长城魏牌CEO：智能驾驶传感器非越多越好 堆料是对用户不负责

3月25日消息，长城魏牌CEO赵永坡今日发布视频，详细介绍了智能驾驶路线中，采用激光雷达和纯视觉方案背后的差异。

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赵永坡表示，我们常常见到对各个媒体对国内辅助驾驶系统的排名，其中，特斯拉并不总是表现得那么突出，然而，我们必须尊重特斯拉这家公司的成就。

特斯拉的纯视觉自动驾驶非常棒，不用于国内车企大多采用激光雷达与视觉结合的方式。为什么特斯拉坚持纯视觉路线呢？答案在于性价比和第一性原理。

特斯拉认为，如果人类仅凭两只眼睛就能驾驶汽车，那么当AI能力足够强大时，摄像头也能实现与人相当甚至超越人的表现，因此，特斯拉坚信仅依靠摄像头就能将智能驾驶开发的非常好。当智能驾驶的开发和体验尚未达到理想状态时，特斯拉认为问题出在AI能力不足。

在中国市场，许多车型采用雷达与摄像头结合的方案，这种组合存在的原因在于雷达和摄像头各自存在局限性。摄像头可以识别物体，但对物体的硬度或柔软度的判断并不准确，虽然它能够通过算法进行判断，但是对距离的掌握不够精准。

雷达在距离感知方面表现出色，特别是在特殊天气条件下，雷达探测具有显著优势，这是采用激光雷达+视觉技术路线的逻辑之一。

然而，特斯拉认为，问题的根源并非技术，而是AI能力不足。摄像头已经足以捕捉到这些场景信息，但AI能力不够，无法充分提取视觉信息。

许多汽车制造商采用雷达和摄像头结合的方案，这是在当前技术和AI算法下一种务实的选择。长城汽车公司也选择了这种方案，这是基于我们当前的AI能力、传感器的标定能力和算法的漂移综合考虑的结果。选择了一种传感器路线，并非对错之分。

此外，赵永坡还指出，传感器的数量并非越多越好，例如，有摄像头和激光雷达的辅助驾驶系统，摄像头捕捉到前方的气球时，这是一个柔软的物体，可以穿过它，不会对车辆造成任何伤害。

而激光雷达可能会扫描出一个点云来告诉你它是一个球体，但不会告诉你这个球体是软的还是硬的，从安全角度出发，如果你采用的是保守的标准，那么当遇到这种情况时，你应当立即采取制动措施。

算法会遇到另一个矛盾：当两种传感器给出相反的答案时，如何决策？这种决策依赖于算法、算力和判断力，可以说这是一种内耗。

这样的选择也背离了我们初衷——利用两个传感器的优势叠加来做出最佳决策，原本的优势现在变成了内耗，也浪费了车辆算力。

针对用户对是否真的需要两个、三个甚至四个激光雷达的疑惑，赵永波表示：激光雷达数量越多，体验并不一定会越好。

从用户心理角度来看，拥有多个激光雷达的车辆似乎更具优势，这种设计初衷是为了在消费者心中制造竞争优势，从而获取胜利。

但辅助驾驶系统可能并不总是需要四个或三个激光雷达，而且还让用户为额外的两个并不必要的激光雷达买单，如果使用不当，甚至可能产生不良效果，这与公司的造车理念相关。

如果仅仅是为了在市场中战胜用户，这种量化的方法可能是最简单的路径，但同时也是对用户的不负责任。

对于我们真正以用户需求为导向的汽车设计，必须考虑到用户可能不知道的需求和一些未曾考虑到的因素，坚持技术向善的原则。