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研发客服随着科技的不断进步，智能驾驶技术正在以前所未有的速度发展。在这个领域，激光雷达成为了一种备受瞩目的关键技术，它不仅是汽车的“隐形安全气囊”，更是实现高阶智能辅助驾驶（城市NOA）的捷径。技术分享会上深入探讨激光雷达的优势和应用，揭示它在智能驾驶领域的重要性。
#1激光雷达的核心优势
激光雷达是一种主动发光的传感器，通过发射激光束并接收反射光信号，能够精准地获取周围物体的三维位置信息。
●与传统的视觉感知相比，激光雷达具有以下三大核心优势：
◎抗干扰：不受环境光线变化影响，即使在夜间或恶劣天气下也能准确感知周围环境。
◎真三维：直接获取高精度的距离、方位、高度、速度等三维参数，为精准定位提供支持。
◎高置信度：能够直接判断物体是否存在，减少漏检、误检的可能性，特别适用于检测细小、异形障碍物。
#2激光雷达在提升安全性和驾乘体验方面的作用
在现代汽车中，AEB（自动紧急制动）系统是一项关键的安全功能。然而，AEB的误触发问题一直是制约其发展的瓶颈。激光雷达的引入能够有效降低AEB的误触发风险，提升驾乘体验和安全性。激光雷达可以精确识别障碍物，避免误触发，确保驾驶员和乘客的安全。
#3激光雷达在L3级别自动驾驶中的应用
众多头部汽车制造商，如奔驰、宝马、沃尔沃，都计划在其L3级别自动驾驶系统中搭载激光雷达。对于高阶智能驾驶而言，激光雷达被认为是必备的。激光雷达的精准感知作用，为L3级别以上的高阶智能驾驶提供了可靠的支持。
对于特斯拉的“视觉路线”，施叶舟指出，特斯拉技术路线的背后是通过大量的数据驱动完善模型，试图打造一套适配各种场景的模型。官方统计，截止2023年10月，Autopilot 累计行驶里程超 90 亿英里，FSD beta 累计行驶里程超 5 亿英里。
为了处理这些海量数据，特斯拉储备了 14000 块总价值高达数百亿美元的AI芯片，可同时处理1600亿帧图像。与此同时，特斯拉从 2014 年开始自研芯片，21 年发布了 7 nm AI 训练芯片以更好地适配算法模型。“算法+算力+数据”，构成了难以追赶的竞争壁垒。
施叶舟还指出，从“全成本”看，不用激光雷达看似节省了一些硬件显性成本，但需要投入更多的资源进行开发，抬高了隐性成本，在车辆销量规模有限的情况下，这些隐性成本均摊下来实际上远高于硬件成本。
#4激光雷达与视觉方案的比较
纯视觉方案虽然在某些场景下表现不错，但其局限性也相当明显。与之相比，激光雷达可以更加精确地判断障碍物是否存在，并且提供厘米级的精度，有效探测地面上的低矮物体。此外，激光雷达还能够提供更及时的速度信息，优化对复杂城区场景的处理能力，提高驾驶员和乘客的舒适性体验。
#小结
激光雷达作为一种高精度、高可靠性的传感器，在智能驾驶技术中扮演着不可或缺的角色。它的引入不仅提升了智能汽车的安全性，还改善了驾乘体验。随着技术的不断进步，激光雷达的应用前景将更加广阔，为实现更安全、更智能的交通系统提供强有力的支持。
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