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智能駕駛事故頻發,激光雷達與純視覺之爭,國內車企何去何從?

   時間:2025-04-14 12:20 來源:ITBEAR作者:江紫萱

隨著智能駕駛技術的快速發展,相關事故頻發,引發了公眾對智能駕駛安全性的廣泛關注。這些事故背后,既有車企過度宣傳的因素,也反映出部分司機對智能駕駛技術的誤解與不當使用。

智能駕駛與自動駕駛雖一字之差,但含義大相徑庭。近期,智能駕駛事故頻發,再度引發了業界對于雷達方案的熱烈討論:是純視覺方案更安全,還是激光雷達更勝一籌?

在這場技術路線的較量中,特斯拉是純視覺方案的堅定支持者,而國內多數車企則傾向于采用激光雷達方案。值得注意的是,發生事故的車型中,不乏采用純視覺方案的低配車型。

據清華大學蘇州汽車研究院智能網聯中心技術總監孫輝介紹,純視覺方案高度依賴模型的泛化能力,因此在特定條件下,如光線不足或過曝時,可能存在漏檢風險,甚至完全失去感知能力。他進一步指出,國內車企在硬件與模型訓練方面與特斯拉相比仍有一定差距。

針對純視覺方案的夜間表現,業界存在不少質疑。特斯拉目前多數車型仍使用3.0版本硬件,配備8個200萬像素攝像頭,算力為144 TOPS。然而,這一版本硬件的攝像頭在夜間成像方面可能存在不足。相比之下,新款Model Y采用的4.0版本硬件,配備了8個500萬像素索尼攝像頭,算力提升至720 TOPS。索尼攝像頭在極低光照條件下仍能清晰成像,且對照度的適應范圍遠超人眼。

盡管國內車企在車載攝像頭、芯片等硬件配置上并不遜色,但在訓練算力與數據方面卻存在明顯短板。純視覺方案的軟件提升主要依賴于大數據訓練,而特斯拉在這方面具有先發優勢。據悉,特斯拉V12版本FSD使用了長達1000萬段、每段1分鐘的用戶駕駛數據,累計行駛距離超過1000萬公里。如此龐大的數據量,對于國內車企而言,無論是數據采集還是標注成本都是難以承受的。

一位國內第三方智駕方案供應商透露,特斯拉在數據方面的優勢確實顯著,這得益于其先發優勢。他預估,只有當一家車企的累計銷量超過百萬輛時,才可能具備相對充足的模型訓練數據基礎。

然而,在中國復雜的路況下,沒有激光雷達的輔助駕駛系統顯然力不從心。純視覺方案與激光雷達方案各有千秋,關鍵在于如何根據具體路況和車型特點進行合理選擇。業界普遍認為,過分強調結果而忽視技術路線的發展過程,可能導致消費者的認知偏差,這是極為不利的。

因此,無論智能駕駛技術發展到何種程度,駕駛者始終應該保持對車輛的操控權,而不是完全依賴機器。智能駕駛技術只是輔助手段,真正的安全駕駛還需依靠駕駛者的判斷與操作。

智能駕駛技術的發展雖然帶來了諸多便利,但同時也伴隨著一系列挑戰與問題。面對這些挑戰,我們需要保持理性與客觀的態度,既要看到技術的優勢,也要正視其存在的不足。

在未來的智能駕駛時代,我們期待看到更加安全、可靠的技術方案,為駕駛者提供更加智能、便捷的駕駛體驗。同時,我們也呼吁廣大駕駛者保持警惕,合理使用智能駕駛技術,共同營造一個安全、和諧的交通環境。

 
 
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