《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。

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。

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。

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。

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。

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)