大家好，我是大凡光学，今天聊聊纯视觉自动驾驶为什么不是未来的趋势。

先说结论：纯视觉的自动驾驶技术绝不是未来的发展趋势。

特斯拉是纯视觉派的代表。在马斯克看来，无论是汽车还是道路，都是为人类设计的。人通过视觉收集信息，然后大脑处理信息来驾驶，那也可以通过同样的方式实现汽车的自动驾驶。

纯视觉方案中的图像传感器的优点是能以高帧率、高分辨率获取周围复杂的环境信息，且价格便宜。但缺点同样明显。纯视觉方案的成像质量受到环境亮度影响较大，在恶劣环境下完成感知任务的可靠性会大幅下降。

但是实际上，视觉应与激光雷达组成完美的互补体。

激光雷达通过发射脉冲激光并探测目标的散射光特性获取目标的深度信息，具有精度高、范围大、抗干扰能力强的特性。但是，激光雷达获取的数据稀疏无序、难以直接利用，且激光单色的特性让其无法获取颜色和纹理信息。而这正好是视觉摄像头所擅长的。

从技术上讲，目前自动驾驶的难点主要在于感知和决策规划，纯视觉的路线缺点太大。虽然以后，算力会越来越大，越来越便宜可以实时跑更复杂的神经网络模型，但是视觉这种手段本身就很有局限性，并且越往后期训练成本越高，受环境影响也越大，造成基本不可能达到商用级别的鲁棒性；而现实道路的复杂性，和真实世界近乎无穷无尽的变化，是很难利用有限的数学模型（神经网络模型）完全拟合出来的。

比如，对视觉方案来说，红绿灯或者交通标致等是非常简单有限的图形，但是放在香港，东京那种狭窄的充满花花绿绿广告牌的街道，却很难准确鲁棒的识别出来。

所以，基于可靠性的考虑，将视觉与激光雷达所获得的信息进行融合，实现更加精确的环境感知，将是未来的主流。

好了，今天的话题就到这里。如果您也喜欢机器视觉、自动驾驶的话题，就关注大凡光学吧。