激光雷达成‘伪命题’！小鹏高管为何对远距感知失望？

在自动驾驶的浩瀚天空中，目前有两种飞行路线引领着这场技术的竞赛。一种是以特斯拉为代表的视觉主导路线，几乎放弃了除了摄像头以外的所有其他传感器，另一种则依赖激光雷达与其他传感器的融合，例如华为与理想汽车的自动驾驶方案。这两种技术路径，就像是两条不一样的航线，各自有着不同的风景和目的地。

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然而，小鹏汽车的经历，却给人们提供了一个非常有趣的视角。它曾在一段时间里，依赖激光雷达，但如今却选择了转向视觉感知。这一转变像是打开了一扇新的窗户，让我们看到了激光雷达是否真如它所宣扬的那样，能在自动驾驶中占据一席之地。小鹏汽车自动驾驶产品的高级总监袁婷婷，在多个场合中毫不避讳地指出，激光雷达所谓“看得远”的优势其实是一个伪命题。她的这番话，迅速引发了对激光雷达技术的广泛讨论。

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那么，为什么激光雷达并非自动驾驶的“最佳伴侣”呢？袁婷婷从多个角度为我们解答了这个问题。

首先，激光雷达作为主动传感器，原理依赖于向外发射近红外光，通过计算反射回波的时间来确定物体的距离与位置。

听起来好像非常高大上，但这其中也有不少的局限性。想象一下，如果你拿着一个手电筒照向远处，随着距离的增加，光线的强度会迅速减弱，这就像激光雷达在距离物体更远时，回波信号的衰减一样。以目前最先进的192线激光雷达为例，它在200米外的感知能力，和一台普通的800万像素摄像头相比，差距实在不小。我们需要的并不是简单的远距离感知，而是要精准判断远处的物体究竟是飘荡的塑料袋，还是在马路上横冲直撞的电瓶车。因此，袁婷婷强调，最适合用来检测远距离物体的传感器，应该是高分辨率的摄像头，而非激光雷达。

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此外，激光雷达还有一个致命的短板，那就是它容易受到多径效应的影响。

在复杂的城市环境中，尤其是那些充满建筑物与各种反射面的位置，激光雷达可能会因光波多次反射而产生误差，导致原始信号失真，甚至误判物体的形状与位置。更糟糕的是，市场上大多数激光雷达的帧率，都远低于摄像头，这就意味着，在高速行驶的车辆周围，激光雷达难以快速准确地捕捉到移动的物体，从而可能导致识别上的偏差。

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更为重要的是，激光雷达在恶劣天气下的表现也让人堪忧。

在大雨或浓雾等天气条件下，激光雷达由于近红外光的波长较短，穿透能力大打折扣，导致其无法在这些极端环境中有效感知周围的物体。相比之下，毫米波雷达的表现则更加稳定，因为它的波长较长，能够更好地穿透雨雾，确保在任何天气情况下都能提供可靠的数据。

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总的来说，袁婷婷的观点相当清晰：激光雷达虽然在一定程度上能提供远距离感知，但它的局限性显而易见，尤其是在复杂多变的自动驾驶环境中。相比之下，集成高分辨率摄像头与其他传感器的综合系统，才能真正为自动驾驶提供稳健、可靠的感知能力。

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这就像是我们在日常生活中，常常选择依赖一双“明亮”的眼睛去观察周围的世界，而不是单纯依赖一种视力模糊的工具。每一种技术背后，都有其适合的场景与任务，而要达到理想的自动驾驶效果，更多的是让多种技术像乐队里的不同乐器一样，协同合作，奏响和谐的乐章。