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激光雷達(dá)≠高階智駕,行業(yè)亂象需要澄清!

發(fā)布者:RadiantGaze最新更新時(shí)間:2025-07-10 手機(jī)看文章 掃描二維碼
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《汽車智能駕駛技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》的發(fā)布,對(duì)當(dāng)前智能駕駛行業(yè)中存在的認(rèn)知偏差與技術(shù)宣傳亂象進(jìn)行了系統(tǒng)性梳理,指出“有激光雷達(dá)≠高階智駕”、“有高算力≠高性能體驗(yàn)”,并明確技術(shù)發(fā)展的核心在于算法、數(shù)據(jù)與系統(tǒng)化工程能力的融合。


圍繞白皮書提出的關(guān)鍵觀點(diǎn),剖析當(dāng)前智能駕駛技術(shù)體系,尤其是感知系統(tǒng)與算法協(xié)同的實(shí)際落地難點(diǎn),對(duì)“硬件堆砌”背后的誤區(qū),并以多傳感器融合方案為例,探討未來實(shí)現(xiàn)真正高階智駕的可行路徑。


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01

   

激光雷達(dá)與高階智駕

 

之間的“誤讀”


當(dāng)前中國(guó)的輔助駕駛行業(yè)進(jìn)入一個(gè)圍繞安全的階段,激光雷達(dá)作為智能駕駛感知系統(tǒng)的重要組成部分,正被越來越多車企標(biāo)配甚至堆疊使用。


但從技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑來看,激光雷達(dá)僅僅是車輛“看得見”的手段之一,其核心能力在于提供高密度點(diǎn)云信息,便于構(gòu)建車輛周圍的三維模型。


以192線激光雷達(dá)為例,其在空間點(diǎn)云分辨率和識(shí)別精度方面確有優(yōu)勢(shì),但在光照復(fù)雜或沙塵等惡劣天氣條件下,其有效探測(cè)能力卻會(huì)因信號(hào)衰減而驟降,帶來感知誤差和安全隱患。


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激光雷達(dá)缺乏色彩和光強(qiáng)信息,無法獨(dú)立識(shí)別交通標(biāo)識(shí)、燈光信號(hào)等語義元素,必須與視覺感知模塊協(xié)同工作。


因此,僅僅配備激光雷達(dá),甚至多枚激光雷達(dá),并不能自動(dòng)等同于高階智能駕駛能力。更嚴(yán)重的是,部分廠商在功能尚未完全實(shí)現(xiàn)的情況下,將其作為營(yíng)銷賣點(diǎn),誤導(dǎo)用戶認(rèn)為激光雷達(dá)是高階智駕的充分條件。


從感知系統(tǒng)整體架構(gòu)來看,激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)與攝像頭各自具有不同的感知維度和環(huán)境適應(yīng)特性。


◎ 攝像頭擅長(zhǎng)識(shí)別交通符號(hào)、信號(hào)燈等語義信息,


◎ 毫米波雷達(dá)具備良好的穿透能力,適用于雨霧塵天氣下的穩(wěn)定識(shí)別,


◎ 超聲波雷達(dá)主要用于低速泊車場(chǎng)景,識(shí)別近距離障礙物,


◎ 而激光雷達(dá)則在建圖精度和三維識(shí)別方面表現(xiàn)突出。


多傳感器融合感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)初衷,即在于彌補(bǔ)單一傳感器的局限性。


以鴻蒙智行為例,其融合攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、dTOF等多個(gè)異構(gòu)傳感器,形成穩(wěn)定、冗余的感知體系。這種體系下,通過算法對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步、空間對(duì)齊和信息重構(gòu),增強(qiáng)系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性。


多傳感器融合不僅提高了系統(tǒng)的場(chǎng)景泛化能力,更為算法的持續(xù)優(yōu)化與模型迭代提供了更為豐富的數(shù)據(jù)源。


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因此,智能駕駛能力的本質(zhì),不在于單一硬件的堆疊,而在于從芯片、傳感器到算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)、功能安全體系的全鏈路協(xié)同優(yōu)化。


硬件是物理基礎(chǔ),軟件與算法是認(rèn)知核心,數(shù)據(jù)訓(xùn)練與反饋是成長(zhǎng)機(jī)制,三者缺一不可。


02

 

