純視覺技術路線似乎正因為一場突如其來的事故而遇冷，業(yè)內開始重新認識到融合感知路線在安全可靠性方面的優(yōu)勢，這場關于技術路線的爭論仍在繼續(xù)。

在自動駕駛技術突遇行業(yè)監(jiān)管加嚴，車企紛紛從宣傳汽車智能水平轉向安全保障的當下，純視覺技術路線似乎正在悄悄變冷。但就在五一假期，特斯拉發(fā)布的一則消息再度引起了業(yè)界的熱烈討論。

5月4日，特斯拉官方微博發(fā)布了一張“堅持視覺處理方案，讓人人買得起安全智能的產品”的宣傳圖片，并在配上的文字說明中強調：“特斯拉用實力證明，先進的技術不需要昂貴繁雜的傳感器。”有意思的是，就在前幾天，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在接受媒體采訪時表示，未來走向L3、L4自動駕駛，汽車一定要有激光雷達�？磥磉@場關于自動駕駛技術路線的爭論，還將持續(xù)很長一段時間，遠未到完結的時候。

純視覺路線“惹的禍”？

大概誰也沒想到，一場表面看起來尋常的事故會引發(fā)如此大規(guī)模的公眾討論以及監(jiān)管部門的高度重視。

3月29日晚，一輛小米SU7在德上高速公路池祁段行駛過程中遭遇嚴重交通事故。該事件迅速發(fā)酵，4月1日晚間，小米汽車發(fā)文回應，并公布了事故的部分信息。截止目前，事故仍在調查中，官方警情通報尚未公開。

除了車門和電池等問題外，最讓大家關注的莫過于汽車的智能網聯技術了。不少人認為，在事故發(fā)生以前，盡管小米此前在智能輔助駕駛技術的宣傳上一直比較保守和謹慎，但由于部分車企存在夸大其詞甚至誤導的情況，這在一定程度上增加了事故發(fā)生的概率。對此，監(jiān)管部門第一時間出手。4月16日，工信部發(fā)布通告，要求汽車企業(yè)充分開展“組合駕駛輔助”測試驗證，明確系統(tǒng)功能邊界和安全響應措施，不得進行夸大和虛假宣傳，嚴格履行告知義務。具體包括規(guī)范宣傳，不要擴大宣傳規(guī)范技術名詞，要按照自動化分級標準，使用“（組合）輔助駕駛”一詞等內容。

對智能輔助駕駛技術回歸宣傳理性之風在短時間內席卷了行業(yè)的各個角落。在2025上海車展期間，自動駕駛、智能駕駛、高階智駕、無限接近L3級自動駕駛等宣傳標語幾乎銷聲匿跡，取而代之的是輔助駕駛和智能輔助駕駛等，并反復強調“安全”。隨后，有媒體報道稱，包括小米在內的許多汽車品牌4S店相關銷售人員的宣傳話術，整體表達也變得更加謹慎，部分轉向強調其他賣點，僅在用戶主動提問時才會就輔助駕駛展開相關說明。

實際上，這起事故還引起了業(yè)界在具體技術路線上的討論。通過各類信息的梳理與分析可以了解到，發(fā)生事故的小米SU7標準版沒有激光雷達，而純視覺模式在夜間識別效果相對欠佳，可能存在障礙物識別不夠及時到位問題。另外，在車輛行駛速度超過100km/h之時，由于檢測距離相對有限，AEB存在沒有觸發(fā)的可能性。對此，有業(yè)內人士認為，施工道路一般會在高精地圖予以標注，并且指導NOA改道會提醒接管等。如果小米汽車智能輔助駕駛系統(tǒng)給予實時更新的高精地圖以一定的權重，有一定概率可避免事故的發(fā)生。不過，應當指出的是，道路施工分為臨時施工和計劃施工，計劃施工一般都會統(tǒng)一在路網進行標記，但臨時施工信息卻不一定上傳。

