陈震把小康也挂出来了，
我是站队纯视觉路线的，包括小鹏现在也加入了纯视觉队伍
我先举例子，你也可以举例子证明搭载激光雷达更好
1，特斯拉Robotaxi(纯视觉)即将大面积超过谷歌Waymo(一堆激光雷达)的覆盖范围，目前已经不相上下
注意，是大面积超过
2，特斯拉在懂车帝的极限测试下展现出吊打各种激光雷达的方案车型能力，包括阿维塔12等搭载侧向激光雷达也没有测试通过6/6项目
3，特斯拉fsd在安全反应速度和驾驶顺滑度上无人能及。我已经使用接近1w公里(从今年2月到现在)置顶有大量视频
4，特斯拉纯视觉已经落地北美，中国，并且在欧洲各国展开测试，有视频为证，并且在澳大利亚，英国，等右舵行驶的地方也可以使用
5，李彦宏在最近的内部高管会议上，也决定萝卜快跑转向纯视觉
下面是激光雷达的缺陷
汽车激光雷达作为自动驾驶的核心传感器，虽然在三维环境感知方面具有显著优势，但其性能和可靠性受多种因素制约。以下是激光雷达的主要失效场景和固有缺点：
⚠️ 一、失效场景（环境与物理限制）
1. 恶劣天气干扰
* 雨雾/大雪：雨滴、雾滴或雪花会散射和吸收激光束，导致信号衰减、点云密度下降或产生虚假噪点。暴雨中探测距离可能从200米缩短至50米以内，甚至完全失效。
* 沙尘/烟尘：空气中悬浮颗粒物会进一步加剧散射，干扰真实目标识别，尤其在工地、矿区等场景。
2. 特殊材质物体识别困难
* 低反射率物体：深色沥青、黑色衣物、橡胶轮胎等吸收大量激光能量，回波信号微弱，易漏检（如夜间穿深色衣服的行人）。
* 高反射率或透明物体：镜面金属、玻璃幕墙、积水表面可能引发镜面反射或穿透，导致点云扭曲或数据缺失（如误判积水为障碍物）。
3. 极端光照条件
* 强逆光或低角度阳光：直射阳光可能使接收器饱和，产生虚假回波或降低信噪比，尤其在黄昏/日出时段。
* 隧道/桥下阴影：明暗交替环境易造成点云断层，多次反射还可能生成噪点。
4. 物理遮挡与污染
* 镜头污损：泥土、冰霜或油膜覆盖发射/接收窗口，直接阻断信号传输。部分车型需配备自动清洁系统（如疏水涂层+喷气装置）缓解此问题。
* 安装位移：轻微碰撞或振动可能导致雷达角度偏移几毫米，需重新标定才能恢复精度。
⚙️ 二、固有缺点与技术瓶颈
1. 高成本与制造复杂性
* 传统机械式激光雷达单价数万元，固态方案虽降至千美元级，仍显著高于摄像头和毫米波雷达。精密光学元件（如MEMS振镜、1550nm激光器）和车规级耐久性要求推高量产难度。
2. 探测距离与测速局限
* 距离限制：主流产品有效探测范围仅150–250米，低于高速公路场景所需的300米以上要求。
* 无原生速度感知：缺乏多普勒效应支持，需依赖连续帧点云推算速度，高速目标追踪滞后。
3. 数据处理与系统负担
* 海量点云计算：每秒百万级点云需GPU/ASIC芯片实时处理，否则引发决策延迟（如突发横穿行人响应不足）。
* 多雷达协同难题：车身多雷达数据融合需高带宽通信（如车载以太网），易因网络拥堵丢包。
4. 可靠性与维护挑战
* 机械结构寿命短：旋转部件平均失效时间仅1000–3000小时，远低于车规级13000小时标准，固态方案（如Flash/OPA）是趋势但未完全成熟。
* 校准依赖性强：需定期静态/动态标定维持精度，维修成本高（如更换光学模组需专业设备）。
5. 场景适应性不足
* 动态目标追踪弱：远距离或快速移动物体点云稀疏，轮廓识别模糊（如自行车突然变道）。
* 无语义信息：无法识别颜色、文字（如交通标志），需依赖摄像头互补。
💡 三、应对方案与发展趋势
为缓解上述问题，行业主要采取以下策略：
* 多传感器融合：结合毫米波雷达（抗天气干扰、测速准）、摄像头（语义信息）和超声波雷达（近场探测），构建冗余系统。
* 固态技术升级：OPA光学相控阵和Flash激光雷达逐步替代机械结构，提升寿命并降低成本。
* 算法优化：通过深度学习滤除雨雾噪点，增强低反射率物体识别能力。
* 高精地图辅助：预存环境数据补偿实时感知盲区，但需频繁更新维护。
(Deepseek整理)大V陈震谈懂车帝测试结果
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