#纯视觉方案是更优解吗##汽场全开#

严格意义上来说，特斯拉才是用的纯视觉方案，因为不仅没有激光雷达，毫米波雷达，超声波雷达都不带了。

现在国内厂商的两个方案：一个就是多感知融合不带激光雷达（有的厂商说自己是纯视觉方案，但实际不是），一种就是多感知融合带激光雷达。

现阶段，基本所有厂商的多感知融合不带激光雷达的路线是不带城市智驾的，只有带激光雷达的方案才有城市智驾。

而在未来，端到端算法升级后，实际不带激光雷达，靠摄像头、毫米波雷达、超声波雷达融合也应该能进行城市智驾的。

特斯拉的纯视觉方案有其优势所在，不需要不同传感器的感知融合，摄像头便宜成本低，单感知的软件研发成本低，走的智能驾驶方案是替代人类来进行驾驶。但在人类无法驾驶的路况和天气下往往也无能为力。

另一个方向就是大部分厂商用的带激光雷达的多传感器融合方案，如激光传感器、各种摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、声音感知器等。

思路就是全方位各种传感器覆盖，利用不同传感器的范围、精度、FOV、采样率、成本和一般系统复杂性之间做好平衡，搭建一个完美的感知平台。

比如大雾天气，摄像头不能用了，激光雷达受干扰的情况下，可以通过毫米波雷达来判断障碍物。

比如摄像头在某些场合无法判断立体障碍物的时候，用激光雷达来扫描出精准的3D模型来判断周边路况。而摄像头无法判断前方水坑的深度，激光雷达也可以测量出来。

而激光雷达、毫米波雷达不能用的时候，也可以用摄像头来识别道路的交通标识。

总而言之，就是人能开的路况和天气，自动驾驶能开。人不能开的路况和天气，这种拥有全方位感知的自动驾驶也能开。汽车的智能驾驶将会远远地超过人类驾驶员的水平，达到极低的事故率。

但是这种多感知融合方案的难度比特斯拉的纯视觉难度要大很多，一个是技术上的难度，多感知数据的处理及融合将会非常复杂，对算力，对软件有着极大要求。其次就是成本，要求全覆盖，全感知的硬件成本远远高于纯摄像头的方案。

但无论是哪种方案，高算力的智驾芯片都是必须的。所以如果想后期能升级智驾的，买车的时候还是要看下自己车辆的智驾芯片的算力如何。如果算力一般，就是硬件配置到位，那也得换高算力芯片才能用高阶智驾的。