路線之爭再起

事實上，汽車行業(yè)在自動駕駛領域關于純視覺方案與多傳感器融合路線的爭論從未停止過。以特斯拉為代表的車企一直推崇視覺處理方案，認為純視覺路線更優(yōu)，但另一部分車企覺得視覺處理方案存在諸多難以突破的局限性，相比之下擁有激光雷達和毫米波雷達等感知硬件的融合方案才是無可替代的選擇。

在特斯拉FSD V12版本發(fā)布之前，純視覺路線一直都是“少數人的堅持”，多傳感器融合方案才為更多車企所青睞。但當這兩年降本壓力逐級傳導之后，再加上大模型等技術的興起和慢慢成熟，在特斯拉的帶動下，沒有激光雷達和高精地圖的純視覺方案開始逐漸成為主流。

“無圖”、“純視覺”的宣傳熱潮在2024年8月達到了頂峰：8月26日，鴻蒙智行舉辦新品發(fā)布會，正式推出了問界新M7 Pro版及智界R7，其中，問界M7 Pro版沒有配備激光雷達，搭載的是華為乾崑ADS基礎版系統(tǒng)，采用了華為自主研發(fā)的純視覺技術；8月27日，小鵬汽車在十周年發(fā)布會上，宣布MONA系列首款車型M03正式上市，同時還發(fā)布了包括“小鵬圖靈”芯片、小鵬全新一代“AI鷹眼視覺方案”等在內的多項核心技術；8月28日，極越發(fā)布“純視覺+端到端大模型”的智能輔助駕駛方案ASD，售價4999元。

值得強調的是，“端到端”技術的興起與純視覺路線并非強綁定關系，多傳感器融合方案也能與“端到端”適配，但出于成本等因素方面的考慮，再加上特斯拉FSD所展現出的優(yōu)異表現，讓不少車企都增強了對“純視覺+端到端”技術路線的信心，認為可以單純采用攝像頭而不用再輔以激光和毫米波雷達等感知設備。

不過，在FSD風頭正盛時，業(yè)界也并非全部“倒向”純視覺路線。“端到端是一種軟件算法的技術，激光雷達是硬件傳感器，兩者完全可以共存。無論軟件算法技術如何發(fā)展，對智能輔助駕駛的實現而言，激光雷達必不可少。”速騰聚創(chuàng)相關專家在接受媒體采訪時直言，純視覺方案在攝像頭“看不見”或“看不清”的情況下存在一定局限性，包括但不限于強光照射、夜晚弱光環(huán)境、前景物體與背景顏色相同導致無法區(qū)分等，這些都可能導致事故的發(fā)生。極氪副總裁林金文同樣認為：“激光雷達確實成本很高，但配合算法軟件能實現的極致安全性，是純視覺做不到的，不用激光雷達就是在為降本找理由”。

融合感知方案更安全可靠

據不完全統(tǒng)計，2018年，全球車載激光雷達公司近百家，到去年只剩下不到10家。然而，在自動駕駛技術不斷向上提升的道路上，激光雷達從未被徹底拋棄過，甚至在曲折發(fā)展中正展現越來越不可替代的價值與作用。

公開信息顯示，2024年全球乘用車激光雷達市場同比增長68%，市場規(guī)模攀升至6.92億美元，其中，中國激光雷達品牌占據92%的市場份額。從滲透率來看，去年中國乘用車L2級及以上輔助駕駛的滲透率達到55.7%，中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉預計，這一數字到2025年可能會接近65%。

華為一直都是融合感知方案的堅定擁護者。在日前接受媒體采訪時，靳玉志再度表示：“未來走向L3、L4自動駕駛，汽車一定要有激光雷達。”對此，他解釋道，從技術上看，對任何障礙物來說，激光雷達的原理決定了它不需要認識這個障礙物，但一定能夠檢測出，從而進行剎�；虮苷�。與之相對的，純視覺路線需要認識障礙物，就要進行大量的訓練。如果數據不足夠多，或即便數據量非常大，但仍然會有一些沒見過的東西時，不認識的這種極端的、很小的Corner case（極端情況）就會帶來風險。他還指出，純視覺方案的相機在一些場景中會受限制，包括光線很暗、下暴雨等。視覺本質上是模擬人的眼睛，看不清楚會帶來風險，但是通過激光雷達和毫米波雷達等這些傳感器，可以在極端場景下發(fā)揮作用。

