【文章】激光雷达是邪路吗？L5智驾到底需不需要激光雷达？

抖音推荐 2025年10月22日 15:08 3 admin

随着智驾系统越来越深入消费者的日常生活，关于智能驾驶的技术路线，其实也正在悄然迎来一场关键的技术分水岭。

一边是仍有车企执着于激光雷达，将其视为高端与可靠的象征，坚信通过多模态传感器——摄像头、激光雷达、毫米波雷达的叠加，能够构建出高度精准且具备物理冗余的感知系统，从而保障车辆在复杂环境下的安全性。

而另一边，越来越多的品牌在2025年，开始有意识地转向“纯视觉”方案，强调通过强大的大模型算法与海量数据驱动，仅凭摄像头这双“智慧之眼”，就能提取足够的深度信息并理解复杂场景。他们认为，以数据驱动和AI大模型为核心的纯视觉路线更容易走向成熟，PV E2E不仅更高效，也更为安全。

毫无疑问，这场围绕“眼睛”与“感官”的智驾路线之争，不仅涉及技术范式，更深刻地影响着整个行业的竞争格局与战略方向。例如，最近备受关注的小米YU7就全系标配激光雷达与4D毫米波雷达；而同期发布的小鹏G7，其负责人李小鹏则明确表示将走纯视觉智驾路线。当然，不只是小鹏，包括华为ADS、蔚来OSD等头部企业，也纷纷开始探索“纯视觉”路径。

那么，作为今年智驾领域的“新宠”，纯视觉方案为何会受到全行业的重视？激光雷达路径是否真的不再具备优势？面向未来的L4、L5系统，是否必须配备激光雷达？今天，我们就来探讨这一话题。

首先，需要明确一个现状：当前“L2+”级别的辅助驾驶，主要依赖高精度的局部感知能力。无论是激光雷达还是纯视觉方案，在大多数L2场景中，国产厂商的整体表现已趋于成熟。因此，无论各家车企宣传其智驾系统表现如何，并不是本文讨论的重点。我们更应关注的是行业未来的发展方向——从L2、L2+迈向L3，甚至L4、L5的过程中，最需要解决的关键问题是什么？

是的，我们常在车企发布会上听到“Corner Case”这一表述。本质上，它考验的是智驾系统在极端场景下的泛化能力与鲁棒性。那么，当真正的L4/L5自动驾驶到来时，是否需要硬件提供局部精确的点云数据？是否仍需依赖激光雷达实现多传感器的安全冗余？这确实成为一个关键的技术议题。

与许多人的第一印象不同，激光雷达被引入智能驾驶系统其实非常早。早在2004年，DARPA举办了一场132英里的沙漠无人驾驶挑战赛。当时由于传统GPS精度不足，43支进入淘汰赛的车队几乎全部失败，只有斯坦福大学的“Stanley”汽车脱颖而出。该车创新性地搭载了5个LMS291型号的单线激光雷达，借助激光雷达提供的精确点云图与81米的探测范围，成为首辆成功通关的车辆，并赢得了200万美元奖金。

后来，“Stanley”团队被谷歌X实验室吸纳，启动了秘密的自驾车项目，这便是后来众所周知的Waymo的前身。作为谷歌子公司，Waymo堪称激光雷达+高精地图“多模态”架构的先驱。早在2018年，Waymo One已成为全球首个实现商业化的无人出租车项目。正是Waymo，以及后来的Cruise、Uber等企业所展示的美好愿景，让激光雷达一度被视为自动驾驶领域中不可或缺的关键环节。

在理想的多传感器融合架构中，激光雷达被布置于车顶和车身四周，能向各个方向发射数百万个激光脉冲，并通过精确测量反射时间，生成车辆周围环境的高精度三维图像，无论白天黑夜、雨天或大雾。在早期设计中，激光雷达在多模态感知中扮演核心角色：通过计算反射时间生成点云数据，提供厘米级的距离测量和3D几何信息，与摄像头的“语义理解”及毫米波雷达的“全天候穿透”能力形成互补，再结合高精地图，实现对静态与动态、远近、空中与地面障碍物的精准识别。随着4D毫米波雷达的兴起，激光雷达在最初设计中更被视为L4自动驾驶不可或缺的“神器”。

然而，理想与现实之间常存在差距。近年来，激光雷达在实际应用中并未如预期般完美。例如，通常认为激光雷达在恶劣天气中表现优异，被形容为“看得清、看得远”，但实际情况是，降雨、降雪、浓雾等天气会造成光束严重散射，导致有效探测距离急剧下降，甚至点云建模性能崩溃。有测试显示，暴雨下噪点会增加约5倍，雨雪天气中感知精度下降约40%。

