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在汽车智能化浪潮汹涌澎湃的当下，辅助驾驶技术成为了各大车企竞相角逐的关键领域。而其中有哪些股票配资公司，纯视觉方案与视觉 + 激光雷达方案的争论，宛如一场旷日持久的拉锯战，从 2022 年特斯拉坚定地站在纯视觉阵营，到 2024 年部分搭载激光雷达产品的品牌转而推出纯视觉产品，再到今年 3 月之后激光雷达派似乎又重新占据上风，这一话题在看似反复折腾的表象下，实则与技术发展的阶段性特征紧密相连，且注定将持续到技术瓶颈被彻底打破的那一天。

机器学习四阶段：技术演进的基石

要深入理解纯视觉与视觉 + 激光雷达方案之争，需先明确机器学习在辅助驾驶领域的四个发展阶段。最初，像 Waymo 这类致力于 L4、L5 级别自动驾驶的企业，其测试车上配备的昂贵机械旋扫雷达，价格高达 10 万美元，这背后反映出当时摄像头能力有限，更重要的是算法认知还停留在“专家学习系统”层面，即通过预设的知识和规则来指导机器执行任务。

随后，技术发展进入“特征工程”阶段，开始提取特征让机器学习，这与人类开车时对场景变化的敏感认知相契合。人类凭借对颜色、形状等变化的感知，将车窗外场景简化为“可驾驶”与“不可驾驶”两种状态，再结合常识和交通规则做出决策，而“特征工程”正是借鉴了这种思路。

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到了“机器学习”阶段，机器可直接处理原始数据和少数标签进行自我学习，在图像识别、分类能力上取得惊人突破。特斯拉的“Occupancy NetWork”（占用网络）算法便是这一阶段的标志性成果。该算法将运动路径上的三维空间虚拟切割成无数立体小方块，通过检测小方块的占用情况（区分移动和非移动）来规避障碍，有效解决了以往仅能识别特定物体才能响应的弊端，为特斯拉走纯视觉路线提供了坚实的技术支撑。然而，这并不意味着纯视觉方案已达到完美境界，因为机器尚未实现第四阶段——通用人工智能，即像人类一样感知、理解世界，并在各种环境中自主学习和适应。

纯视觉方案：模仿人眼却难敌人脑

纯视觉方案以模仿人类视觉为核心，试图通过摄像头模拟人眼获取信息。然而，纯视觉方案在现阶段仍存在诸多局限性，其根源并非在于传感器能力不足，而在于机器尚未具备人类大脑的强大认知和推理能力。

人类大脑在出生时自带一个模型框架，尽管初始数据量极少，但通过后天学习不断填充和完善。例如，婴儿在 0 - 3 岁期间，大脑会裁剪大量不活跃的脑神经连接，以换取更高效的认知能力，但也因此丧失了这段时间的长期记忆。智能机器则缺乏这种人类独有的经验积累过程，其行为往往难以预测，经常出现“不可解释”的现象。在面对复杂多变的驾驶场景时，智能机器难以像人类一样综合考虑各种因素，做出合理的决策。

从实际应用角度来看，纯视觉方案在应对强光、照度快速变化、低照度以及视线受阻（如雨雪雾风天气）等情况时，虽然已有显著进步，但由于算力和算法的限制，仍无法完全替代人类。例如，在 AEB（主动刹车）的速度上限讨论中，由于纯视觉方案尚未达到人类的能力水平，这一指标在实际应用中更多被视为商业话术，而非具有实际指导意义的性能标准。

激光雷达：辅助之能亦存局限

激光雷达作为视觉 + 激光雷达方案中的关键辅助传感器，具有独特的优势。它能够直接测量三维世界中物体的深度信息，弥补纯视觉方案在信息维度上的不足。与视觉被动接受光信号不同，激光雷达主动照射，不受可见光影响，在复杂光线环境下具有更稳定的性能。

视觉感知侧重于颜色和亮度，而激光雷达则专注于物体的轮廓，这使得激光雷达在识别物体时具有更高的稳定性。例如，同一辆车在不同光线条件下，其颜色和亮度会有所变化，但外形轮廓相对稳定，激光雷达能够更准确地捕捉这些信息。

然而，激光雷达并非完美无缺。尽管其成本有所下降，但仍比摄像头贵 15 倍。而且，激光雷达的性能受到距离的限制，随着距离的增加，激光的发散角扩大，能量密度迅速降低，导致对远处物体的探测能力下降。在光照良好的情况下，对于 200 米以外的物体，192 线激光雷达获得的信息甚至不如 800 万像素的摄像头。

此外，激光雷达对天气条件较为敏感。雪花等半透明的小颗粒会在激光雷达附近形成噪点，干扰信号传输，影响探测效果。虽然毫米波雷达在恶劣天气条件下表现更为出色，但其精度较低，无法满足高精度测距的需求。在实际应用中，激光雷达还存在多径效应、帧率较低等问题，需要消耗大量算力处理点云 - 图像融合数据，进一步增加了系统的复杂性和成本。

融合与选择：理智应对驾驶场景

鉴于纯视觉方案和视觉 + 激光雷达方案各自的优缺点，在实际驾驶场景中，需要根据具体情况进行合理选择。在低照度、简单路况、高速行驶等特殊条件下，摄像头虽然无法提供足够远的视野，但系统需要较长的“接管窗口”来确保安全。此时，激光雷达可以作为补盲手段，为辅助驾驶系统提供额外的信息支持。

对于纯视觉辅助的驾驶者而言，在面临类似困境时，有两种选择：一是使用辅助驾驶并降低速度，为可能的接管留出足够时间；二是选择人工驾驶，避免进入辅助驾驶模式。而激光雷达的出现，为驾驶者提供了更多的选择空间，尽管综合成本会增加 1 - 2 万，但在某些场景下，它能够带来更大的自由度和安全性。

然而，无论选择哪种方案，驾驶者都应保持理智，避免在极端天气条件下冒险使用辅助驾驶系统。在超级大风、大雪大雨等恶劣天气下，靠边等待是更为明智的选择，因为目前的技术尚无法完全应对这些极端情况。

纯视觉与视觉 + 激光雷达方案之争，并非简单的非此即彼的选择，而是随着技术发展不断演进的过程。随着算力的提升、算法的优化以及传感器技术的进步，未来可能会出现更加完善、成本更低的解决方案。或许在不久的将来有哪些股票配资公司，会出现一种融合多种传感器优势的低成本方案，实现更广泛、更精准的视觉 + 3D 测量，为辅助驾驶技术的发展开辟新的道路。但在当下，我们应理性看待这两种方案的优缺点，根据实际需求和场景做出合适的选择，共同推动汽车智能化技术的健康发展。

发布于：四川省

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