人类是视觉动物，凭借双眼获取视觉信息、辨别方向和距离。而当你的汽车帮助你驾驶的时候，什么又是它的“眼睛”呢？

答案是车载传感器。它们持续不断地采集环境信息，然后回传给智能汽车的大脑——计算平台。通过感知算法精准地复现出周围环境，再由决策算法基于对周围环境的认知来进行车辆的路径规划。

目前市场上的4D 毫米波雷达每帧约输出 1000 多点，而一个 128 线激光雷达每帧输出可达十几万点，二者输出的数据量相差了 2 个数量级之多。

激光雷达

激光雷达也是一种主动传感器，最常见的ToF (Time of Flight) 测距法，就是通过主动发射激光光束，并测量他们与周围物体反射往返的时间来确定距离和位置。激光雷达通过向外界发出每秒数百万个激光点，可以获取到这些点的三维定位信息，清晰呈现出行人、斑马线、车辆、树木等物体细节，达到图像级分辨率。而且，激光点越密集，分辨率就越高，越能完整且清晰地重构真实世界。

由于其“主动发光”的特性，激光雷达受周围环境光线变化的影响非常小，在一片漆黑的夜间环境也能够“精准洞察”。此外，激光雷达能够直接获取到物体的体积和距离，不像摄像头要靠“猜”，因此针对小型、异形障碍物的检测，应对近距离加塞、隧道、车库等复杂场景，都会有更好的发挥。不过，激光雷达的性能在大雨、雪、雾等极端天气下也会受到一定程度的影响。

综上所述，其实摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种智能汽车上最常见的传感器，各有优缺点。但三个传感器叠加在一起，就能发挥更大的作用。

摄像头是被动传感器，能识别丰富的色彩信息，但受光线影响显著，在一些光线不好的环境下置信度相对较低。毫米波雷达的置信度高，但因分辨率较低，能够识别出的物体类型较少，无法有效感知行人、自行车或更小的物体。激光雷达不论是从测距能力、置信度、可感知物体细节，综合实力都很出色，可能最大的缺点，就是有点“贵”。

但毫无疑问的是，激光雷达的成本正在迅速降低，越来越多的汽车厂商已经将激光雷达集成至了量产车型中，提升智能驾驶系统的安全性与舒适性。随着芯片化技术在不断进化，激光雷达的元器件数量已大幅减少，而且自动化产线的效率上升，也有助于生产成本的下降。激光雷达已经从几年前的百万元级别，降至了目前的几千元级别，成为普通消费者也能用上的“汽车黑科技”。

最后回归到用户需求，一个智能驾驶系统是不是“好用”，还是用户说了算。在感知层面，传感器各有长短版，如何让它们更好地“各司其职”，发挥各自最大的优势才是关键。随着智能驾驶软件能力的不断迭代，相信未来也会逐渐“解锁”更多的硬件潜力，进而赋予消费者更丝滑、更舒适的智驾体验。