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在全球科技浪潮中，自动驾驶技术无疑是备受瞩目的前沿领域之一。其核心之一便是车辆感知系统的可靠性与安全性。近期，关于纯视觉方案与多传感器融合方案的讨论再次升温，引发了行业内的广泛关注。2025年9月，在新加坡举行的“未来中国全球论坛”上，中国本土自动驾驶解决方案提供商RoboSense（速腾聚创）的创始人邱纯鑫先生，就此议题分享了其独到见解，强调了多传感器融合系统在提升自动驾驶车辆安全性方面的重要性。

邱纯鑫先生在论坛期间指出：“过去十年左右的时间里，自动驾驶领域关于纯视觉方案和多传感器融合方案孰优孰劣的争论一直不断。” 他进一步阐述，“但如今，业界已经越来越清晰地认识到，纯视觉方案在安全性方面存在局限。许多极端场景是纯视觉系统难以有效应对的。” 这一观点，不仅是对当前行业共识的有力印证，也为中国乃至全球自动驾驶技术的稳健发展提供了宝贵的思路。

在自动驾驶的实践中，系统能否在各种复杂环境下准确感知路况，是决定其安全性的关键。邱纯鑫先生举例说明了纯视觉系统可能面临的挑战。他提到：“假设您正在高速公路上行驶。如果前方有一辆白色车辆突然停下，纯视觉系统可能很难区分它究竟是一辆车，还是远处天空中的一团白云。” 类似地，他还指出：“如果您正驶向隧道，系统也许无法分辨前方是否有深色车辆在行驶。” 这些看似细微的场景，实则关乎行车安全，凸显了单一感知模式的局限性。在这些光线、颜色、对比度等环境因素发生剧烈变化的条件下，纯视觉系统容易产生误判或漏判，从而带来潜在风险。

激光雷达：自动驾驶的“第三只眼”

为了更好地理解这一技术争议，我们有必要深入了解激光雷达（LiDAR）这一核心传感器。LiDAR是“光探测与测距”的缩写，它通过发射激光束并测量光束返回的时间来精确扫描周围环境。简而言之，LiDAR能够生成车辆周围环境的3D点云数据，从而构建出高精度的三维地图。这些数据包含了障碍物的精确距离、形状和速度信息，为自动驾驶系统提供了不可或缺的空间感知能力。

激光雷达技术具有多项显著优势。首先，它能够提供厘米级的距离精度，这是纯视觉系统难以比拟的。其次，激光雷达的性能受光照条件影响较小，无论是在白天、夜晚，还是在逆光、隧道等极端光照环境下，都能保持相对稳定的探测能力。这对于确保全天候、全场景的自动驾驶安全性至关重要。此外，激光雷达可以直接获取物体的深度信息，无需复杂的算法推断，这在处理复杂交通状况，如区分前方静止物体与背景、测量车道线宽度等方面，展现出其独特的价值。

在实际应用中，激光雷达的身影已经遍布多个领域。在自动驾驶方面，像Waymo这样的自动驾驶出租车服务商，就大量采用了激光雷达作为其核心感知传感器之一，以实现高级别的自动驾驶功能。而在消费级产品中，激光雷达也扮演着越来越重要的角色，例如智能扫地机器人利用激光雷达进行室内环境扫描和路径规划，部分高端智能手机也配备了LiDAR传感器以提升AR（增强现实）体验和暗光下的对焦能力。这些应用都充分展示了激光雷DAR技术在精确感知和空间建模方面的强大潜力。

特斯拉与埃隆·马斯克的“纯视觉”路径

然而，并非所有行业参与者都对多传感器融合方案持完全一致的看法。以美国特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）为代表的技术路线，长期以来坚持纯视觉方案，并对激光雷达技术持批评态度。马斯克曾多次公开表示，激光雷达“昂贵且不必要”，认为通过摄像头和强大的AI算法，车辆完全可以实现与人类驾驶员相媲甚至超越的感知能力。

在2019年4月特斯拉的“自动驾驶日”活动上，马斯克就明确表示，汽车制造商最终会放弃使用激光雷达技术，转而完全依赖视觉系统。即便到了2025年8月，马斯克仍然重申了对激光雷达的质疑。他认为，人类主要依靠视觉来驾驶，因此模仿人类视觉系统，通过摄像头和神经网络来解析路况，是实现自动驾驶的正确且更具成本效益的途径。这一策略使得特斯拉的自动驾驶系统在成本控制和规模化推广方面具有一定优势，但也引发了业界对其在复杂场景下安全冗余能力的持续讨论。