抱持同樣觀點的還有小馬智行。小馬智行CEO彭軍也在近日接受媒體采訪時表示，對于L4級別的自動駕駛技術，純視覺很難實現完全安全。而且他還指出了另一個重要原因，那就是經過多年的發(fā)展，激光雷達成本下降顯著。“早些年大家認為激光雷達價格昂貴，不適合用在車上，但現在情況已完全不同。”他指出，當前激光雷達的價格基本與攝像頭處于相同檔位。據上文提及的速騰聚創(chuàng)相關專家透露，當前量產激光雷達的成本已降至500美元（約合人民幣3500元）以內，預計到2025年，部分新產品的成本將下降到200美元以內（約合人民幣1400元）。

值得一提的是，單考慮成本的話，純視覺是否比融合感知路線更“省錢”尚未可知。因為從長遠來看，盡管省去了單車硬件的一部分成本開支，但車企需要為純視覺路線投入更多的研發(fā)資源。禾賽科技戰(zhàn)略負責人施葉舟表示，綜合成本不僅包括硬件成本，還應考慮背后的研發(fā)服務和資源投入，包括算法、路測、云計算、數據標注、仿真訓練和系統(tǒng)軟件等隱性成本。

條條大路通“羅馬”

通往“羅馬”的道路從來都不會只有一條。實際上，即使在融合感知路線中，也還存在著不需要激光雷達的另一個選擇——“全視覺”。

據了解，“全視覺”指去掉激光雷達后，仍在車上保留毫米波雷達和超聲波雷達的位置，其中，毫米波雷達的作用在于探測到遠距離目標的位置、速度，并且不受光照、天氣等不良條件影響，抗干擾能力強，而超聲波雷達則用于近距離目標檢測，精度較高，能夠為車輛在低速行駛和泊車場景下提供準確的環(huán)境信息。一遠一近，為高清攝像頭這一核心感知部件打“輔助”。有專家指出，這是國內車企在成本和技術兩難中做出的一種“妥協”方案，例如蔚來旗下的樂道L60的視覺方案里就搭載了1顆賽恩領動4D毫米波雷達，最遠探測距離能達到370米，比普通毫米波雷達的探測精度、主動安全能力、應對惡劣天氣方面都更強一些。

與此同時，理想汽車也在現有的技術條件和水平下“另辟蹊徑”。5月7日，理想汽車推出理想AI Talk第二季——“理想VLA司機大模型”。據理想汽車CEO李想介紹，VLA可以通過3D和2D視覺的組合，完整地看到物理世界，再加上VLA擁有完整的腦系統(tǒng)，具備語言、CoT（Chain of Thought，思維鏈）推理能力，既能看，也能理解并真正執(zhí)行行動，符合人類的運作方式。在理想汽車看來，VLA司機大模型能夠解決全自動駕駛問題，但是不排除未來會出現效率更高的架構。他認為，大概率未來還會出現更高效的新架構。畢竟VLA還是基于Transformer（深度學習模型架構），而Transformer是否就是最優(yōu)的結構，目前還不確定。

完全的自動駕駛作為智能汽車“皇冠上的明珠”，絕非短時間內就能實現，而這場關于視覺路線與融合感知路線的爭論仍將繼續(xù)。又或許，正如李想所言，未來還會涌現出其他的更優(yōu)方案，也未可知。

注：本文首發(fā)于《汽車縱橫》雜志2025年6月刊“熱點追蹤”欄目，敬請關注。

圖片：來自網絡

文章：汽車縱橫

排版：汽車縱橫

       原文標題 : 風向突變，融合感知路線又崛起？