华为为何无视纯视觉坚守欧义激光雷达！余承东给答案：超越人眼视觉安全性

6月8日消息，为何无视智能驾驶领域关于纯视觉方案和激光雷达方案谁更优的纯视承东讨论，从行业起步至今就从来没有停止过。觉坚觉安欧义

目前整个行业基本分成泾渭分明的守激两大路线阵营，一边是光雷给答以特斯拉为代表的纯视觉派，另一边是达余以华为为代表，坚持多传感器融合、案超死守激光雷达配置的越人眼视技术路线派。

在之前的全性技术发布会上，余承东曾明确表态，为何无视特斯拉等厂商选择纯视觉路线，纯视承东初衷是觉坚觉安要做出接近人眼感知水平的安全能力，但华为的守激技术思路完全不同，华为要做的光雷给答是实现远超普通人眼视觉上限的安全冗余。

更早之前余承东也直言不讳，达余欧义只靠摄像头不用激光雷达的纯视觉方案天生有短板，一旦摄像头因为特殊工况出现致盲情况，整套感知系统直接就会失效，很多极端场景下单靠摄像头根本应付不来，摄像头的感知能力本身就存在物理上限。

甚至毫米波雷达也应该被车企纳入标配感知组件，在暴雨、大雾这类恶劣天气里，纯摄像头方案的感知精度会大幅下降，很难保证安全。

清华大学苏州汽车研究院智能网联中心技术总监孙辉曾在受访时指出，纯视觉方案的感知效果高度依赖AI模型的泛化能力，天然存在一定概率的漏检风险，尤其是在光线不足、或是阳光直射导致画面过曝的场景下，整套系统很容易直接失去有效感知能力。

更关键的现实问题是，国内大部分走纯视觉路线的车企，在车载硬件储备和大模型训练层面，和特斯拉还存在不小的差距。

不少车企虽然在车载摄像头、智驾芯片这类硬件参数上堆得很足，但是核心的训练算力和真实路测数据的积累缺口，才是拉开体验差距的关键原因。

纯视觉路线想要持续迭代性能，必须从硬件和软件两个维度同时提升上限，其中软件层面的优化高度依赖真实路测数据，智驾大模型训练需要的海量场景数据，不少国内车企在数据收集规模上未必输给特斯拉，但背后支撑训练的算力储备普遍存在不足。

有国内第三方智驾方案供应商透露，特斯拉在真实路测数据的积累上确实相比国内厂商具备明显优势，毕竟它布局纯视觉智驾的时间更早，跑出来的有效数据量级领先行业。

按照行业普遍估算的标准，一家车企只有累计销量突破百万辆，才算得上攒出了相对够用的模型训练数据基础。

放到国内复杂多变的实际路况下来看，没有激光雷达做冗余加持的纯视觉辅助驾驶系统，实际落地表现和多传感器融合路线的产品差距非常明显。

两种技术路线之争从来不存在绝对的谁对谁错，很多传播内容只片面晒结果、不谈技术落地的前提条件，很容易给普通消费者造成认知偏差，这反而成了智驾普及过程中最致命的安全隐患。

归根到底，无论智驾等级推进到哪一步，现阶段车辆的操控主动权最终都应该掌握在人类驾驶者手里，绝对不能完全把出行安全的底线交给机器来兜底。

【来源：快科技】

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