[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著人工智能與傳感器技術的快速發展，自動駕駛汽車逐步走入公眾視野。其中，關于感知系統的技術路線選擇，始終是大家爭論的焦點。尤其是“純視覺方案”，也就是主要依賴攝像頭進行環境感知，不使用或極少使用激光雷達和毫米波雷達的方案，更是在以特斯拉為代表的企業推動下，成為眾多車企研究的重點，甚至在24年成為各車企追捧的主要技術方向。純視覺路線聽起來似乎更具性價比，也更接近人類駕駛員的感知方式，但隨著技術不斷推進，其弊端也逐漸顯現。

人類視覺≠機器視覺：認知能力的本質區別

首先需要明確的是，純視覺方案的提出是希望自動駕駛汽車像人一樣“看懂”世界。人類駕駛者主要依靠眼睛和大腦來識別路況、判斷距離、預測風險，視覺系統可以覆蓋絕大多數駕駛任務。但這并不意味著攝像頭加神經網絡的組合，就能等同于人類感知。

人類大腦擁有數百萬年進化而來的圖像處理能力，不僅能精準識別物體，還能根據經驗、常識進行推理，如看到小孩在路邊玩耍，就知道可能要減速。但深度神經網絡的“智能”是在有限樣本中訓練出來的，在面對陌生或復雜情況時，表現常常不穩定。而且，純視覺系統沒有“觸覺”或“深度感知”能力，無法像人類那樣通過立體視覺和肌肉反饋協同來判斷距離或速度。

因此，即使攝像頭分辨率再高，圖像處理能力再強，其在實際道路上仍面臨對突發情況判斷力不足的問題。這種“認知差距”是當前視覺方案最大的問題根源。

深度感知能力有限：距離判斷誤差大

攝像頭擅長的是二維圖像捕捉，而自動駕駛所需的是三維空間理解。為了模擬立體視覺，純視覺方案通常采用雙目或多目攝像頭，通過視差計算出物體距離。然而，這種方法存在物理極限，受視差基線距離、成像質量和環境光線影響非常大。

在近距離（例如5米以內），攝像頭可以較準確地估算距離；但距離一旦拉長到30米甚至更遠，基于圖像的深度計算誤差就會急劇上升。尤其在夜間、逆光、雨雪等惡劣天氣條件下，圖像質量下降，深度估算更是容易失準。當深夜在高速行駛時，如果誤判前方車輛的距離，就可能無法及時制動，導致追尾事故。

相比之下，激光雷達或毫米波雷達采用的是主動測距機制，能直接獲得目標距離和速度信息，受光照影響小，誤差更小。因此，缺乏高精度的深度感知，是純視覺方案天然的技術短板。

對光線變化高度敏感：極端環境適應差

純視覺系統非常依賴自然光照條件，其對光線變化的容忍度遠低于雷達類傳感器。在白天晴朗的環境中，攝像頭可以清晰捕捉路況細節，但在夜間、隧道、強逆光、雪天或雨天等場景下，其性能會迅速下降。

在夜間行車時，若對面車輛開啟遠光燈，會造成強烈炫光干擾，使攝像頭捕獲圖像嚴重過曝，目標邊緣模糊，甚至無法識別物體；而在大霧天或大雨天，攝像頭成像質量也會急劇下降，視覺模糊，信號噪聲變大，導致系統錯誤判斷甚至感知失敗。

反觀毫米波雷達和激光雷達，由于其不依賴可見光，而是通過電磁波或激光主動掃描環境，因此具備較強的全天候工作能力，尤其在低能見度場景下優勢明顯。純視覺方案在這些環境下的脆弱性，不可避免地成為其實際部署時的嚴重障礙。

遮擋與盲區問題難以解決

自動駕駛系統必須能夠應對包括視線受阻、車輛遮擋、交叉路口等各類復雜道路場景。在這些場景中，攝像頭由于依賴可見光成像，視野受限非常明顯，極容易出現“看不見”的盲區。

舉個例子，前車在正常行駛，其后方存在行人突然橫穿馬路的風險。由于純視覺系統主要依靠攝像頭獲取前方圖像，在完全被前車遮擋的情況下，它無法“看到”正在穿越馬路的人，直到前車剎車或變道才可能識別。此時系統的反應時間已非常有限。

