自动驾驶中纯视觉替代不了激光雷达？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着自动驾驶技术的不断发展，纯视觉和激光雷达（LiDAR）两种主流环境感知成为了大家的热议话题。基于摄像头的“纯视觉”方案在成本、分辨率和语义理解方面取得显著优势，不少人设想“移除LiDAR，只用摄像头+AI”也能实现可靠感知。但现实远比想象复杂，为什么纯视觉难以完全替代LiDAR？

首先要知道，摄像头与LiDAR的工作原理截然不同。摄像头通过光学透镜和图像传感器获取二维彩色图像，记录场景的颜色、纹理和光照等信息。LiDAR则发射激光脉冲，测量光脉冲从发射到接收的飞行时间（Time-of-Flight），直接计算出与物体间的距离，生成高精度、三维结构的点云。二者获取的信息维度和性质也不同，摄像头擅长提取纹理与语义，但不具备直接的物理深度测量能力；LiDAR以毫米至厘米级精度测距，但缺乏颜色与细节纹理信息。

想要实现三维空间重建，摄像头需要借助双目立体视觉或深度学习算法来推测深度。双目视觉通过左右摄像头之间的视差进行三角测量，短距离内准确度尚可，但随着目标距离加大，视差越来越小，深度误差迅速放大。此外，纹理稀少的平面、强光直射或阴影区域，都会导致特征匹配失败，使深度误差进一步增大。而基于单目深度估计的深度学习模型虽然在某些公开数据集上表现不错，但本质上依赖于统计推断，一旦训练数据与实际驾驶场景存在分歧，就会出现误判；而且单目网络只能输出相对尺度深度，需要结合里程计等其他信息才能还原绝对距离，这些外部信息自身也会引入额外误差。

同时，摄像头对光照条件极其敏感。在夜间、隧道口或迎光行驶时，图像容易出现噪点或过曝，严重影响目标检测和跟踪算法的准确性。即使加装红外补光或高感光度传感器，也会增加系统成本和功耗。相比之下，LiDAR几乎不受外界可见光影响，可以在弱光甚至全黑环境下正常工作，保证夜间的距离测量精度。再有，恶劣天气对摄像头的影响也尤为显著，大雾会散射可见光，使图像对比度骤减，轮廓模糊；大雨时，雨滴附着在镜头上会造成图像畸变；积雪则可能遮挡车道线和障碍物。虽然可以用去雾、去雨等图像恢复算法在一定程度上缓解问题，但要恢复到无瑕影响的状态，在真实高速行驶环境下非常困难。LiDAR在雨雪天气下也会受到水滴和雪花的影响，但LiDAR可以通过多脉冲滤波、强度抑制和硬件优化，能在一定程度上滤除杂波并保持测距稳定性。

不可否认，摄像头具有颜色和纹理优势，可用于像素级的语义分割、交通标志识别、车道线检测等任务。基于深度学习的语义分割网络，能够准确区分行人、车辆、建筑物等不同类别信息，为自动驾驶决策提供丰富上下文。而LiDAR仅提供稀疏点云，缺乏颜色信息，需要通过点云深度学习算法进行分类和分割，不如图像直观，但近年来，点云深度学习技术取得了显著进展，使LiDAR在语义分割领域性能不断提升。

现如今，自动驾驶系统往往采用多传感器融合，将LiDAR与摄像头数据进行紧耦合，使二者优势互补。如将点云投影到图像平面，用深度学习网络对图像进行语义分割后，再与LiDAR点云进行配准，可同时获得高精度的三维几何信息与丰富的语义标签。这样，即便在夜间视线差时，LiDAR也能补充深度信息；在交通标志识别场景中，摄像头的彩色高分辨率画面更易于识别标志细节。若仅凭纯视觉进行三维测距与语义理解，一旦遭遇突发光照变化或遮挡情况，就可能导致感知系统失灵，进而危及行车安全。

为什么大家会研究纯视觉，其实这是从成本方面在考虑，摄像头价格仅为几百至几千元人民币，而高精度的多线束LiDAR动辄数万元甚至十几万元。很多车企都试图通过纯视觉方案降低传感器成本，但想要满足自动驾驶系统的安全冗余与法规合规，就不得不选配更高分辨率、更高灵敏度的工业级相机，或者增加红外辅助设备，其成本已经接近或超过低端LiDAR。为了提取和推断深度信息以及运行复杂的图像算法，还需要更强大的算力平台，使得算力成本和功耗大幅提升。相比之下，LiDAR输出的点云数据本身就是几何化的物理量，后端处理链路相对简单，对算力需求更低，综合来看，LiDAR或许并非想象中那么难以承受。

