激光雷達與純視覺方案，哪個才是自動駕駛最優(yōu)選？

自動駕駛技術(shù)作為現(xiàn)代交通領域的顛覆性創(chuàng)新，已經(jīng)成為全球汽車制造商和技術(shù)公司的戰(zhàn)略重點。自動駕駛技術(shù)的核心在于車輛感知環(huán)境的能力，這決定了系統(tǒng)能否在復雜的道路條件下做出安全、有效的決策。當前，感知技術(shù)主要分為兩大類：激光雷達與視覺感知。激光雷達因其能夠提供精確的距離和形狀信息，在自動駕駛技術(shù)早期的開發(fā)中被廣泛應用。然而，隨著計算機視覺技術(shù)的飛速進步，基于攝像頭的純視覺感知方案逐漸嶄露頭角，并在某些場景下展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

激光雷達最初被認為是實現(xiàn)高階自動駕駛不可或缺的核心硬件。其通過發(fā)射激光束并接收反射信號，可以精確測量物體與車輛之間的距離，進而構(gòu)建三維環(huán)境模型，幫助自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)高精度的感知與導航。然而，隨著視覺感知技術(shù)的成熟，尤其是深度學習和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的應用，純視覺方案的感知能力得到了顯著提升。特斯拉等企業(yè)通過在車輛中集成多個攝像頭，依托強大的算法模型，實現(xiàn)了接近甚至超越激光雷達的感知效果。在此背景下，本文將系統(tǒng)地分析激光雷達與純視覺方案在自動駕駛中的技術(shù)應用與市場發(fā)展趨勢。通過詳細討論兩者的優(yōu)缺點及典型應用案例，深入探討企業(yè)在選擇自動駕駛感知技術(shù)時所需考慮的因素，以期為行業(yè)發(fā)展提供有益的參考。

激光雷達技術(shù)分析

1.1 激光雷達的基本原理

激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一種通過發(fā)射激光并接收反射光來測量物體與傳感器之間距離的技術(shù)。其基本工作原理是發(fā)射一個短脈沖的激光束，這些激光束在遇到物體表面時會反射回來，傳感器通過檢測激光發(fā)射和反射的時間差，從而計算出物體與激光雷達之間的距離。通過對多個反射點的距離測量，激光雷達能夠生成一個三維的點云圖像，精確描繪出周圍環(huán)境的幾何形狀和物體分布。

激光雷達的核心組件包括激光發(fā)射器、光學系統(tǒng)、探測器以及控制系統(tǒng)。激光發(fā)射器產(chǎn)生并發(fā)射特定波長的激光束，光學系統(tǒng)則負責聚焦和引導激光束，并將反射的光信號引導到探測器上。探測器將接收到的光信號轉(zhuǎn)換為電信號，控制系統(tǒng)根據(jù)這些電信號計算出距離信息，并生成環(huán)境的三維模型。隨著激光雷達技術(shù)的發(fā)展，調(diào)頻連續(xù)波（Frequency Modulated Continuous Wave，F(xiàn)MCW）激光雷達成為激光雷達發(fā)展的一種新興發(fā)展方向，與傳統(tǒng)的脈沖激光雷達相比，F(xiàn)MCW激光雷達通過連續(xù)發(fā)射頻率調(diào)制的激光波，并通過測量頻差來獲取目標物體的距離和速度信息。FMCW激光雷達的優(yōu)勢在于其能夠同時測量多個物體的速度和距離，具有更高的分辨率和抗干擾能力。這種技術(shù)在高速運動物體的檢測中尤為有效，特別適用于高速公路和城市復雜交通環(huán)境中的應用。然而，F(xiàn)MCW激光雷達的技術(shù)實現(xiàn)復雜，制造成本較高。其涉及的關鍵技術(shù)包括高精度頻率調(diào)制、高速信號處理以及多目標識別等，這些都對激光雷達的硬件和軟件提出了極高的要求。因此，盡管FMCW激光雷達在技術(shù)上具有顯著優(yōu)勢，但其商業(yè)化進程依然面臨挑戰(zhàn)。

1.2 激光雷達的優(yōu)缺點

優(yōu)點：

高精度測距

激光雷達最大的優(yōu)勢在于其測距精度非常高，通?？梢赃_到厘米級別，遠高于傳統(tǒng)的雷達和攝像頭技術(shù)。通過高密度的點云數(shù)據(jù)，激光雷達能夠精確感知周圍環(huán)境中的物體位置、形狀和距離，為自動駕駛系統(tǒng)提供精確的環(huán)境感知。

