百度纯视觉和华为激光雷达方案，谁才是未来的主流智驾？

我们人类为什么没有激光雷达，只有纯视觉的眼睛？其实从第一性原理来看待这个问题，我们人类要活着，自然选择也好，人类实践也罢，都在说明一个道理，在这个世界上安全的存活，纯视觉就足够了！

未来的主流智驾我认为只有纯视觉，即便是激光雷达方案，激光雷达也是纯视觉的一个拐棍（辅助），真正在起主导作用的只是那几个摄像头。

纯视觉能够打败激光雷达，还真是被特斯拉折腾出来的结果。

摄像头vs激光雷达，最本质的区别就是2D信息和3D信息，激光雷达天然的可以生成三维信息，而我们生活的环境就是三维的，这点上对于后期的处理很方便。而摄像头我们可以理解成一张张的图片，也就是2D的，早期的自动驾驶，无法通过这一张张的图片获取到深度信息，也就是无法满足在三维空间的行驶，必须有其他传感器（雷达）辅助才行。

但是后来特斯拉引入的OCC占用网络模型，最大的特点就是可以将一张张时间序列的图片叠加在一起，形成具有深度信息的3D像素空间，类同于“我的世界”游戏呈现的状态。

好吧，至此，激光雷达最大的优势被OCC占用网络这项技术给抹平了，而其价格昂贵的劣势又凸显出来。此消彼长，纯视觉方案更优秀。

其实，懂行的人还会提出另外一个优势，就是激光雷达在低光照（夜间）或者光线变化大的情况下表现得更好。好吧，这个的确需要承认。我们仔细分析一下这个场景，低光照。汽车自带灯光系统，可以弥补低光照问题。如果是扩大来看得话，更多的“长尾问题”等待解决，这些都不是传感器层面能解决的。

长尾问题只能靠：端到端大模型。现如今的自动驾驶大模型都是分开的，检测大模型，预测大模型，决策大模型，模型之间都是基于规则构建的。这种人工定义的规则，无法做到穷举，就无法彻底解决长尾问题。

而端到端大模型，只有传感器数据输入，直接决策输出，无人工参与的训练，才能彻底解决长尾问题。当然，即便是激光雷达方案，也面临同样长尾问题，这并不是两个方案的本质区别，这里只是提及一下，不做过多讨论。

结论就是：激光雷达虽然可以天然的形成3D空间状态，但是通过视觉摄像头，引入OCC占用网络后，也可以呈现同样的能力。激光雷达的价格更贵，并不会成为未来的主流。即便激光雷达可以有优秀于视觉传感器的地方，也只是修修补补，并无本质区别，那些长尾问题还是需要依赖端到端大模型来彻底解决。

当然，这并不意味着激光雷达方案就此消失，未来会形成两套机制。更多的传感器，会在不同波长的情况下去感知这个世界，原理上更安全一些。那些高端豪华车依旧会坚持激光雷达路线，做到装备差，价格差！服务高端客户。但是更多的普通民众，会选择成本更优秀的，效果差不多（几乎一致）的视觉方案！

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