如何看待纯视觉自动驾驶方案（如 Apollo lite 和特斯拉），激光雷达是昙花一现还是必由之路？
激光雷达，在自动驾驶的漫漫长路上，究竟扮演着什么角色？是惊鸿一瞥的“昙花一现”，还是不可或缺的“必由之路”？这是一个值得深入探讨的问题，尤其是在Apollo lite和特斯拉等纯视觉方案的强势崛起之下。
首先，咱们得明白，自动驾驶的本质，就是要让车辆像人一样，能够感知周围环境，做出决策并执行。而感知，是其中的重中之重。传统的观点认为，人类的驾驶感知主要依赖视觉，但我们也有听觉、触觉甚至嗅觉。汽车呢？目前主流的感知系统，主要由摄像头（视觉）、毫米波雷达（微波雷达）和激光雷达构成。
纯视觉方案的“聪明才智”
特斯拉之所以敢于走纯视觉路线，其核心在于对视觉传感器强大潜力的信任。摄像头，尤其是高分辨率的摄像头，能提供极其丰富的细节信息，比如路标、交通信号灯的颜色和文字、行人衣着、车身颜色等等。得益于深度学习的飞速发展，神经网络在图像识别和理解方面的能力呈指数级增长。特斯拉的“端到端”训练模式，试图将所有感知、决策过程都“喂给”神经网络，让它自己去学习和优化。
Apollo lite 同样代表了纯视觉技术路线的一种探索，尤其是在成本敏感的场景。它通过轻量化的硬件配置和更聚焦的算法优化，希望在特定场景下实现可行的自动驾驶功能，这对于推广自动驾驶的普及具有积极意义。
纯视觉方案的优势显而易见：
成本低廉: 摄像头是相对成熟且成本较低的传感器，这对于大规模量产和降低整车价格至关重要。
信息丰富: 高分辨率摄像头能够捕捉到许多其他传感器无法提供的细节信息，比如路面纹理、车道线样式、甚至是其他车辆驾驶员的表情（虽然目前自动驾驶系统不进行此类分析）。
处理能力集成化: 随着算力的提升，将所有信息汇聚到神经网络中进行统一处理，理论上可以实现更强的融会贯通和决策能力。
激光雷达的“技术优势”
然而，纯视觉方案并非完美无缺。在某些极端环境下，它的表现就会受到严峻考验。这时候，激光雷达就显得尤为重要了。激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并测量反射时间来构建周围环境的三维点云图。
激光雷达的“硬实力”在于：
高精度测距与测速: 激光雷达能够非常精确地测量目标物体的距离和速度，不受光照影响。这对于精确感知障碍物的尺寸和运动轨迹至关重要。
不受光照影响: 在夜晚、隧道、强光照射或弱光条件下，激光雷达的性能几乎不受影响，而摄像头可能会“睁眼瞎”。
三维空间感知: 激光雷达直接生成三维点云，能够直观地构建出周围环境的立体模型，更容易识别物体的形状和空间位置关系。
高鲁棒性: 相比于依赖纹理和颜色的视觉识别，激光雷达的检测更加稳定，不易受环境光照变化或物体表面特性的干扰。
冲突与融合：谁才是“必由之路”？
现在我们来看问题核心：激光雷达是昙花一现还是必由之路？
我认为，激光雷达不太可能是昙花一现，但它是否是唯一的“必由之路”，则值得商榷。 它的未来，更可能是一种“关键辅助”或“高冗余保障”的角色。
为什么不是昙花一现？
1. 极端环境下的可靠性: 纯视觉方案在恶劣天气（大雨、大雪、雾霾）或复杂光照条件下，其感知能力会大幅下降。比如，雨滴可能会被误判为障碍物，雾霾会严重遮挡视线。这时候，激光雷达的优势就显现出来了。它可以穿透一定程度的雾霾和雨雪，提供更可靠的环境信息。
2. 安全性冗余: 自动驾驶的终极目标是安全。在追求极致安全性的前提下，建立多重冗余感知系统是必然的选择。如果摄像头在某个瞬间失效或误判，激光雷达可以及时提供关键信息，避免事故发生。将两种截然不同的传感器数据融合，可以大大提高系统的整体鲁棒性。
3. 对“难点”问题的解决: 在一些特定的“难点”场景，例如辨别地面上的积水、低矮障碍物（如路肩石）、或者在光照极差的夜晚准确识别行人，激光雷达能够提供比摄像头更直接、更精确的判断依据。
为什么不一定是唯一的“必由之路”？
1. 成本: 这是激光雷达推广的最大障碍。虽然随着技术进步和规模化生产，成本在不断下降，但与摄像头相比，其成本仍然高昂。对于追求性价比的大规模市场来说，全车标配激光雷达的方案，在短期内难以普惠大众。
