[首發于智駕最前沿微信公眾號]最近懂車帝的一場測試，在行業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，更對車輛環境感知能力提出了全新要求。在自動駕駛系統中，環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境。要實現L4級別的“完全無人駕駛”，系統必須在任何可預見的場景下都能穩定運行，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，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定的性能，是構建精確環境模型的關鍵。與攝像頭相比，激光雷達的測距精度通常可達厘米級，即使在夜間或弱光環境，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模商用汽車上的部署。為此，近年來固態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?；诔杀?、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系統的強大。特斯拉FSD V12作為特斯拉推出的全自動駕駛系統重大版本迭代，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、決策和控制統一到一個黑盒模型中，簡化系統架構。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。模塊化串聯方案通過感知、預測、規劃等環節分層實現，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、決策模塊或控制執行發生故障，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。這就要求傳感器系統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”指的是那些發生概率極低但對安全至關重要的異常路況，例如施工區錯綜復雜的路障、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，并以此訓練多模態感知系統，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境適應方面具有天然優勢，而攝像頭則在成本和豐富語義信息方面占優。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新與突破。

在可預見的未來，多模態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、全算法架構與大規模仿真驗證三者協同下，方能實現安全可靠的L4自動駕駛。

審核編輯 黃宇