車(chē)載激光雷達市場(chǎng)》顯示，全球乘用車(chē)激光雷達市場(chǎng)持續高速增長(cháng)，2024年同比擴增68%，市場(chǎng)規模攀升至6.92億美元。截至2025年3月底，中國全市場(chǎng)有交付量的激光雷達配置車(chē)型達到94款，相比上一年度翻了一倍。

　　禾賽CEO李一帆曾在技術(shù)開(kāi)放日上表示，車(chē)載激光雷達正從“可選功能件”進(jìn)化為“必選安全件”；同時(shí)，用了8年左右的時(shí)間，將激光雷達的成本砍掉了99.5%（從數千美元降至200美元左右）。

　　在智能輔助駕駛領(lǐng)域，激光雷達與純視覺(jué)的路線(xiàn)之爭已持續很長(cháng)時(shí)間，至今仍無(wú)定論。無(wú)論是僅用攝像頭的“純視覺(jué)派”，還是采用激光雷達+毫米波雷達+攝像頭的“多傳感器融合派”，這場(chǎng)分歧的本質(zhì)，是技術(shù)理念、成本邏輯與市場(chǎng)策略的三重博弈，預示著(zhù)智能輔助駕駛技術(shù)路線(xiàn)之爭將再度升級。

　　特斯拉在發(fā)文中表示，公司的視覺(jué)處理方案搭配端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )架構，已通過(guò)數十億真實(shí)世界數據樣本訓練，成功實(shí)現了多場(chǎng)景、更安全的智能駕駛技術(shù)路徑。這一表態(tài)進(jìn)一步確認了特斯拉在智能輔助駕駛領(lǐng)域的技術(shù)選擇與戰略定位。

　　與業(yè)內其他依賴(lài)激光雷達等多傳感器融合方案不同，特斯拉強調“用實(shí)力證明先進(jìn)的技術(shù)不需要昂貴繁雜的傳感器”。

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

　　早在2021年，馬斯克在接受媒體采訪(fǎng)時(shí)就曾聲稱(chēng)：“自動(dòng)駕駛汽車(chē)應當使用與人類(lèi)司機相同的感覺(jué)駕駛汽車(chē)，人依靠眼睛和智力駕駛汽車(chē)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)也應當這樣?！?/p>

　　馬斯克認為，道路和交通規則本身是基于人類(lèi)視覺(jué)設計的，純視覺(jué)方案能最貼近人類(lèi)駕駛習慣，是通向完全自動(dòng)駕駛的“第一性原理”。他多次批評激光雷達是“錯誤的解決方案”，稱(chēng)其在復雜道路環(huán)境中效率低下，而視覺(jué)系統結合生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )才是最優(yōu)解。

　　之所以特斯拉只采用視覺(jué)方案，是為了讓車(chē)載計算機更加“專(zhuān)注”，一旦增加雷達等相關(guān)數據，會(huì )使系統獲得超過(guò)它處理能力的冗余數據，如此會(huì )對軟件產(chǎn)生負面影響。

　　從技術(shù)角度看，純視覺(jué)方案是一種基于攝像頭感知系統的技術(shù)路線(xiàn)，其核心思路是利用攝像頭捕捉環(huán)境的RGB圖像數據，通過(guò)深度學(xué)習算法提取語(yǔ)義特征，完成對車(chē)輛周?chē)h(huán)境的感知、識別和決策。

　　這一方案的最大特點(diǎn)在于其以算法為核心驅動(dòng)，通過(guò)模擬人類(lèi)的視覺(jué)系統實(shí)現對復雜駕駛場(chǎng)景的理解。

　　近年來(lái)，隨著(zhù)計算機視覺(jué)和深度學(xué)習技術(shù)的快速發(fā)展，純視覺(jué)方案的感知能力顯著(zhù)提升，尤其是在物體檢測、目標跟蹤和路徑規劃等關(guān)鍵任務(wù)上取得了突破性進(jìn)展。

　　從方案部署角度，純視覺(jué)方案主要依靠攝像頭這一單一硬件，降低了系統集成難度和硬件成本。但其依賴(lài)的算法對場(chǎng)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雜工況下，如何確?？煽啃匀允瞧浜诵奶魬鹬?。