2. 数据处理的复杂性: 激光雷达产生的数据量巨大，且点云数据的处理算法需要大量的计算资源和优化。纯视觉方案，尤其是特斯拉的端到端模型，在一定程度上将“感知”和“决策”的复杂性转移到了神经网络内部，看似更简洁高效。
3. 技术迭代的潜力: 纯视觉方案并非原地踏步。摄像头技术的进步（如更高分辨率、更好的低光表现、更宽的动态范围），以及AI算法的不断突破，正在不断提升纯视觉系统的能力边界。未来，随着算法对视觉信息的理解能力达到新的高度，纯视觉方案在特定场景下的表现可能会越来越接近甚至超越融合方案。
特斯拉的“赌注”与“愿景”
特斯拉之所以坚持纯视觉路线，有其深刻的战略考量。一方面，他们看到了降低成本的巨大潜力，这有助于其自动驾驶技术（FSD）的快速普及和盈利。另一方面，他们坚信通过不断迭代和优化神经网络算法，能够赋予摄像头系统远超传统认知的“眼睛”和“大脑”。特斯拉的目标是构建一个能够“像人一样思考”的自动驾驶系统，而他们认为人类就是通过视觉来学习和理解世界的。
然而，特斯拉的纯视觉方案也面临着被诟病的地方。在一些公开的事故或疑似事故案例中，纯视觉系统在复杂场景下的表现，引发了对其鲁棒性的担忧。
Apollo lite 的定位与启示
Apollo lite的出现，则更像是在探索自动驾驶在更广泛应用场景下的可能性，尤其是在对成本敏感的领域。它或许不会追求特斯拉那样全方位的“完全自动驾驶”，而是聚焦于特定场景或特定功能（例如特定园区内的低速自动驾驶、辅助驾驶等）。这种“碎片化”的落地策略，也是自动驾驶发展的一种重要路径，它能让技术在更贴近实际需求的场景中得到验证和优化。
未来的可能趋势：灵活的组合与场景化
综合来看，我认为激光雷达不会消失，也不会是唯一的“必由之路”。它的未来，更可能是：
不同级别的自动驾驶，采用不同的传感器配置:
高级别L3/L4/L5城市自动驾驶: 为了保证极致的安全性和鲁棒性，激光雷达极有可能成为标配。它将与摄像头、毫米波雷达等传感器形成多传感器融合的强大感知体系，相互补充，共同应对复杂多变的交通环境。
辅助驾驶（L2/L2+）和特定场景低速自动驾驶（如Apollo lite的某些应用）: 在成本受限的情况下，高质量的摄像头和毫米波雷达的组合，配合先进的AI算法，或许就能满足需求。激光雷达可能作为选装配置，或者仅在部分高端车型上搭载。
技术进步与成本下降的权衡: 随着激光雷达技术的成熟和成本的大幅下降，它在更多车型上的普及将是必然趋势。但这个过程可能需要时间，并取决于整体市场对自动驾驶安全性的极致追求和消费者接受度。
算法的持续进步是关键: 无论采用何种传感器组合，算法的优劣始终是决定自动驾驶能力的核心。纯视觉方案的成功与否，很大程度上取决于其算法能否在复杂和极端环境下展现出足够的可靠性。
总结一下我的看法：
激光雷达不是昙花一现。 它的高精度、不受光照影响和三维空间感知的优势，在应对复杂场景和保证自动驾驶的极端安全冗余方面，仍然是目前其他传感器难以完全替代的。
激光雷达也不是唯一的“必由之路”。 尤其是在成本敏感的低级别自动驾驶或特定场景应用中，纯视觉方案以及摄像头与毫米波雷达的组合，具备巨大的发展潜力和市场空间。
未来的趋势将是“传感器融合”与“场景化配置”。 高级别的自动驾驶将倾向于多传感器融合，以达到最高的安全和可靠性；而低级别的辅助驾驶或特定场景应用，则会根据成本和性能需求，灵活选择传感器组合。
最终，自动驾驶的“必由之路”是安全、可靠、经济且可规模化的技术解决方案。在这个过程中，激光雷达无疑会扮演一个非常重要的角色，但它需要与摄像头、毫米波雷达以及最核心的算法共同协作，才能最终抵达自动驾驶的彼岸。特斯拉的纯视觉路线是一种大胆的探索，它的成功与否，将对整个行业产生深远的影响，但我们不应忽视激光雷达在当前和可预见的未来，对于实现更高级别自动驾驶的关键作用。
首先，咱们得明白，自动驾驶的本质，就是要让车辆像人一样，能够感知周围环境，做出决策并执行。而感知，是其中的重中之重。传统的观点认为，人类的驾驶感知主要依赖视觉，但我们也有听觉、触觉甚至嗅觉。汽车呢？目前主流的感知系统，主要由摄像头（视觉）、毫米波雷达（微波雷达）和激光雷达构成。
