自动驾驶纯视觉方案到底有哪些弊端？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着人工智能与传感器技术的快速发展，自动驾驶汽车逐步走入公众视野。其中，关于感知系统的技术路线选择，始终是大家争论的焦点。尤其是“纯视觉方案”，也就是主要依赖摄像头进行环境感知，不使用或极少使用激光雷达和毫米波雷达的方案，更是在以特斯拉为代表的企业推动下，成为众多车企研究的重点，甚至在24年成为各车企追捧的主要技术方向。纯视觉路线听起来似乎更具性价比，也更接近人类驾驶员的感知方式，但随着技术不断推进，其弊端也逐渐显现。

人类视觉≠机器视觉：认知能力的本质区别

首先需要明确的是，纯视觉方案的提出是希望自动驾驶汽车像人一样“看懂”世界。人类驾驶者主要依靠眼睛和大脑来识别路况、判断距离、预测风险，视觉系统可以覆盖绝大多数驾驶任务。但这并不意味着摄像头加神经网络的组合，就能等同于人类感知。

人类大脑拥有数百万年进化而来的图像处理能力，不仅能精准识别物体，还能根据经验、常识进行推理，如看到小孩在路边玩耍，就知道可能要减速。但深度神经网络的“智能”是在有限样本中训练出来的，在面对陌生或复杂情况时，表现常常不稳定。而且，纯视觉系统没有“触觉”或“深度感知”能力，无法像人类那样通过立体视觉和肌肉反馈协同来判断距离或速度。

因此，即使摄像头分辨率再高，图像处理能力再强，其在实际道路上仍面临对突发情况判断力不足的问题。这种“认知差距”是当前视觉方案最大的问题根源。

深度感知能力有限：距离判断误差大

摄像头擅长的是二维图像捕捉，而自动驾驶所需的是三维空间理解。为了模拟立体视觉，纯视觉方案通常采用双目或多目摄像头，通过视差计算出物体距离。然而，这种方法存在物理极限，受视差基线距离、成像质量和环境光线影响非常大。

在近距离（例如5米以内），摄像头可以较准确地估算距离；但距离一旦拉长到30米甚至更远，基于图像的深度计算误差就会急剧上升。尤其在夜间、逆光、雨雪等恶劣天气条件下，图像质量下降，深度估算更是容易失准。当深夜在高速行驶时，如果误判前方车辆的距离，就可能无法及时制动，导致追尾事故。

相比之下，激光雷达或毫米波雷达采用的是主动测距机制，能直接获得目标距离和速度信息，受光照影响小，误差更小。因此，缺乏高精度的深度感知，是纯视觉方案天然的技术短板。

对光线变化高度敏感：极端环境适应差

纯视觉系统非常依赖自然光照条件，其对光线变化的容忍度远低于雷达类传感器。在白天晴朗的环境中，摄像头可以清晰捕捉路况细节，但在夜间、隧道、强逆光、雪天或雨天等场景下，其性能会迅速下降。

在夜间行车时，若对面车辆开启远光灯，会造成强烈炫光干扰，使摄像头捕获图像严重过曝，目标边缘模糊，甚至无法识别物体；而在大雾天或大雨天，摄像头成像质量也会急剧下降，视觉模糊，信号噪声变大，导致系统错误判断甚至感知失败。

反观毫米波雷达和激光雷达，由于其不依赖可见光，而是通过电磁波或激光主动扫描环境，因此具备较强的全天候工作能力，尤其在低能见度场景下优势明显。纯视觉方案在这些环境下的脆弱性，不可避免地成为其实际部署时的严重障碍。

遮挡与盲区问题难以解决

自动驾驶系统必须能够应对包括视线受阻、车辆遮挡、交叉路口等各类复杂道路场景。在这些场景中，摄像头由于依赖可见光成像，视野受限非常明显，极容易出现“看不见”的盲区。

举个例子，前车在正常行驶，其后方存在行人突然横穿马路的风险。由于纯视觉系统主要依靠摄像头获取前方图像，在完全被前车遮挡的情况下，它无法“看到”正在穿越马路的人，直到前车刹车或变道才可能识别。此时系统的反应时间已非常有限。

