[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]最近有很多小伙伴在后臺詢問純視覺自動駕駛的優(yōu)劣，純視覺自動駕駛以其低成本、高冗余的技術(shù)路徑，正成為自動駕駛現(xiàn)階段主要的一個發(fā)展方向。但它由于在多個場景下的感知能力不如激光雷達(dá)，也一直飽受爭議。今天智駕最前沿就圍繞純視覺自動駕駛，聊聊它的優(yōu)劣。

什么是純視覺自動駕駛

所謂純視覺自動駕駛，是指車輛不依賴激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等主動傳感器，而是僅依靠車載攝像頭和圖像處理算法來感知周圍環(huán)境。這一思路模仿人類駕駛員靠眼睛“看”道路的方式，通過多個角度的高清攝像頭捕捉圖像，再用深度學(xué)習(xí)等算法來理解這些圖像，從而識別車輛、行人、交通標(biāo)志、車道線等信息，最終做出駕駛決策。

純視覺自動駕駛的核心工作是在二維圖像中提取有用信息，然后通過算法推斷出三維空間結(jié)構(gòu)與動態(tài)變化，從而實(shí)現(xiàn)判斷前方車輛的距離、相對速度以及可能的路徑等功能。這些推斷并不是簡單的幾何計(jì)算，而是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出來的“經(jīng)驗(yàn)”。“從圖像推斷世界”是純視覺方案的基礎(chǔ)，也是它優(yōu)劣的根源所在。

視覺感知的技術(shù)優(yōu)勢

視覺傳感器本身的成本遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)等主動傳感器。攝像頭硬件便宜、體積小、易于大規(guī)模部署，這對整車成本控制尤為重要。相比激光雷達(dá)曾經(jīng)動輒上萬元的價格，攝像頭的投入可以說是微乎其微。

視覺數(shù)據(jù)對語義信息的表達(dá)也更為豐富。攝像頭捕獲的是光學(xué)圖像，其中包含顏色、紋理、符號等大量信息，這些信息在理解道路標(biāo)志、交通燈狀態(tài)、危險手勢等復(fù)雜場景時非常有用。相比之下，激光雷達(dá)輸出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)雖然精確，但在原始語義信息量上遠(yuǎn)不如圖像數(shù)據(jù)。

對于純視覺自動駕駛來說，輸入是統(tǒng)一的圖像數(shù)據(jù)，這使算法開發(fā)與迭代可以更集中、更一致。在多傳感器融合的系統(tǒng)中，每種傳感器的數(shù)據(jù)格式就不一樣，在開發(fā)時，需要先做復(fù)雜的數(shù)據(jù)對齊和融合架構(gòu)設(shè)計(jì)；而在純視覺方案中，開發(fā)者只需圍繞圖像感知算法本身積累數(shù)據(jù)、迭代模型，相對簡化了數(shù)據(jù)處理流程。

此外，通過不斷訓(xùn)練視覺模型，還可以讓自動駕駛系統(tǒng)在更多復(fù)雜環(huán)境下對物體做出更準(zhǔn)確的識別和分類。對于一些動態(tài)對象的意圖預(yù)測（比如前車突變方向、行人可能橫穿馬路等），圖像數(shù)據(jù)本身的細(xì)節(jié)也能給出更多線索。

純視覺方案的技術(shù)劣勢

純視覺的優(yōu)勢非常明顯，但劣勢也有很多，這也是為什么很多主機(jī)廠依然選擇激光雷達(dá)作為主要感知硬件的原因。

純視覺最顯著的問題是距離和深度的推斷不如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等主動傳感器穩(wěn)定。攝像頭捕獲的是二維圖像，要從二維圖像準(zhǔn)確推斷三維空間結(jié)構(gòu)和測量距離，需要依賴模型內(nèi)部的估計(jì)和推理。這種推斷在普通場景下可以做得不錯，但在極端光照、遮擋嚴(yán)重或遠(yuǎn)距離場景中，會出現(xiàn)誤判或者不穩(wěn)定的情況。與之相比，激光雷達(dá)通過發(fā)射激光束直接測量返回時間，從而獲得精確的三維信息，這種測距方法在很多情況下更可靠。

攝像頭對光照和天氣條件也非常敏感。雨天、霧天、大雪、逆光等條件都會極大削弱圖像的清晰度或?qū)Ρ榷龋@會影響視覺算法對環(huán)境元素的識別能力。相對而言，雷達(dá)類傳感器在雨霧等惡劣天氣下表現(xiàn)得更穩(wěn)定，像是毫米波雷，在低能見度環(huán)境中更是能穩(wěn)定提供有效信息，這是純視覺難以達(dá)到的能力。

純視覺自動駕駛在復(fù)雜場景的泛化能力也有限。純視覺系統(tǒng)訓(xùn)練需要大量樣本覆蓋各種可能出現(xiàn)的路況和動態(tài)組合，但現(xiàn)實(shí)世界場景多變且不確定性因素很多，訓(xùn)練數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)無法完備。在未見過的極端情況或特殊組合場景下，深度學(xué)習(xí)模型可能無法做出正確判斷，這也會帶來潛在的安全風(fēng)險。

很多視覺系統(tǒng)還需要在圖像預(yù)處理、特征提取、三維重建等環(huán)節(jié)使用極高算力，這在車載平臺資源有限的情況下也帶來了很大的困難。高算力投入相當(dāng)于“隱性成本”，雖然硬件本身便宜，但為了保證實(shí)時性可能需要更昂貴的計(jì)算平臺。

技術(shù)發(fā)展的方向

現(xiàn)階段，很多車企的自動駕駛方案都是選擇“融合感知”路線，即在攝像頭之外加入激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知硬件來補(bǔ)充信息。這種融合既能利用視覺數(shù)據(jù)的豐富語義，也能借助激光雷達(dá)等提供的精確空間信息，使自動駕駛汽車在復(fù)雜場景下提升整體感知的可靠性與冗余能力。

從技術(shù)趨勢上看，純視覺和多傳感器融合其實(shí)各有適用場景。純視覺依靠圖像信息和強(qiáng)大的算法，能夠?qū)崿F(xiàn)較低成本下的環(huán)境理解，并且隨著算力提升和模型優(yōu)化，其感知能力可以不斷提高。多傳感器融合則在環(huán)境理解的穩(wěn)定性和安全冗余性上有天然優(yōu)勢，尤其是在復(fù)雜或極端工況下可以更可靠。

最后的話

純視覺感知對于自動駕駛行業(yè)來說，并不是一個低成本的選擇，而是一套以圖像為核心、通過數(shù)據(jù)規(guī)模與工程化閉環(huán)換取感知能力的系統(tǒng)型路線。它的優(yōu)勢在于低硬件成本、豐富語義信息與統(tǒng)一的數(shù)據(jù)生態(tài)，這使得模型迭代、在線回流與大規(guī)模場景覆蓋成為可能，可以加速產(chǎn)品化與自動駕駛普及。