说实话，近处和远处的误检以及恶劣天气下的性能下降尚属“可克服”范畴，毕竟还有毫米波雷达作为补充。但更深刻的挑战在于多传感器的融合问题。理论上，摄像头负责语义信息，毫米波雷达弥补雨雾天气的不足，激光雷达则提供安全冗余，再结合高精地图，堪称完美。然而，如何从“多传感器堆砌”真正实现“智能协同”，目前行业仍面临巨大技术鸿沟。

部分车企虽将激光雷达视为“安全兜底”，实际操作中它却可能成为技术瓶颈。理论上多传感器应提供冗余保障，但实践中若融合策略不当，常引发更多噪声叠加与数据污染。例如，在雨雾天气中，激光雷达产生大量噪点，这些“脏数据”若直接输入融合模块，会严重干扰视觉系统判断，导致误检或漏检。此外，稀疏点云与2D图像对齐困难，激光雷达点云的3D融合模型收敛缓慢，空间调制交叉注意力机制也导致雷视模型训练消耗大量算力。从投影到BEV（Bird’s Eye View，鸟瞰图）需复杂配准，模块间的目标不一致性反而可能放大误差。

尽管近期出现了一些创新模态策略，如时序对齐+多尺度投影以缓解收敛问题，或尝试通过固态LiDAR提升点云密度等，但至少目前，雷视融合仍是自动驾驶领域最前沿也最困难的课题之一。真实情况是，当前融合技术的成熟度在L2+辅助驾驶级别完全够用，但在L3/L4的极端Corner Case场景下，泛化率仍徘徊在60%-70%，远低于人类的95%。虽然高精地图辅助可大幅提升融合精度，但地图更新本身又成为新问题。此外，不同车型传感器的差异，在数据采集、空间对齐、语义密度和时序同步方面难以复用，严重限制了模型训练的效率。

那么，为何行业开始关注纯视觉方案？仅仅是因为成本更低吗？或是因为它比多传感器路线更优秀？并非如此。背后的根本原因与传感器本身关系不大，而更多在于数据——数据驱动与数据效率才是关键。

简单来说，随着AI大模型，尤其是Transformer架构在计算机视觉领域的迅猛发展，整个自动驾驶技术的竞争逻辑已悄然改变。路线之争正从“谁看得更远更清楚”转向“谁学得更快更智慧”，而纯视觉方案恰好站在这波浪潮的中心。原因在于，摄像头输出的图像与视频，正是大模型最“熟悉”的语言，与数据驱动的架构天然契合。无论是ImageNet还是COCO，纯视觉系统可直接迁移通用视觉知识，加速模型收敛，提升泛化能力。

相比之下，激光雷达等多传感器系统因配置、型号、位置和数量差异，导致2D图像、3D点云、4D雷达数据难以跨车型高效复用，形成“数据孤岛”，拖慢模型迭代速度。而纯视觉方案中，只要摄像头分辨率与视场角（FOV）大致相同，数据就能高效复用。例如，一家车企积累的数千万公里影像数据，可供给所有车型的模型使用；若多家车企协同合作，甚至可共建全国性的大规模驾驶数据集。这种“数据飞轮”效应，是目前多传感器路线难以实现的。

进一步讲，面向未来的L3、L4自动驾驶，我们不仅需要更精准的感知系统，更需要更智能的“大脑”——能够进行合理路径规划、提前预判事故，在开放、动态、长尾场景中具备鲁棒决策与前瞻能力，而不仅依赖紧急情况下的“安全兜底”。

大家能否理解这一点？真正的数据驱动，并非在数据海洋中机械“刷题”、靠死记硬背应对标准答案，而是要让机器真正“学会学习”。随着大模型迅猛发展，BEV+Transformer架构日趋成熟，自动驾驶系统正逐渐跳出传统的多层解耦框架，转而基于大模型的多头注意力机制，将感知、决策与控制融为一体，加速数据闭环，实现飞轮效应。一言以蔽之，L3以上智驾系统的核心，在于掌握“学习方法”，而非仅仅做对题目，从而在复杂的“真实考场”中随机应变、提前预判与决策。

那么，纯视觉是终点吗？它是否完美？是否意味着我不看好激光雷达？当然不是。纯视觉也有其天然缺陷，例如在极端天气（雾霾、眩光等）下感知能力仍会受限，鲁棒性不足以覆盖所有Corner Case场景等。展望未来，多传感器方案在理论上仍具备更强的冗余性与鲁棒性。随着4D成像雷达、神经辐射场、跨模态对齐等新技术不断突破，未来高阶自动驾驶必将回归以大模型为核心的多模态融合架构。届时，激光雷达很可能仍将扮演不可替代的关键角色。