行业共识：走向多传感器融合的务实选择

尽管纯视觉方案在成本和技术迭代方面具备吸引力，但随着自动驾驶技术从L2向L3、L4甚至L5级别迈进，行业内的主流观点正逐步向多传感器融合靠拢。邱纯鑫先生的发言，正是这一趋势的体现。目前，许多主流汽车制造商和自动驾驶技术公司，在开发更高级别的自动驾驶系统时，普遍倾向于采用包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达以及激光雷达在内的多传感器融合方案。

这种融合方案的核心理念在于“冗余与互补”。单一传感器在特定环境下可能存在盲区或性能下降的情况。例如，摄像头易受光照、天气（如雾、雨、雪）影响，毫米波雷达虽然穿透力强但精度相对较低且难以识别物体形状，超声波雷达探测距离有限。而激光雷达则能在很大程度上弥补这些不足，提供高精度的3D深度信息，尤其在夜间、隧道等光线不足，或高速行驶中需要精确判断前方障碍物的距离和形状时，激光雷达的优势尤为突出。

通过将不同传感器的原始数据或处理后的信息进行融合，自动驾驶系统能够建立一个更加全面、鲁棒且可靠的环境感知模型。这种多层次、多维度的信息输入，大大增强了系统对复杂路况的理解能力和应对极端场景的安全性。例如，当摄像头因逆光而无法清晰识别前方物体时，激光雷达和毫米波雷达仍能提供精确的距离和速度信息；当激光雷达被雨雪遮挡时，摄像头和毫米波雷达可以继续工作。这种协同工作机制，使得整体系统具备更高的容错性，为车辆的安全行驶提供了坚实的保障。

对中国跨境行业发展的启示与展望

自动驾驶技术的演进，不仅是技术层面的突破，更是全球产业格局重塑的重要驱动力。对于中国跨境行业的从业者而言，深入理解并关注如传感器技术路线之争这样的前沿动态，具有深远的意义。

首先，技术路线的选择直接影响产业链的布局。 无论是纯视觉还是多传感器融合，都会催生不同的硬件需求、软件算法和测试验证标准。中国拥有庞大的汽车市场和完善的制造业体系，在自动驾驶传感器的研发、生产和供应链方面具有天然优势。例如，像RoboSense这样的本土企业，在全球激光雷达市场中已经占据重要一席。未来，随着多传感器融合方案成为主流，中国传感器制造商、芯片设计公司、软件算法提供商以及整车厂，都将迎来新的发展机遇，并通过跨境贸易和技术合作，进一步提升在全球产业链中的地位。

其次，安全性和合规性是拓展国际市场的基石。 随着各国对自动驾驶安全标准的日益严格，采用更为稳健、具备高冗余度的多传感器融合方案，将有助于中国自动驾驶产品和解决方案更快地获得国际市场的认可，并符合不同国家和地区的安全法规要求。这对于希望进入欧美等高端市场的中国车企和技术公司而言，是至关重要的考量。

再者，创新与开放合作是持续发展的动力。 自动驾驶技术的复杂性决定了其发展需要全球范围内的技术交流与合作。中国企业在感知硬件、AI算法和应用场景方面拥有独特优势，可以通过跨境并购、合资、技术授权等多种形式，与国际伙伴在研发、测试、数据共享等方面展开深度合作，共同推动自动驾驶技术的进步。例如，激光雷达技术的不断小型化、成本降低和性能提升，离不开全球范围内的材料科学、精密制造和光学技术创新，这些都为跨境合作提供了广阔空间。

展望未来，自动驾驶技术的发展方向将更加聚焦于在保障安全的前提下，实现效率和成本的最佳平衡。多传感器融合方案无疑将继续作为高级别自动驾驶的主流选择，而传感器自身的性能、集成度、智能化水平也将持续提升。例如，固态激光雷达、4D毫米波雷达等新一代传感器的研发，正致力于解决传统传感器的一些固有挑战，同时进一步降低成本。同时，AI算法在融合不同传感器数据、处理复杂场景方面的能力也将不断增强，使得自动驾驶系统更加“聪明”和“安全”。

中国跨境行业从业者，应密切关注这些技术趋势，把握全球自动驾驶产业变革带来的机遇。从核心零部件出口到整车解决方案出海，从软件算法服务到标准制定参与，中国在自动驾驶领域的深耕细作，正逐步形成全球影响力。理解并适应这种以安全为核心、以融合为方向的技术演进，将有助于中国企业在全球自动驾驶竞争中占据有利位置，共同构建一个更加安全、高效、智能的未来出行图景。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/self-driving-vision-fail-lidar-ends-blind-spots.html