最近懂車帝的一場測試，在行業(yè)引起了非常大的討論，作為以純視覺為主的特斯拉，卻憑借非常優(yōu)秀的表現，獲得了排名第一的成績。這個排名也催生出了一個討論，那就是實現L4是否必須依賴激光雷達，純視覺是否就足以勝任？

其實自動駕駛從L2輔助駕駛向L4完全無人化的躍遷，不僅意味著算法與算力的升級，更對車輛環(huán)境感知能力提出了全新要求。在自動駕駛系統(tǒng)中，環(huán)境感知相當于人類的視覺、聽覺和觸覺。攝像頭模擬人眼，能夠獲取豐富的色彩和紋理信息；毫米波雷達類似聽覺，可在黑暗或惡劣天氣下探測障礙物；而激光雷達則兼具深度測量與精確定位的能力，能夠在三維空間中重建周圍環(huán)境。要實現L4級別的“完全無人駕駛”，系統(tǒng)必須在任何可預見的場景下都能穩(wěn)定運行，因此“多樣性與冗余性”成為設計原則，不同類型的傳感器互為補充，避免單一感知失效帶來的盲區(qū)與安全隱患。

激光雷達VS純視覺

純視覺方案完全依賴攝像頭采集圖像數據，盡管其硬件成本低、易于與現有攝像頭系統(tǒng)集成，但對光照與天氣變化極為敏感。尤其是在強逆光、夜間或暴雨、沙塵天氣等場景中，攝像頭圖像可能出現過曝、欠曝或嚴重噪聲，導致后端算法的識別與定位誤差增大。由于這些極端場景往往屬于“長尾場景”，一旦感知錯誤，系統(tǒng)可能出現“幻想”現象——即“Garbagein,Garbageout”，對安全性構成直接威脅。因此很多人認為，純視覺方案目前更適用于L2輔助駕駛，而非對安全冗余要求極高的L4場景，如比亞迪天神之眼C，作為一套為普通家用車準備的智駕系統(tǒng)，就采用了純視覺方案，傳感器組合包括5顆毫米波雷達+12顆攝像頭（前視三目攝像頭為核心）+12顆超聲波雷達。其更高階的天神之眼A與天神之眼B均配備了激光雷達。

激光雷達通過發(fā)射激光脈沖并測量返回時間，可精確計算到物體表面的距離，并生成高精度點云圖。這種三維點云數據能夠在不同光照和氣象條件下保持較為穩(wěn)定的性能，是構建精確環(huán)境模型的關鍵。與攝像頭相比，激光雷達的測距精度通�？蛇_厘米級，即使在夜間或弱光環(huán)境，也能有效感知行人、自行車、車輛等障礙物的具體位置和形狀。點云數據也更易于與高清地圖進行匹配，大幅提升定位精度與場景理解能力。

但激光雷達也并不是萬能的，其在雨、雪、霧等氣象條件下，也會受到水滴和雪花的干擾，產生噪聲點云。早期機械旋轉式激光雷更有體積大、成本高、壽命相對有限等缺點，這些缺點一度制約了其在大規(guī)模商用汽車上的部署。為此，近年來固態(tài)激光雷達與混合掃描激光雷達技術不斷成熟，體積和成本逐步下降，但距離高性價比攝像頭還有一定差距�；�于成本、體積和維護等考量，純視覺方案依然具有一定吸引力，尤其在對安全冗余要求不如L4嚴苛的應用場景中。

純視覺方案想要得到很好的效果，需要依賴深度學習模型進行圖像識別、語義分割和深度估計，特斯拉的純視覺方案之所以能如此有效，更多是因為其FSD系統(tǒng)的強大。特斯拉FSD V12作為特斯拉推出的全自動駕駛系統(tǒng)重大版本迭代，首次采用端到端神經網絡架構，將感知、決策與控制三階段整合為單一神經網絡模型。

端到端的大模型架構試圖將感知、決策和控制統(tǒng)一到一個黑盒模型中，簡化系統(tǒng)架構。然而此類大模型缺乏可解釋性，一旦預測結果異常便難以溯源和調試，給安全認證與故障排查帶來巨大挑戰(zhàn)。模塊化串聯方案通過感知、預測、規(guī)劃等環(huán)節(jié)分層實現，每個模塊功能獨立，具備更高的可解釋性與可控性，有助于快速定位故障并制定針對性修復策略。

作者觀點

智駕最前沿以為，就現階段的自動駕駛技術而言，感知融合才是實現L4的可行方案。對于L4自動駕駛而言，需滿足“失效可運營”（fail-operational）與“最小風險操作”（minimalriskmaneuver）要求。也就是說，無論是感知模塊、決策模塊或控制執(zhí)行發(fā)生故障，車輛都必須在不依賴人工干預的情況下，將自身安全地帶至最小風險狀態(tài)。這就要求傳感器系統(tǒng)在任何單一模塊失效時，仍能通過冗余傳感器提供足夠的環(huán)境信息。當攝像頭因遮擋或臟污暫時失效時，激光雷達與毫米波雷達仍能繼續(xù)感知；同理，當激光雷達因積雪或雨滴干擾產生噪聲時，攝像頭提供的視覺信息可做補償。如此多模態(tài)融合，才能為L4的“零事故”目標提供堅實保障。

其實激光雷達與純視覺方案的選擇也受ROI（投資回報率）影響。激光雷達及其相關的高性能處理硬件，顯著推高車輛BOM（物料清單）成本；而純視覺方案僅需大規(guī)模量產的CMOS攝像頭及相對便宜的算力平臺，硬件成本更易被普通乘用車廠商接受。因此，對于僅以銷售車輛為主要目標、并不計劃運營Robotaxi服務的乘用車廠商而言，部署激光雷達的經濟動因并不強烈。相反，若車企旨在營運Robotaxi車隊，則必須在安全冗余與成本之間做出平衡，并往往選擇多樣化傳感器來滿足L4運營需求。

激光雷達和純視覺方案在“長尾場景”識別上的表現也存在差異。所謂“長尾場景”指的是那些發(fā)生概率極低但對安全至關重要的異常路況，例如施工區(qū)錯綜復雜的路障、貨車散落的雜物、夜間穿行的野生動物等。Robotaxi運營商通常結合生成式AI與強化學習技術，在仿真平臺上構造大量長尾場景，并以此訓練多模態(tài)感知系統(tǒng)，以提升對極端場景的魯棒性。純視覺方案若缺乏三維點云的輔助，更難以對少數極端場景進行可靠重建與決策，從而難以滿足“零事故”的商業(yè)化安全標準。

綜上所述，實現L4級別的無人自動駕駛，并非單靠某一種傳感器或算法就能一勞永逸。激光雷達在深度信息獲取和惡劣環(huán)境適應方面具有天然優(yōu)勢，而攝像頭則在成本和豐富語義信息方面占優(yōu)。純視覺方案雖然在L2輔助駕駛場景中已展現出不俗潛力，但要滿足L4對多場景冗余、安全可解釋和長尾場景魯棒性的嚴格要求，仍需在硬件、算法和仿真訓練方面進行更多創(chuàng)新與突破。

在可預見的未來，多模態(tài)傳感器融合仍將是通往完全無人駕駛的主流路徑；純視覺方案則可能更多作為成本優(yōu)化或特定場景下的補充技術，與激光雷達及其他傳感器協同進化。只有在多傳感器、全算法架構與大規(guī)模仿真驗證三者協同下，方能實現安全可靠的L4自動駕駛。

-- END --

       原文標題 : L4自動駕駛是否必須依賴激光雷達，純視覺是否足以勝任？