全天候工作能力

激光雷達不依賴環(huán)境光照條件，能夠在白天、夜晚以及光線復雜的環(huán)境中工作。這使得激光雷達特別適用于多變的戶外環(huán)境，如城市街道、隧道和夜間駕駛等場景。與攝像頭不同，激光雷達不受眩光或逆光的影響，因此在強光條件下仍能保持穩(wěn)定的感知能力。

三維點云生成

激光雷達可以生成高精度的三維點云圖像，提供關于環(huán)境的詳細空間信息。這些點云數(shù)據(jù)可以被用于實時的障礙物檢測、路徑規(guī)劃以及環(huán)境建模，幫助自動駕駛系統(tǒng)在復雜的環(huán)境中做出正確的決策。

抗干擾能力強

根據(jù)激光的波長，激光雷達主要分為905nm和1550nm兩種類型，它們各有特點和應用領域。激光雷達的電磁波不易受到其他電子設備或環(huán)境因素的干擾，因此，激光雷達在具有多種電磁信號干擾的環(huán)境中依然能夠保持穩(wěn)定的工作性能。

缺點：

高成本

激光雷達的高制造成本是其大規(guī)模應用的一大障礙。高精度激光發(fā)射器和探測器的生產(chǎn)成本昂貴，尤其是FMCW激光雷達，因其技術(shù)復雜，制造成本更高。此外，激光雷達系統(tǒng)的維護和校準也需要額外的成本投入，這進一步增加了整車的成本壓力。

系統(tǒng)復雜度高

激光雷達系統(tǒng)的集成和調(diào)試復雜度較高，需要與車輛的電子電氣架構(gòu)進行深度集成。激光雷達不僅需要安裝在車輛的特定位置，以確保其感知視野覆蓋周圍環(huán)境，還需要與其他感知系統(tǒng)（如攝像頭、毫米波雷達）進行數(shù)據(jù)融合。這種復雜的系統(tǒng)集成要求對自動駕駛車輛的開發(fā)和測試帶來了額外的挑戰(zhàn)。

天氣影響較大

雖然激光雷達在夜間和光照復雜的環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異，但在某些惡劣天氣條件下，如大霧、大雨或積雪環(huán)境中，激光束的傳播會受到嚴重影響，導致探測距離縮短、信號衰減，從而影響感知精度。這使得激光雷達在這些天氣條件下的應用存在一定的局限性。

數(shù)據(jù)處理負擔重

激光雷達生成的三維點云數(shù)據(jù)量巨大，需要強大的計算能力進行實時處理。這對自動駕駛系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和存儲能力提出了更高的要求，增加了系統(tǒng)的復雜性和能耗。此外，高密度點云數(shù)據(jù)的實時傳輸也對車內(nèi)網(wǎng)絡提出了更高的帶寬需求。

1.3 激光雷達在自動駕駛中的應用

激光雷達技術(shù)廣泛應用于自動駕駛領域，尤其是在L4及以上級別的自動駕駛系統(tǒng)中。許多自動駕駛系統(tǒng)的核心感知模塊都依賴激光雷達提供的高精度環(huán)境數(shù)據(jù)。例如，Waymo的自動駕駛車輛配備了多種類型的激光雷達，包括短程和長程激光雷達，以確保在不同駕駛場景下均能獲得精確的感知數(shù)據(jù)。在城市道路中，激光雷達能夠幫助車輛識別交通信號燈、行人、非機動車輛以及復雜的建筑物結(jié)構(gòu)，確保自動駕駛系統(tǒng)能夠在擁堵的城市環(huán)境中安全行駛。在高速公路場景下，激光雷達則主要用于檢測前方車輛、識別車道線和道路邊界，幫助自動駕駛系統(tǒng)進行安全的高速行駛和換道操作。此外，激光雷達還在自主泊車系統(tǒng)中得到了廣泛應用。通過激光雷達提供的高精度距離信息，自動駕駛車輛可以精確地識別停車位和周圍障礙物，實現(xiàn)高效的自主泊車功能。盡管激光雷達在自動駕駛中的應用已經(jīng)取得了顯著進展，但其高昂的成本和在惡劣天氣下的表現(xiàn)限制了其大規(guī)模商用化進程。隨著純視覺方案的逐步成熟，激光雷達在自動駕駛市場中正逐漸被很多企業(yè)拋棄。