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

　　而國內雖然也有宣稱(chēng)純視覺(jué)方案，實(shí)際上應該是“主視覺(jué)”，因為除了攝像頭，當前依舊保留了有其他傳感器，只是去除了激光雷達。

　　今年4月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過(guò)其社交平臺宣布，特斯拉即將推出基于純人工智能技術(shù)的“通用型全自動(dòng)駕駛（FSD）解決方案”。

　　從市場(chǎng)反饋看，特斯拉FSD在北美市場(chǎng)滲透率超30%，雖然純視覺(jué)方案在美國表現出了優(yōu)異性能，但可能低估了中國路況的復雜程度。相比之下，中國車(chē)企更擅長(cháng)結合中國的實(shí)際道路環(huán)境開(kāi)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(shí)現“超車(chē)”。比如針對常見(jiàn)的“鬼探頭”“加塞”情況，中國車(chē)企都會(huì )在方案中加入更有針對性的解決辦法。

　　從效果來(lái)看，中國市場(chǎng)中大多數高階智能輔助駕駛已經(jīng)擁有了相當出色的完成度，而針對中國路況的優(yōu)化又會(huì )帶來(lái)更多安全感，這些都是純視覺(jué)方案暫時(shí)沒(méi)有的特質(zhì)。

　　自動(dòng)駕駛的四大核心技術(shù)分別為環(huán)境感知、精確定位、路徑規劃、線(xiàn)控執行。實(shí)際的自動(dòng)駕駛汽車(chē)面對的路況遠比實(shí)驗室仿真或者試車(chē)場(chǎng)的情況要復雜得多。因此，在行車(chē)過(guò)程中，自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要準確識別周邊環(huán)境，尤其是實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)環(huán)境數據的精準識別與分析。

　　在自動(dòng)駕駛感知系統中，環(huán)境感知的核心目標是全面了解周?chē)h(huán)境中的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)元素，包括車(chē)道線(xiàn)、交通標志、其他車(chē)輛、行人以及可能存在的障礙物。通過(guò)對這些元素的準確感知，車(chē)輛能夠在復雜的交通場(chǎng)景中構建清晰的環(huán)境模型，為后續的駕駛決策提供可靠依據。

　　環(huán)境感知是通過(guò)攝像頭、傳感器、雷達對自動(dòng)駕駛行為的參與方環(huán)境的監控以及信息獲取，完整的環(huán)境感知技術(shù)方案需要多方的信息協(xié)調構成。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；雷達可分為激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達等，因各種雷達原理不同，其性能特點(diǎn)也各有千秋，可實(shí)現不同的功能。

　　感知系統的實(shí)現依賴(lài)于多個(gè)技術(shù)模塊的協(xié)同運作，其中包括傳感器數據采集、特征提取、數據融合以及語(yǔ)義分析等。

　　數據采集是感知系統的起點(diǎn)，通過(guò)激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等多種傳感器的協(xié)作，感知系統能夠覆蓋從遠距離到近距離的全方位感知需求。

　　特征提取則通過(guò)復雜的算法從原始數據中提取如檢測車(chē)輛邊界、分割行人輪廓以及識別道路標志等有價(jià)值的信息。

　　隨后，系統通過(guò)數據融合技術(shù)將來(lái)自不同傳感器的信息整合為統一的環(huán)境模型，以彌補單一傳感器可能存在的缺陷。比如，激光雷達的數據可以提供高精度的三維點(diǎn)云，但難以區分物體類(lèi)型，而攝像頭可以補充視覺(jué)信息，增強系統的語(yǔ)義識別能力。

　　此外，自動(dòng)駕駛感知系統的設計還需要滿(mǎn)足高效性和可靠性的要求。在復雜的駕駛場(chǎng)景中，系統需要在極短的時(shí)間內處理大量數據，并給出準確的識別和分析結果。

　　因此，現代感知系統通常借助人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習算法，在目標識別和分類(lèi)方面取得了顯著(zhù)的進(jìn)展。為了應對各種極端天氣和光照條件的挑戰，感知系統在傳感器硬件設計和算法魯棒性方面也進(jìn)行了多層優(yōu)化。