算力參數(shù)的孤立化傳播

 

與算法迭代的真實(shí)挑戰(zhàn)


除了激光雷達(dá)的誤讀外,當(dāng)前業(yè)界在宣傳“算力”指標(biāo)時(shí),也往往存在信息偏離實(shí)際價(jià)值的問題。


高算力芯片被視作智能駕駛系統(tǒng)能力的象征,但在實(shí)際應(yīng)用中,高算力未必等于高性能體驗(yàn)。


算力的實(shí)際價(jià)值,取決于其與感知算法、路徑規(guī)劃、控制策略等軟件模塊的匹配度,以及模型部署的效率和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景處理能力。


部分廠商采購了具備百TOPS級(jí)算力的AI芯片,但由于缺乏對(duì)應(yīng)的軟件堆棧能力,最終僅部署了低復(fù)雜度模型,無法充分發(fā)揮算力潛力。


更有甚者,出于算力冗余與功耗的折中,僅在城市通勤、固定路線條件下運(yùn)行導(dǎo)航輔助,無法實(shí)現(xiàn)城區(qū)領(lǐng)航或高速自動(dòng)變道。


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再以數(shù)據(jù)閉環(huán)體系為例,算法模型的迭代依賴于大量場(chǎng)景數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注、仿真與驗(yàn)證,而這些工程能力遠(yuǎn)非單一芯片能解決。


云端訓(xùn)練+車端部署、離線學(xué)習(xí)+在線優(yōu)化成為當(dāng)前高階智駕落地的技術(shù)常態(tài)。缺乏超算中心與穩(wěn)定云服務(wù)支撐的廠商,即便擁有先進(jìn)芯片,依舊面臨更新慢、誤判多、模型泛化能力差等問題。


安全能力的構(gòu)建也不僅僅是高算力堆疊就能解決的。在功能安全(FuSa)和信息安全(Cybersecurity)兩個(gè)維度上,仍需通過多層級(jí)的冗余機(jī)制來提升系統(tǒng)魯棒性。


例如,前向+側(cè)向多通道冗余感知架構(gòu),F(xiàn)ailover控制策略,失效狀態(tài)監(jiān)測(cè)與容錯(cuò)機(jī)制等,都是智能駕駛系統(tǒng)必須應(yīng)對(duì)的工程挑戰(zhàn)。


歸根結(jié)底,算法迭代能力、工程體系建設(shè)和真實(shí)場(chǎng)景測(cè)試,是智能駕駛從實(shí)驗(yàn)室走向量產(chǎn)落地的關(guān)鍵路徑。


當(dāng)下智能駕駛行業(yè)中,以激光雷達(dá)數(shù)量、算力參數(shù)為代表的“硬件競(jìng)賽”,正在逐步暴露其技術(shù)邊界。盲目宣傳“硬件即能力”不僅誤導(dǎo)用戶,更掩蓋了算法、數(shù)據(jù)與系統(tǒng)工程的真正價(jià)值。


《汽車智能駕駛技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》的發(fā)布,正是行業(yè)對(duì)這一現(xiàn)象的集中回應(yīng)。以技術(shù)體系完整性為導(dǎo)向,推動(dòng)智能駕駛從“參數(shù)競(jìng)爭(zhēng)”向“價(jià)值競(jìng)爭(zhēng)”轉(zhuǎn)變,重構(gòu)用戶認(rèn)知,也為企業(yè)研發(fā)決策提供方向指引。


小結(jié)


對(duì)于整車企業(yè)而言,構(gòu)建自研能力、打造數(shù)據(jù)閉環(huán)、優(yōu)化算法部署、提升安全冗余,將成為突破高階智駕瓶頸的關(guān)鍵。對(duì)消費(fèi)者而言,應(yīng)當(dāng)回歸理性認(rèn)知,跳出營(yíng)銷敘事,關(guān)注系統(tǒng)成熟度與真實(shí)使用體驗(yàn),才能真正從智能駕駛中獲得安全與便捷。


引用地址:激光雷達(dá)≠高階智駕,行業(yè)亂象需要澄清!

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