訓練數據依賴性強，泛化能力弱

視覺感知系統背后的深度學習模型，需要依賴大量標注清晰、覆蓋廣泛的訓練數據。這些數據通常包括各種交通場景、天氣條件、道路類型等，用于訓練系統識別各種物體和行為。但真實道路的變化極其復雜，總有新情況是模型“沒見過”的。

想象一下，若某地區突發暴雨，道路被積水淹沒，交通標線消失；或是出現一個沒被系統學過的異型交通標志。如果訓練數據中沒有類似案例，純視覺模型往往就“看不懂”，甚至會作出錯誤決策。

更嚴重的是，深度學習模型往往具有“黑箱”屬性，難以解釋其為何做出某個判斷，給故障排查和系統優化帶來巨大難度。而多傳感器融合系統（例如激光+視覺+雷達），由于具備多源數據校驗機制，可以在一個傳感器失效時由另一個補充，從而提供更強的魯棒性和泛化能力。

缺乏速度感知能力，難以應對高速場景

自動駕駛系統不僅需要識別物體“是什么”和“在哪里”，還要判斷“它會往哪里走”、“它走得有多快”。在高速行駛場景下，這種時間敏感性尤為重要。、如在高速路上，系統就需要根據前方車輛的速度和加速度預測其變道行為，做出及時響應。

攝像頭雖然能連續捕捉圖像幀，但其本身無法直接獲取物體的相對速度信息。純視覺方案通常依賴光流（optical flow）技術或目標跟蹤推斷速度，但這種方法精度不高，尤其在圖像模糊、采樣間隔變動等情況下更易失準，導致系統無法精準預測前方車輛運動趨勢。

相反，毫米波雷達可以直接提供目標的徑向速度數據，極大提升系統對周圍動態變化的響應能力。在高速場景下，這種能力往往決定著自動駕駛系統的安全性。純視覺方案在這一關鍵技術能力上的缺失，使其很難單獨勝任高速自動駕駛任務。

安全冗余不足，難以滿足L4以上自動駕駛要求

在自動駕駛等級逐步邁向L3/L4的過程中，對系統穩定性、故障容忍度、安全冗余的要求極高。任何一個傳感器的短時失效，都可能導致嚴重后果。因此，各車企普遍采用“傳感器冗余”策略，即多個不同類型的傳感器相互印證，確保感知結果的可靠性。

純視覺方案由于成本考慮，通常不設置冗余攝像頭或多類型感知系統。一旦主攝像頭遭遇污染、損壞、遮擋或軟件崩潰，整個系統感知能力將大打折扣，甚至完全“失明”。這種單一感知模式的安全風險，無法滿足高級別自動駕駛的可靠性要求。

尤其是在如Robotaxi、自動配送車等無人化運營場景中，無法依賴人工及時干預。一旦出現感知故障，車輛就只能停滯，甚至誤操作，帶來極大安全隱患。而多傳感器融合方案由于具備更強容錯能力，可通過其它傳感器“頂上”，避免系統全盤癱瘓。

視覺是基礎，融合才是未來

不可否認，視覺在自動駕駛感知中扮演著核心角色。攝像頭具有成本低、體積小、信息密度高的優點，是自動駕駛的“眼睛”。但僅靠“眼睛”無法完成所有駕駛任務，尤其是在安全和冗余要求極高的L4/L5級別自動駕駛系統中，必須有“耳朵”（雷達）、“手指”（觸覺）、“大腦”（地圖與高精定位）等配合。

從技術演進趨勢來看，真正具備規模部署能力的自動駕駛系統，大多采取“多傳感器融合”路線。視覺、雷達、激光、超聲波、IMU等共同構成復雜的傳感系統，在不同場景下各司其職，相互補償，以實現更安全、更可靠的感知能力。

純視覺方案盡管在成本上具有優勢，但從技術角度來看，其弊端決定了它無法獨立支撐高級別自動駕駛的發展。未來自動駕駛的核心，不是“去雷達”，而是“用得合理”。盲目排斥非視覺傳感器，不僅不能降低成本，反而可能增加系統出錯的概率，反而得不償失。

審核編輯 黃宇