纯视觉方案的“聪明才智”
特斯拉之所以敢于走纯视觉路线，其核心在于对视觉传感器强大潜力的信任。摄像头，尤其是高分辨率的摄像头，能提供极其丰富的细节信息，比如路标、交通信号灯的颜色和文字、行人衣着、车身颜色等等。得益于深度学习的飞速发展，神经网络在图像识别和理解方面的能力呈指数级增长。特斯拉的“端到端”训练模式，试图将所有感知、决策过程都“喂给”神经网络，让它自己去学习和优化。
Apollo lite 同样代表了纯视觉技术路线的一种探索，尤其是在成本敏感的场景。它通过轻量化的硬件配置和更聚焦的算法优化，希望在特定场景下实现可行的自动驾驶功能，这对于推广自动驾驶的普及具有积极意义。
纯视觉方案的优势显而易见：
成本低廉: 摄像头是相对成熟且成本较低的传感器，这对于大规模量产和降低整车价格至关重要。
信息丰富: 高分辨率摄像头能够捕捉到许多其他传感器无法提供的细节信息，比如路面纹理、车道线样式、甚至是其他车辆驾驶员的表情（虽然目前自动驾驶系统不进行此类分析）。
处理能力集成化: 随着算力的提升，将所有信息汇聚到神经网络中进行统一处理，理论上可以实现更强的融会贯通和决策能力。
激光雷达的“技术优势”
然而，纯视觉方案并非完美无缺。在某些极端环境下，它的表现就会受到严峻考验。这时候，激光雷达就显得尤为重要了。激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并测量反射时间来构建周围环境的三维点云图。
激光雷达的“硬实力”在于：
高精度测距与测速: 激光雷达能够非常精确地测量目标物体的距离和速度，不受光照影响。这对于精确感知障碍物的尺寸和运动轨迹至关重要。
不受光照影响: 在夜晚、隧道、强光照射或弱光条件下，激光雷达的性能几乎不受影响，而摄像头可能会“睁眼瞎”。
三维空间感知: 激光雷达直接生成三维点云，能够直观地构建出周围环境的立体模型，更容易识别物体的形状和空间位置关系。
高鲁棒性: 相比于依赖纹理和颜色的视觉识别，激光雷达的检测更加稳定，不易受环境光照变化或物体表面特性的干扰。
冲突与融合：谁才是“必由之路”？
现在我们来看问题核心：激光雷达是昙花一现还是必由之路？
我认为，激光雷达不太可能是昙花一现，但它是否是唯一的“必由之路”，则值得商榷。 它的未来，更可能是一种“关键辅助”或“高冗余保障”的角色。
为什么不是昙花一现？
1. 极端环境下的可靠性: 纯视觉方案在恶劣天气（大雨、大雪、雾霾）或复杂光照条件下，其感知能力会大幅下降。比如，雨滴可能会被误判为障碍物，雾霾会严重遮挡视线。这时候，激光雷达的优势就显现出来了。它可以穿透一定程度的雾霾和雨雪，提供更可靠的环境信息。
2. 安全性冗余: 自动驾驶的终极目标是安全。在追求极致安全性的前提下，建立多重冗余感知系统是必然的选择。如果摄像头在某个瞬间失效或误判，激光雷达可以及时提供关键信息，避免事故发生。将两种截然不同的传感器数据融合，可以大大提高系统的整体鲁棒性。
3. 对“难点”问题的解决: 在一些特定的“难点”场景，例如辨别地面上的积水、低矮障碍物（如路肩石）、或者在光照极差的夜晚准确识别行人，激光雷达能够提供比摄像头更直接、更精确的判断依据。
为什么不一定是唯一的“必由之路”？
1. 成本: 这是激光雷达推广的最大障碍。虽然随着技术进步和规模化生产，成本在不断下降，但与摄像头相比，其成本仍然高昂。对于追求性价比的大规模市场来说，全车标配激光雷达的方案，在短期内难以普惠大众。
2. 数据处理的复杂性: 激光雷达产生的数据量巨大，且点云数据的处理算法需要大量的计算资源和优化。纯视觉方案，尤其是特斯拉的端到端模型，在一定程度上将“感知”和“决策”的复杂性转移到了神经网络内部，看似更简洁高效。
3. 技术迭代的潜力: 纯视觉方案并非原地踏步。摄像头技术的进步（如更高分辨率、更好的低光表现、更宽的动态范围），以及AI算法的不断突破，正在不断提升纯视觉系统的能力边界。未来，随着算法对视觉信息的理解能力达到新的高度，纯视觉方案在特定场景下的表现可能会越来越接近甚至超越融合方案。
特斯拉的“赌注”与“愿景”
