[首发于智驾最前沿微信公众号]最近懂车帝的一场测试，在行业引起了非常大的讨论，作为以纯视觉为主的特斯拉，却凭借非常优秀的表现，获得了排名第一的成绩。这个排名也催生出了一个讨论，那就是实现L4是否必须依赖激光雷达，纯视觉是否就足以胜任？
其实自动驾驶从L2辅助驾驶向L4完全无人化的跃迁，不仅意味着算法与算力的升级，更对车辆环境感知能力提出了全新要求。在自动驾驶系统中，环境感知相当于人类的视觉、听觉和触觉。摄像头模拟人眼，能够获取丰富的色彩和纹理信息；毫米波雷达类似听觉，可在黑暗或恶劣天气下探测障碍物；而激光雷达则兼具深度测量与精确定位的能力，能够在三维空间中重建周围环境。要实现L4级别的“完全无人驾驶”，系统必须在任何可预见的场景下都能稳定运行，因此“多样性与冗余性”成为设计原则，不同类型的传感器互为补充，避免单一感知失效带来的盲区与安全隐患。
纯视觉方案完全依赖摄像头采集图像数据，尽管其硬件成本低、易于与现有摄像头系统集成，但对光照与天气变化极为敏感。尤其是在强逆光、夜间或暴雨、沙尘天气等场景中，摄像头图像可能出现过曝、欠曝或严重噪声，导致后端算法的识别与定位误差增大。由于这些极端场景往往属于“长尾场景”，一旦感知错误，系统可能出现“幻想”现象——即“Garbagein,Garbageout”，对安全性构成直接威胁。因此很多人认为，纯视觉方案目前更适用于L2辅助驾驶，而非对安全冗余要求极高的L4场景，如比亚迪天神之眼C，作为一套为普通家用车准备的智驾系统，就采用了纯视觉方案，传感器组合包括5颗毫米波雷达+12颗摄像头（前视三目摄像头为核心）+12颗超声波雷达。其更高阶的天神之眼A与天神之眼B均配备了激光雷达。
激光雷达通过发射激光脉冲并测量返回时间，可精确计算到物体表面的距离，并生成高精度点云图。这种三维点云数据能够在不同光照和气象条件下保持较为稳定的性能，是构建精确环境模型的关键。与摄像头相比，激光雷达的测距精度通常可达厘米级，即使在夜间或弱光环境，也能有效感知行人、自行车、车辆等障碍物的具体位置和形状。点云数据也更易于与高清地图进行匹配，大幅提升定位精度与场景理解能力。
但激光雷达也并不是万能的，其在雨、雪、雾等气象条件下，也会受到水滴和雪花的干扰，产生噪声点云。早期机械旋转式激光雷更有体积大、成本高、寿命相对有限等缺点，这些缺点一度制约了其在大规模商用汽车上的部署。为此，近年来固态激光雷达与混合扫描激光雷达技术不断成熟，体积和成本逐步下降，但距离高性价比摄像头还有一定差距。基于成本、体积和维护等考量，纯视觉方案依然具有一定吸引力，尤其在对安全冗余要求不如L4严苛的应用场景中。
纯视觉方案想要得到很好的效果，需要依赖深度学习模型进行图像识别、语义分割和深度估计，特斯拉的纯视觉方案之所以能如此有效，更多是因为其FSD系统的强大。特斯拉FSD V12作为特斯拉推出的全自动驾驶系统重大版本迭代，首次采用端到端神经网络架构，将感知、决策与控制三阶段整合为单一神经网络模型。
端到端的大模型架构试图将感知、决策和控制统一到一个黑盒模型中，简化系统架构。然而此类大模型缺乏可解释性，一旦预测有哪些PG电子游戏得分高的小技巧和攻略？结果异常便难以溯源和调试，给安全认证与故障排查带来巨大挑战。模块化串联方案通过感知、预测、规划等环节分层实现，每个模块功能独立，具备更高的可解释性与可有哪些PG电子游戏得分高的小技巧和攻略？控性，有助于快速定位故障并制定针对性修复策略。
智驾最前沿以为，就现阶段的自动驾驶技术而言，感知融合才是实现L4的可行方案。对于L4自动驾驶而言，需满足“失效可运营”（fail-operational）与“最小风险操作”（minimalriskmaneuver）要求。也就是说，无论是感知模块、决策模块或控制执行发生故障，车辆都必须在不依赖人工干预的情况下，将自身安全地带至最小风险状态。这就要求传感器系统在任何单一模块失效时，仍能通过冗余传感器提供足够的环境信息。当摄像头因遮挡或脏污暂时失效时，激光雷达与毫米波雷达仍能继续感知；同理，当激光雷达因积雪或雨滴干扰产生噪声时，摄像头提供的视觉信息可做补偿。如此多模态融合，才能为L4的“零事故”目标提供坚实保障。
其实激光雷达与纯视觉方案的选择也受ROI（投资回报率）影响。激光雷达及其相关的高性能处理硬件，显著推高车辆BOM（物料清单）成本；而纯视觉方案仅需大规模量产的CMOS摄像头及相对便宜的算力平台，硬件成本更易被普通乘用车厂商接受。因此，对于仅以销售车辆为主要目标、并不计划运营Robotaxi服务的乘用车厂商而言，部署激光雷达的经济动因并不强烈。相反，若车企旨在营运Robotaxi车队，则必须在安全冗余与成本之间做出平衡，并往往选择多样化传感器来满足L4运营需求。
激光雷达和纯视觉方案在“长尾场景”识别上的表现也存在差异。所谓“长尾场景”指的是那些发生概率极低但对安全至关重要的异常路况，例如施工区错综复杂的路障、货车散落的杂物、夜间穿行的野生动物等。Robotaxi运营商通常结合生成式AI与强化学习技术，在仿真平台上构造大量长尾场景，并以此训练多模态感知系统，以提升对极端场景的鲁棒性。纯视觉方案若缺乏三维点云的辅助，更难以对少数极端场景进行可靠重建与决策，从而难以满足“零事故”的商业化安全标准。
综上所述，实现L4级别的无人自动驾驶，并非单靠某一种传感器或算法就能一劳永逸。激光雷达在深度信息获取和恶劣环境适应方面具有天然优势，而摄像头则在成本和丰富语义信息方面占优。纯视觉方案虽然在L2辅助驾驶场景中已展现出不俗潜力，但要满足L4对多场景冗余、安全可解释和长尾场景鲁棒性的严格要求，仍需在硬件、算法和仿真训练方面进行更多创新与突破。
在可预见的未来，多模态传感器融合仍将是通往完全无人驾驶的主流路径；纯视觉方案则可能更多作为成本优化或特定场景下的补充技术，与激光雷达及其他传感器协同进化。只有在多传感器、全算法架构与大规模仿真验证三者协同下，方能实现安全可靠的L4自动驾驶。