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

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

　　通過(guò)高密度、高精度的三維點(diǎn)云數據，激光雷達能夠精確感知周?chē)h(huán)境中的物置、形狀和距離，被廣泛應用于構建周?chē)h(huán)境的幾何模型，特別是在復雜城市場(chǎng)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。

　　激光雷達不依賴(lài)環(huán)境光照條件，能夠在白天、夜晚以及光線(xiàn)復雜的環(huán)境中工作，這使得激光雷達特別適用于多變的戶(hù)外環(huán)境，如城市街道、隧道和夜間駕駛等場(chǎng)景。

　　攝像頭作為模擬人眼的視覺(jué)工具，能捕獲豐富的語(yǔ)義信息，用于識別車(chē)道線(xiàn)、交通標志、行人和車(chē)輛類(lèi)型等。攝像頭在晴天和光照良好的條件下表現出色，但強光、陰影和夜間等復雜光照條件會(huì )顯著(zhù)降低其性能。

　　毫米波雷達在感知速度和距離信息方面表現優(yōu)異，尤其在雨雪天氣和低可見(jiàn)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)或復雜形態(tài)的物體。

　　超聲波雷達則更多應用于如泊車(chē)場(chǎng)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(wú)法滿(mǎn)足復雜場(chǎng)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(dòng)駕駛的主流解決方案。相比于依靠攝像頭的純視覺(jué)感知方案，激光雷達與攝像頭的融合感知方案，可以帶來(lái)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(chē)為代表的企業(yè)是激光雷達的堅定擁護者。華為智能汽車(chē)解決方案BU CEO靳玉志在公開(kāi)場(chǎng)合曾表示，未來(lái)走向L3、L4級自動(dòng)駕駛時(shí)，汽車(chē)必須配備激光雷達。

　　比如Waymo的第五代Robotaxi，配備了8顆攝像頭、5顆雷達和3顆激光雷達，而第六代Robotaxi更是配備了13顆攝像頭、4顆激光雷達、6顆毫米波雷達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，最遠探測距離達500米，極大提升了車(chē)輛在不同光照條件、極端天氣下的適應能力。

　　在2024年12月的理想AI Talk對話(huà)節目中，理想汽車(chē)CEO李想被問(wèn)及“特斯拉沒(méi)有用激光雷達，你們?yōu)槭裁匆谩睍r(shí)，他坦言保留激光雷達是為了安全。

　　李想表示，中國路況與美國不同，深夜駕駛時(shí)可能會(huì )遇到尾燈損壞的大貨車(chē)，甚至大貨車(chē)會(huì )停在主路上。在這種情況下，激光雷達可以看到200米遠的距離，而攝像頭在無(wú)光環(huán)境下的可視距離只有100多米。這使得激光雷達能夠實(shí)現130公里/小時(shí)的AEB自動(dòng)緊急制動(dòng)功能。

　　AEB的關(guān)鍵性能指標包括剎停速度與誤報率，激光雷達能實(shí)現更遠距離的探測，對物體的檢測也更加靈敏，在高速場(chǎng)景里保證了更高的剎停速度，在城區里則有效降低誤報率。因此，不少業(yè)內人士認為，激光雷達除了承擔安全冗余的角色，更是實(shí)現AEB功能必不可少的感應器，是“功能件”。

　　事實(shí)上，特斯拉與國內車(chē)企的路線(xiàn)分歧本質(zhì)是“算法驅動(dòng)”與“硬件驅動(dòng)”的理念之爭。特斯拉壓押注于通過(guò)海量數據訓練出“全能算法”，最終實(shí)現“無(wú)雷達”的純視覺(jué)自動(dòng)駕駛；而國內車(chē)企則選擇用硬件堆砌安全冗余，通過(guò)多傳感器互補應對復雜場(chǎng)景。

　　單一技術(shù)的安全威脅在于安全冗余能力的不足，視覺(jué)可能“看不見(jiàn)”，激光雷達可能“看不懂”。在真實(shí)場(chǎng)景中，一場(chǎng)大霧足以讓視覺(jué)系統失效，一個(gè)反光物體可能讓激光雷達誤判，任何單一傳感器的“脆弱性”都可能成為系統性風(fēng)險的導火索。