特斯拉之所以坚持纯视觉路线，有其深刻的战略考量。一方面，他们看到了降低成本的巨大潜力，这有助于其自动驾驶技术（FSD）的快速普及和盈利。另一方面，他们坚信通过不断迭代和优化神经网络算法，能够赋予摄像头系统远超传统认知的“眼睛”和“大脑”。特斯拉的目标是构建一个能够“像人一样思考”的自动驾驶系统，而他们认为人类就是通过视觉来学习和理解世界的。
然而，特斯拉的纯视觉方案也面临着被诟病的地方。在一些公开的事故或疑似事故案例中，纯视觉系统在复杂场景下的表现，引发了对其鲁棒性的担忧。
Apollo lite 的定位与启示
Apollo lite的出现，则更像是在探索自动驾驶在更广泛应用场景下的可能性，尤其是在对成本敏感的领域。它或许不会追求特斯拉那样全方位的“完全自动驾驶”，而是聚焦于特定场景或特定功能（例如特定园区内的低速自动驾驶、辅助驾驶等）。这种“碎片化”的落地策略，也是自动驾驶发展的一种重要路径，它能让技术在更贴近实际需求的场景中得到验证和优化。
未来的可能趋势：灵活的组合与场景化
综合来看，我认为激光雷达不会消失，也不会是唯一的“必由之路”。它的未来，更可能是：
不同级别的自动驾驶，采用不同的传感器配置:
高级别L3/L4/L5城市自动驾驶: 为了保证极致的安全性和鲁棒性，激光雷达极有可能成为标配。它将与摄像头、毫米波雷达等传感器形成多传感器融合的强大感知体系，相互补充，共同应对复杂多变的交通环境。
辅助驾驶（L2/L2+）和特定场景低速自动驾驶（如Apollo lite的某些应用）: 在成本受限的情况下，高质量的摄像头和毫米波雷达的组合，配合先进的AI算法，或许就能满足需求。激光雷达可能作为选装配置，或者仅在部分高端车型上搭载。
技术进步与成本下降的权衡: 随着激光雷达技术的成熟和成本的大幅下降，它在更多车型上的普及将是必然趋势。但这个过程可能需要时间，并取决于整体市场对自动驾驶安全性的极致追求和消费者接受度。
算法的持续进步是关键: 无论采用何种传感器组合，算法的优劣始终是决定自动驾驶能力的核心。纯视觉方案的成功与否，很大程度上取决于其算法能否在复杂和极端环境下展现出足够的可靠性。
总结一下我的看法：
激光雷达不是昙花一现。 它的高精度、不受光照影响和三维空间感知的优势，在应对复杂场景和保证自动驾驶的极端安全冗余方面，仍然是目前其他传感器难以完全替代的。
激光雷达也不是唯一的“必由之路”。 尤其是在成本敏感的低级别自动驾驶或特定场景应用中，纯视觉方案以及摄像头与毫米波雷达的组合，具备巨大的发展潜力和市场空间。
未来的趋势将是“传感器融合”与“场景化配置”。 高级别的自动驾驶将倾向于多传感器融合，以达到最高的安全和可靠性；而低级别的辅助驾驶或特定场景应用，则会根据成本和性能需求，灵活选择传感器组合。
最终，自动驾驶的“必由之路”是安全、可靠、经济且可规模化的技术解决方案。在这个过程中，激光雷达无疑会扮演一个非常重要的角色，但它需要与摄像头、毫米波雷达以及最核心的算法共同协作，才能最终抵达自动驾驶的彼岸。特斯拉的纯视觉路线是一种大胆的探索，它的成功与否，将对整个行业产生深远的影响，但我们不应忽视激光雷达在当前和可预见的未来，对于实现更高级别自动驾驶的关键作用。
网友意见
特斯拉必须怼激光雷达。
特斯拉在自动驾驶技术上的亮点乏善可陈，其自动驾驶方案还是唯一一个已经频繁造成人员伤亡的方案。特斯拉唯一的亮点和优势在于借助特斯拉的销量获取的超大规模路面视觉数据收集量。这么多数据只有一个作用，就是用于训练视觉驾驶神经网络。一旦基于神经网络的视觉驾驶方案被证明逊于其他方案，甚至被认为是死胡同，特斯拉的数据优势就会荡然无存，泡沫骤然破灭。
这就是为什么马一龙狂怼激光雷达，甚至特斯拉自己都要在自己的车已经死过人的情况下摒弃毫米波雷达，走技术倒退路线。这实在是非常讽刺。哪怕都是自家技术，特斯拉也无法容忍雷达和视觉识别的混合解决方案，因为混合解决方案一旦出现在同等工况下雷达决策优于视觉决策的结果，等于特斯拉自己证明自己视觉方案是垃圾，从而全面丧失大数据优势。
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