在可靠性与冗余设计上，LiDAR表现也更胜一筹。知名LiDAR厂商如Velodyne、Innoviz、Ouster等，通过不断优化硬件与散热结构，使设备在高温、低温、震动、雨雪等恶劣环境下保持稳定性能。摄像头在极端温度或剧烈颠簸时，镜头可能出现对焦漂移、图像模糊或传感器噪声，影响图像质量与算法输出。一旦摄像头失效或性能大幅下降，就需依赖其他传感器保证冗余，而最可靠的备份传感器正是LiDAR。若放弃LiDAR，仅靠摄像头与毫米波雷达的组合，在探测远距离小目标（如行人、骑行者）时依旧存在盲区；毫米波雷达分辨率较低，无法准确区分近距离障碍物的精细轮廓，更谈不上生成高精度三维地图。

在高精度地图构建与实时定位方面，LiDAR也具备显著优势。稠密的三维点云可直接用于构建高精度地图，记录道路两侧护栏、路缘、建筑物等静态环境特征，为车辆定位提供可靠参考。视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术不断进步，但在光照变化剧烈、重复纹理或者弱光场景时，特征点提取与跟踪易失败，导致定位漂移。LiDAR SLAM则基于高精度距离测量，即使在夜间或灰暗环境下也能稳定定位，整体鲁棒性更高。要想用纯视觉方案构建与LiDAR相媲美的高精度地图，必须投入海量标定、手动修正和算法开发，成本与复杂度极大增加。

当然，在部分如仓库自动搬运、校园巡检或低速Robotaxi低速、场景可控的应用中，纯视觉方案结合毫米波雷达或超声波传感器，也能实现较为稳健的感知效果且成本较低。但一旦涉及高速公路、高密度城市道路或多变天气场景，仅靠摄像头就难以确保足够的安全。LiDAR提供的高精度、高帧率三维点云，能够降低测速测距误差，给系统留出更宽裕的反应时间，显著提高行驶安全性。

随着技术发展，LiDAR正朝着更小型化、低成本、高精度方向快速迭代。固态LiDAR（Static LiDAR）通过硅光子或MEMS微镜实现无需机械旋转的光束扫描，成本与尺寸不断下降，可靠性日益提高。随着生产规模扩大，LiDAR价格有望逐渐逼近平民价位，使其与摄像头在成本上的差距进一步缩小。而想要让纯视觉在所有行驶场景下达到LiDAR级别的测距与鲁棒性能，需要在算法和硬件层面实现跨越式突破，短期内难以实现。

从算法角度考虑，深度学习可以通过海量数据训练网络提取图像特征，并基于视觉内容进行深度推断，但这始终是一种经验性感知，缺乏物理测量的可解释性与确定性。一旦遇到如某条陌生道路、特殊建筑物外观、不同天气条件下的新型障碍物训练数据覆盖不到的场景，纯视觉系统就可能发生盲区或误判。LiDAR输出的点云代表真实的几何距离，噪声与误差可以在滤波阶段进行定量处理，可解释性更强，能为决策模块提供更稳定的输入。

对于很多消费者来说，LiDAR的存在证明该自动驾驶汽车更加安全。当用户看到车顶或车窗旁安装着LiDAR时，更容易相信车辆的感知能力。纯视觉方案尽管在演示中表现良好，但用户对“仅靠相机来测距”的担忧依然存在。在短期商业化推广中，LiDAR不仅是技术选型，更是品牌与安全承诺的象征。

综上所述，尽管纯视觉感知技术在目标检测、语义分割和深度估计等方面取得了显著进展，并且在成本层面具备一定优势，但由于其先天无法获得高精度物理距离、对光照和天气条件敏感、算法对算力依赖高以及可解释性不足等多重局限，纯视觉难以完全取代LiDAR。LiDAR凭借高精度、高鲁棒性和良好环境适应性，依旧是自动驾驶感知系统中的核心传感器。未来的最优方案，仍是通过摄像头与LiDAR、毫米波雷达等多种传感器的跨模态融合，构建多冗余、多维度的全场景感知体系，为自动驾驶提供更高水平的安全保障与智能驾驶体验。

审核编辑 黄宇