車(chē)知識大掃盲：激光雷達和純視覺(jué)方案，兩種差別有哪些？

近年來(lái)，我國新能源汽車(chē)銷(xiāo)量占比不斷攀升，進(jìn)入2024年以來(lái)，新能源汽車(chē)月銷(xiāo)占比已超過(guò)50%。新能源發(fā)展迎來(lái)了新的階段，即進(jìn)入高階智能駕駛的高速發(fā)展階段。隨著(zhù)華為、小米、百度等科技巨頭的加入，高階智能駕駛技術(shù)不斷推陳出新，并已成為各大車(chē)企爭相追逐的焦點(diǎn)。

激光雷達最初被認為是實(shí)現高階自動(dòng)駕駛不可或缺的核心硬件。其通過(guò)發(fā)射激光束并接收反射信號，可以精確測量物體與車(chē)輛之間的距離，進(jìn)而構建三維環(huán)境模型，幫助自動(dòng)駕駛系統實(shí)現高精度的感知與導航。然而，隨著(zhù)視覺(jué)感知技術(shù)的成熟，尤其是深度學(xué)習和大規模數據訓練的應用，純視覺(jué)方案的感知能力得到了顯著(zhù)提升。特斯拉、小鵬汽車(chē)等企業(yè)通過(guò)在車(chē)輛中集成多個(gè)攝像頭，依托強大的算法模型，實(shí)現了接近甚至超越激光雷達的感知效果。

對于普通消費者來(lái)說(shuō)，激光雷達和純視覺(jué)方案到底有哪些差別，又該如何選呢？接下來(lái)，我們一起了解一下。

首先，我們了解一下概念，什么是激光雷達？激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一種通過(guò)發(fā)射激光并接收反射光來(lái)測量物體與傳感器之間距離的技術(shù)。其基本工作原理是發(fā)射一個(gè)短脈沖的激光束，這些激光束在遇到物體表面時(shí)會(huì )反射回來(lái)，傳感器通過(guò)檢測激光發(fā)射和反射的時(shí)間差，從而計算出物體與激光雷達之間的距離。通過(guò)對多個(gè)反射點(diǎn)的距離測量，激光雷達能夠生成一個(gè)三維的點(diǎn)云圖像，精確描繪出周?chē)h(huán)境的幾何形狀和物體分布。

優(yōu)點(diǎn)：測距精度高、全天候工作、抗干擾能力強、穩定性好。

激光雷達測距精度可達厘米級，具有高精度測距；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，可全天候工作能力；其電磁波不易受到其他電子設備或環(huán)境因素的干擾，在具有多種電磁信號干擾的環(huán)境中依然能夠保持穩定的工作性能。

缺點(diǎn)：成本高、系統復雜度高、數據處理及存儲量大。

不過(guò)事物總有兩面性，激光雷達系統自身成本高；激光雷達系統的集成和調試復雜度較高，需要與車(chē)輛的電子電氣架構進(jìn)行深度集成，較為復雜；激光雷達系統需要強大的計算能力進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，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，會(huì )增加了系統的復雜性和能耗。

我們再看純視覺(jué)方案，純視覺(jué)方案是指通過(guò)攝像頭采集道路及周?chē)h(huán)境的視覺(jué)信息，結合計算機視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行圖像處理和目標識別，以實(shí)現自動(dòng)駕駛感知功能的技術(shù)路線(xiàn)。這里面比較有代表性便是特斯拉的Autopilot輔助駕駛系統，它完全依賴(lài)于攝像頭收集信息，而無(wú)需激光雷達、毫米波雷達或超聲波雷達的輔助。不過(guò)，市場(chǎng)上還有一些被稱(chēng)為純視覺(jué)智能駕駛的方案，如極越01和智界S7 Pro版。盡管它們沒(méi)有搭載激光雷達，但配備了攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達。這類(lèi)方案在特定路況或自動(dòng)泊車(chē)等場(chǎng)景下，仍需依賴(lài)毫米波雷達或超聲波雷達。

優(yōu)點(diǎn)：成本低、圖像分辨率高信息豐富、數據模型更新靈活

純視覺(jué)方案相比激光雷達，車(chē)載攝像頭的成本較低。攝像頭可以捕捉高分辨率的圖像數據，如識別車(chē)道線(xiàn)、交通標志、車(chē)輛及行人等常規目標，還能夠識別出如路面標識、行人手勢、車(chē)輛品牌等復雜信息，為自動(dòng)駕駛系統提供更多的決策依據。另外，通過(guò)深度學(xué)習算法的優(yōu)化和訓練，攝像頭還可以逐步實(shí)現夜視、自動(dòng)遠近光切換等高級功能，進(jìn)一步提升系統的智能化水平。純視覺(jué)方案基于軟件算法的更新能夠不斷提升系統的性能。通過(guò)OTA（Over-the-Air）升級，自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以隨時(shí)獲取最新的視覺(jué)算法模型，增強對新出現場(chǎng)景和目標的適應能力。

缺點(diǎn)：受光照條件影像大、易受自然氣候影像、對計算資源要求高、無(wú)法測距。

當然，純視覺(jué)方案也有它的局限性，如攝像頭對環(huán)境光照條件非常敏感，在強光、逆光或夜間低光環(huán)境下，圖像質(zhì)量會(huì )顯著(zhù)下降，從而影響目標識別的準確性。雨、雪、霧等惡劣天氣條件會(huì )顯著(zhù)影響攝像頭的感知性能。純視覺(jué)方案依賴(lài)深度學(xué)習算法進(jìn)行圖像處理和目標識別，這對計算資源的要求非常高。另外，攝像頭無(wú)法直接提供目標物體的距離信息。

總結一下，兩種智駕方案可謂各有千秋，作為當前市場(chǎng)上兩種主流方案，各大車(chē)企根據自身戰略和技術(shù)路線(xiàn)，做了不同的選擇，當然也有部分車(chē)企采用了將兩者融合的方案。如特斯拉堅持純視覺(jué)路線(xiàn)，百度Apollo選擇了多傳感器融合，而小鵬汽車(chē)則有走向兩者融合的可能性。好了，介紹了這么多，相信大家對于兩者智駕方案有所了解了。那么問(wèn)題來(lái)了，如果您買(mǎi)車(chē)的話(huà)，會(huì )選擇哪種方案？不妨在評論區聊聊。