激光雷达≠高阶智驾?芝能科技白皮书揭示行业三大误区,硬件堆砌≠智能驾驶,算法与数据融合才是核心竞争力

2025-09-28 20:22:53 7833次浏览

  

芝能科技发布《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》,系统梳理了当前智能驾驶行业存在的认知偏差与技术宣传乱象。白皮书明确指出"配备激光雷达不等于实现高阶智  能驾驶"、"高算力不等于高性能体验"等关键观点,强调算法、数据与系统工程能力的融合才是技术发展的核心。

白皮书重点分析了智能驾驶技术体系中的实际落地难点,特别是感知系统与算法的协同问题。针对行业普遍存在的"硬件堆砌"误区,报告以多传感器融合方案为例,探讨了实现真正高阶智能驾驶的可行路径。

激光雷达与高阶智能驾驶的认知误区

当前中国辅助驾驶行业正进入以安全为核心的发展阶段,激光雷达作为感知系统的重要组成部分,正被众多车企列为标配甚至多层配置。但从技术实现路径来看,激光雷达仅是车辆感知环境的手段之一,其核心价值在于提供高密度点云信息,帮助构建车辆周围的三维模型。

以192线激光雷达为例,虽然在空间分辨率和识别精度方面具有优势,但在复杂光照或恶劣天气条件下,其探测能力会因信号衰减而大幅下降,导致感知误差和安全隐患。此外,激光雷达无法独立识别交通标识、灯光信号等语义信息,必须与视觉感知模块协同工作。

因此,单纯配备激光雷达,甚至多枚激光雷达,并不等同于具备高阶智能驾驶能力。部分厂商在产品功能尚未完全实现的情况下,将激光雷达作为营销卖点,误导消费者认为激光雷达是实现高阶智能驾驶的充分条件。

多传感器融合的优势

从感知系统整体架构来看,不同传感器各具特点:

  • 摄像头擅长识别交通符号、信号灯等语义信息
  • 毫米波雷达具备良好的穿透能力,适用于雨雾等恶劣天气
  • 超声波雷达主要用于低速泊车场景的近距离障碍物识别
  • 激光雷达则在建图精度和三维识别方面表现突出

多传感器融合系统的设计初衷正是为了弥补单一传感器的局限性。以鸿蒙智行为例,其融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达、dTOF等多种传感器,构建稳定、冗余的感知体系。通过算法对不同来源数据进行时间同步、空间对齐和信息重构,显著提升了系统在复杂环境下的可靠性。

这种融合方案不仅增强了系统的场景适应能力,更为算法优化和模型迭代提供了丰富的数据支持。因此,智能驾驶能力的本质不在于硬件堆砌,而在于从芯片、传感器到算法、数据闭环、功能安全体系的全链路协同优化。

算力参数的宣传误区

除了激光雷达的认知偏差外,行业在算力指标宣传上也存在与实际价值脱节的现象。高算力芯片虽然被视为系统能力的象征,但在实际应用中,高算力未必能带来高性能体验。

算力的实际价值取决于其与感知算法、路径规划、控制策略等软件模块的匹配度,以及模型部署效率和动态场景处理能力。部分厂商虽然配备了百TOPS级算力芯片,但由于缺乏相应的软件支持,最终只能部署低复杂度模型,无法充分发挥算力潜力。

 数据闭环体系的建设同样重要。算法模型的迭代依赖于大量场景数据的采集、标注、仿真与验证,这些工程能力远非单一芯片能够解决。缺乏超算中心和稳定云服务支持的厂商,即便拥有先进芯片,仍会面临更新缓慢、误判率高、模型泛化能力差等问题。

安全能力的构建

安全能力的构建也不能仅靠算力堆砌。在功能安全和信息安全两个维度上,需要通过多层级冗余机制来提升系统鲁棒性。如前向+侧向多通道冗余感知架构、失效控制策略、状态监测与容错机制等,都是智能驾驶系统必须解决的工程挑战。

 

归根结底,算法迭代能力、工程体系建设和真实场景测试,是智能驾驶从实验室走向量产落地的关键路径。当前行业中以激光雷达数量、算力参数为代表的"硬件竞赛",正逐渐暴露出其技术局限性。过度强调"硬件即能力"不仅误导用户,更掩盖了算法、数据与系统工程的真正价值。

行业启示

白皮书的发布是对这一现象的集中回应,旨在推动行业从"参数竞争"转向"价值竞争"。对整车企业而言,构建自研能力、打造数据闭环、优化算法部署、提升安全冗余,将成为突 破高阶智能驾驶瓶颈的关键。对消费者而言,应当回归理性认知,关注系统成熟度与真实使用体验,才能真正享受智能驾驶带来的安全与便捷。

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