训练数据依赖性强，泛化能力弱

视觉感知系统背后的深度学习模型，需要依赖大量标注清晰、覆盖广泛的训练数据。这些数据通常包括各种交通场景、天气条件、道路类型等，用于训练系统识别各种物体和行为。但真实道路的变化极其复杂，总有新情况是模型“没见过”的。

想象一下，若某地区突发暴雨，道路被积水淹没，交通标线消失；或是出现一个没被系统学过的异型交通标志。如果训练数据中没有类似案例，纯视觉模型往往就“看不懂”，甚至会作出错误决策。

更严重的是，深度学习模型往往具有“黑箱”属性，难以解释其为何做出某个判断，给故障排查和系统优化带来巨大难度。而多传感器融合系统（例如激光+视觉+雷达），由于具备多源数据校验机制，可以在一个传感器失效时由另一个补充，从而提供更强的鲁棒性和泛化能力。

缺乏速度感知能力，难以应对高速场景

自动驾驶系统不仅需要识别物体“是什么”和“在哪里”，还要判断“它会往哪里走”、“它走得有多快”。在高速行驶场景下，这种时间敏感性尤为重要。、如在高速路上，系统就需要根据前方车辆的速度和加速度预测其变道行为，做出及时响应。

摄像头虽然能连续捕捉图像帧，但其本身无法直接获取物体的相对速度信息。纯视觉方案通常依赖光流（optical flow）技术或目标跟踪推断速度，但这种方法精度不高，尤其在图像模糊、采样间隔变动等情况下更易失准，导致系统无法精准预测前方车辆运动趋势。

相反，毫米波雷达可以直接提供目标的径向速度数据，极大提升系统对周围动态变化的响应能力。在高速场景下，这种能力往往决定着自动驾驶系统的安全性。纯视觉方案在这一关键技术能力上的缺失，使其很难单独胜任高速自动驾驶任务。

安全冗余不足，难以满足L4以上自动驾驶要求

在自动驾驶等级逐步迈向L3/L4的过程中，对系统稳定性、故障容忍度、安全冗余的要求极高。任何一个传感器的短时失效，都可能导致严重后果。因此，各车企普遍采用“传感器冗余”策略，即多个不同类型的传感器相互印证，确保感知结果的可靠性。

纯视觉方案由于成本考虑，通常不设置冗余摄像头或多类型感知系统。一旦主摄像头遭遇污染、损坏、遮挡或软件崩溃，整个系统感知能力将大打折扣，甚至完全“失明”。这种单一感知模式的安全风险，无法满足高级别自动驾驶的可靠性要求。

尤其是在如Robotaxi、自动配送车等无人化运营场景中，无法依赖人工及时干预。一旦出现感知故障，车辆就只能停滞，甚至误操作，带来极大安全隐患。而多传感器融合方案由于具备更强容错能力，可通过其它传感器“顶上”，避免系统全盘瘫痪。

视觉是基础，融合才是未来

不可否认，视觉在自动驾驶感知中扮演着核心角色。摄像头具有成本低、体积小、信息密度高的优点，是自动驾驶的“眼睛”。但仅靠“眼睛”无法完成所有驾驶任务，尤其是在安全和冗余要求极高的L4/L5级别自动驾驶系统中，必须有“耳朵”（雷达）、“手指”（触觉）、“大脑”（地图与高精定位）等配合。

从技术演进趋势来看，真正具备规模部署能力的自动驾驶系统，大多采取“多传感器融合”路线。视觉、雷达、激光、超声波、IMU等共同构成复杂的传感系统，在不同场景下各司其职，相互补偿，以实现更安全、更可靠的感知能力。

纯视觉方案尽管在成本上具有优势，但从技术角度来看，其弊端决定了它无法独立支撑高级别自动驾驶的发展。未来自动驾驶的核心，不是“去雷达”，而是“用得合理”。盲目排斥非视觉传感器，不仅不能降低成本，反而可能增加系统出错的概率，反而得不偿失。

审核编辑 黄宇