　　通過(guò)將激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器的感知數據進(jìn)行融合處理，能夠提供更為準確、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(guò)在時(shí)間和空間上對不同傳感器的信息進(jìn)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和攝像頭時(shí)，激光雷達提供準確的空間位置和深度信息，而攝像頭則補充色彩、紋理等語(yǔ)義信息，二者結合能夠實(shí)現更全面的目標檢測和識別。

　　不過(guò)，融合感知技術(shù)的推廣仍面臨成本、技術(shù)和法規等多方面的挑戰。首先，融合感知技術(shù)需要集成多種傳感器，這增加了系統的復雜性和成本。其次，不同傳感器之間的數據融合需要高精度的校準和同步，這對技術(shù)實(shí)現提出了很高的要求。

　　雖然特斯拉不斷為純視覺(jué)路線(xiàn)搖旗吶喊，但目前純視覺(jué)路線(xiàn)仍未是智駕的終局，美國針對純視覺(jué)路線(xiàn)的反思與討論從未停歇。出于安全的考慮，激光雷達也還遠未到被淘汰之時(shí)，其作為車(chē)企的重要營(yíng)銷(xiāo)賣(mài)點(diǎn)，短期內都不會(huì )出現變化。

　　從國內的技術(shù)能力出發(fā)，現階段要實(shí)現去激光雷達還有難度。特斯拉之所以捍衛純視覺(jué)路線(xiàn)，是基于其在數據、算力與算法三方面的巨量投入。

　　在考慮成本的時(shí)候，不能夠只看到硬件成本，實(shí)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、數據標注、仿真訓練和系統軟件等。

　　早期，智能輔助駕駛供應鏈剛剛起步，激光雷達尚未能達到相當穩定的性能表現，且造價(jià)高昂，以萬(wàn)元為單位，車(chē)企們望而卻步，激光雷達只能搭載在Robotaxi以及高端車(chē)型。

　　但隨著(zhù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，激光雷達已經(jīng)有了更高的可靠性與成本表現，售價(jià)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(lái)到了20萬(wàn)元以?xún)鹊钠?chē)市場(chǎng)，在這個(gè)價(jià)格帶里，選擇激光雷達上車(chē)的車(chē)企越來(lái)越多。

　　實(shí)際上，只要成本降到一定程度，車(chē)企就無(wú)法拒絕激光雷達的上車(chē)，因為激光雷達與先進(jìn)的算法架構并不沖突，反而能提升智能輔助駕駛系統的魯棒性。

　　除了單車(chē)智能，通過(guò)AI網(wǎng)絡(luò )緊密連接路側傳感器、車(chē)載終端、云端算力中心等各個(gè)節點(diǎn)要素，實(shí)現對環(huán)境數據信息的實(shí)時(shí)感知、智能決策與精準控制，可根據不同交通場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調配計算資源，支持超視距感知、多車(chē)協(xié)同控制、交通流優(yōu)化等復雜任務(wù)。

　　通過(guò)與大模型相互配合，AI網(wǎng)絡(luò )構建起實(shí)時(shí)物理世界數字鏡像，通過(guò)多樣化的傳感器融合、邊云協(xié)同計算與城市級V2X部署，系統可感知整條路徑上的交通動(dòng)態(tài)，并實(shí)時(shí)推送給前后車(chē)輛，實(shí)現集體智慧下的自主決策，從而將“單車(chē)智能”進(jìn)化為“系統智能”。

　　當前，智能輔助駕駛正從早期試點(diǎn)邁向規?；占半A段，這一過(guò)程需要技術(shù)創(chuàng )新與用戶(hù)體驗的平衡共進(jìn)。激進(jìn)的技術(shù)冒進(jìn)可能對行業(yè)普及進(jìn)程造成沖擊，而以用戶(hù)為中心的安全體驗遠勝于技術(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(wú)論技術(shù)路徑如何選擇，安全始終是不可逾越的底線(xiàn)。在關(guān)乎生命安全的領(lǐng)域，穩步構建可靠的技術(shù)體系，讓用戶(hù)在每一次出行中感受到有溫度、可信賴(lài)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(kāi)方式。