近日，理想汽車CEO李想在2024理想AI Talk第二場對話晚間舉行時，透露了公司繼續使用激光雷達的決定並非是因爲自身技術不夠好，而是出於對安全的考量。
李想表示：“很多人不太理解，說你爲什麼要保留激光雷達？他會說是不是因爲你技術不好，不是的，我覺得還是爲了安全。如果你經常在中國，晚上夜路來開的時候，你會看到有尾燈壞掉的大貨車，大貨車會直接停在主路上，我們今天的攝像頭，在沒有光線下看到的距離其實只有100米出頭。激光雷達在沒有任何光線的情況下，是可以看到200米，這就可以幫助我們實現130公里時速的AEB。因爲我們是個面向家庭的車，每個人生命安全都非常的重要，所以這是我們繼續來保留激光雷達一個根本的一個所在，如果馬斯克在中國在深夜裏，他也會選擇然後把前面的一顆激光雷達保留下來，因爲特斯拉對於安全同樣的重視。”
然而，與理想汽車的激光雷達方案不同，特斯拉一直堅定支持純視覺方案才是自動駕駛的未來。特斯拉CEO馬斯克多次在公開場合批評激光雷達方案，他直言：「只有傻瓜才在汽車上放激光雷達，自動駕駛行業誰寄希望於激光雷達、誰就註定失敗！激光雷達昂貴、不必要，也很荒謬，註定要讓人失望。」
馬斯克表示，在飛船上，激光雷達解決方案或許是可行的，但在複雜的道路駕駛環境中，神經網絡和攝像頭才是最爲有效的方式。特斯拉的自動駕駛系統正是基於這一理念，通過攝像頭實時採集路況信息，並藉助視覺神經網絡將圖像轉化爲三維場景，再由自動駕駛計算機進行精準的分析和決策。
特斯拉是視覺感知方案的堅定支持方，一直強調「化繁爲簡」的理念。之所以捍衛純視覺路線，是基於其在數據、算力與算法三方面的巨量投入。特斯拉在海外地區積累了最多的數據量，花費了最大的算力，搭載了最好的算法。經過海量數據的訓練迭代，才換來精確的感知系統與體驗稱當的城區智駕，並在量產輔助駕駛方面保持着領先地位。據了解，特斯拉擁有全球最多的智駕量產車，每天在線運行的車達200萬輛，爲純視覺算法的迭代提供了源源不斷的數據來源。此外，特斯拉的DOJO智算中心總算力預計將達到10萬PFLOPS，價值相當於投入30億美金，爲自動駕駛系統的研發提供了強大的算力支持。算法層面則不言而喻，國內智駕玩家依然處於亦步亦趨的狀態。
相比之下，國內多數汽車製造商和供應商採用融合感知方案，結合多種傳感器，以增強系統的冗餘性和感知能力。因此，多傳感器融合方案備受國內廠商青睞，紛紛通過開發或投資的方式佈局激光雷達和高精地圖領域。
據了解，目前理想汽車所採用的激光雷達均來自全球激光雷達行業的龍頭企業禾賽科技。就在理想AI Talk舉行的當日，禾賽科技宣佈新獲三家國內銷量Top 5車企的十餘款車型定點，加上近期獲得的長城、長安等頭部主機廠的多個新車型定點，禾賽科技已累計獲得來自21家車企的超過100款前裝量產定點車型。
純視覺方案和激光雷達方案是自動駕駛領域中的兩大主流技術路線。純視覺方案主要依賴攝像頭收集的視覺信息，結合計算機視覺技術和深度學習算法進行圖像處理和目標識別，以實現自動駕駛的感知功能。這種方案的優點在於成本相對較低，更接近人類駕駛的感知方式，能夠通過高分辨率、高幀率的成像技術獲取豐富的環境信息。然而，純視覺方案的缺點在於容易受到環境光照變化的影響，並且在距離感知和圖像處理方面對算法的依賴性較高。
激光雷達方案則通過發射激光脈衝並接收反射回來的信號來測量物體的距離和速度，提供高精度的三維空間信息。激光雷達在三維建模和距離測量方面具有優勢，能夠在各種光照和天氣條件下穩定工作，提供更爲精確的物體位置、距離和大小信息。不過，激光雷達的成本相對較高，且可能受到雨雪霧等惡劣天氣的影響。
前瞻產業研究院認爲，目前新能源汽車無論是含有激光雷達的多傳感器綜合感知方案，還是視覺感知方案，都還屬於研發初步階段，對外依賴程度高，均存在各自需要克服的困難，最終能以最便宜的價格提供相同功能產品的方案將成爲感知的未來。
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