随着各大汽车品牌纷纷推出各具特色的辅助驾驶技术方案，纯视觉与激光雷达两种技术路线的优劣之争再次引发广泛讨论。
尽管并非高阶辅助驾驶领域的专家，但在多次实际体验之后，我还是愿意分享一些个人观察和思考。
在人工智能领域，有一个被广泛提及的概念——“Scaling Law”，即数据越多、质量越高、算力越强，系统的整体表现就越出色。这一点同样适用于辅助驾驶技术。目前摄像头技术已经非常先进，甚至手机上都已搭载上亿像素的镜头，但车载摄像头依然普遍采用800万像素，核心原因就在于当前车用计算芯片的算力尚无法处理更高分辨率图像带来的海量数据。
现在，车载芯片主要负责对摄像头采集的信息进行实时分析与决策，但目前主流高端芯片的算力大致在500至1000TOPS之间，这在面对大规模图像数据时仍显得捉襟见肘，从而限制了辅助驾驶能力的进一步提升。
理解了这一背景，我们就可以更理性地看待纯视觉和激光雷达之间的比较。从原理上看，激光雷达在雨雾等复杂天气条件下具有更强的穿透力，似乎更具安全性。然而，由于算力瓶颈的存在，两者在实际应用中的表现差距并不明显。
随着芯片技术不断进步，无论哪种感知方案，其在辅助驾驶中的表现都将持续优化。
另外值得一提的是，纯视觉方案在成本控制方面具有明显优势，更容易实现大规模部署，从而积累更多数据用于模型训练和迭代升级。这也是部分车企如小鹏、特斯拉选择全力投入纯视觉方案的重要原因之一。
归根结底，辅助驾驶技术的发展并不仅仅依赖于传感器的选择，而更在于算法水平与芯片性能的竞争。谁能在算法优化和算力支持方面占据优势，谁就能提供更出色的辅助驾驶体验。
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