純視覺方案技術(shù)分析

2.1 純視覺方案的工作機制

純視覺方案是指通過攝像頭采集道路及周圍環(huán)境的視覺信息，結(jié)合計算機視覺技術(shù)進行圖像處理和目標識別，以實現(xiàn)自動駕駛感知功能的技術(shù)路線。純視覺方案的核心在于利用車載攝像頭捕捉多角度、多光譜的圖像數(shù)據(jù)，通過深度學習算法對圖像數(shù)據(jù)進行解析和理解，進而實現(xiàn)對道路、車輛、行人以及交通標志等目標的識別和追蹤。純視覺方案通常采用多攝像頭配置，以實現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的全方位感知。前視攝像頭主要用于識別車道線、交通標志以及前方車輛，側(cè)視攝像頭用于監(jiān)測盲區(qū)和換道輔助，后視攝像頭則提供泊車輔助和后方監(jiān)控。通過多攝像頭數(shù)據(jù)的融合與同步，自動駕駛系統(tǒng)能夠生成一個全景視圖，并對目標物體進行精確定位和跟蹤。

基于深度學習的目標識別技術(shù)是純視覺方案的核心，神經(jīng)網(wǎng)絡通過對大量標注數(shù)據(jù)的訓練，能夠自動提取圖像中的特征信息，實現(xiàn)對復雜場景中多種目標的識別。例如，YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等實時目標檢測算法，可以在高速行駛的場景中快速識別前方障礙物，并提供相應的避障路徑規(guī)劃。此外，純視覺方案還可以結(jié)合光流（Optical Flow）技術(shù)，用于計算連續(xù)幀圖像中像素的移動矢量，從而推測物體的速度和方向。這對于預測行人過馬路、前方車輛減速或變道等動態(tài)場景至關重要。

2.2 純視覺方案的優(yōu)缺點

優(yōu)點：

成本低廉

相比激光雷達，車載攝像頭的成本更低，這使得純視覺方案在大規(guī)模商用化過程中更具優(yōu)勢。車載攝像頭已經(jīng)廣泛應用于汽車行業(yè)，其生產(chǎn)工藝成熟、供應鏈完善，能夠?qū)崿F(xiàn)低成本的批量生產(chǎn)。因此，采用純視覺方案的自動駕駛系統(tǒng)在成本控制上具有明顯的競爭力。

高分辨率圖像

攝像頭可以捕捉高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，提供豐富的環(huán)境信息。這不僅有助于識別車道線、交通標志、車輛及行人等常規(guī)目標，還能夠識別出更多的細節(jié)信息，如路面標識、行人手勢、車輛品牌等，為自動駕駛系統(tǒng)提供更多的決策依據(jù)。

多功能集成

純視覺方案除了能夠?qū)崿F(xiàn)目標識別和障礙物檢測，還可以實現(xiàn)車道保持、交通標志識別、駕駛員狀態(tài)監(jiān)測等多種輔助駕駛功能。通過深度學習算法的優(yōu)化和訓練，攝像頭還可以逐步實現(xiàn)夜視、自動遠近光切換等高級功能，進一步提升系統(tǒng)的智能化水平。

數(shù)據(jù)更新靈活

純視覺方案基于軟件算法的更新能夠不斷提升系統(tǒng)的性能。通過OTA（Over-the-Air）升級，自動駕駛車輛可以隨時獲取最新的視覺算法模型，增強對新出現(xiàn)場景和目標的適應能力。這使得純視覺方案具有高度的靈活性，能夠快速響應市場需求的變化。

缺點：

受限于光照條件

攝像頭對環(huán)境光照條件非常敏感，在強光、逆光或夜間低光環(huán)境下，圖像質(zhì)量會顯著下降，從而影響目標識別的準確性。在強光下，攝像頭可能會出現(xiàn)過曝或眩光現(xiàn)象，導致無法準確識別前方目標；而在夜間或低光環(huán)境下，攝像頭的感知范圍和圖像質(zhì)量會大幅下降，增加了誤檢或漏檢的風險。

易受天氣影響

雨、雪、霧等惡劣天氣條件會顯著影響攝像頭的感知性能。雨滴或積雪覆蓋在攝像頭鏡頭上會造成視野模糊，甚至完全遮擋視線。濃霧條件下，攝像頭的有效感知范圍會大幅減少，導致自動駕駛系統(tǒng)難以獲取準確的環(huán)境信息。

計算資源需求高

純視覺方案依賴深度學習算法進行圖像處理和目標識別，這對計算資源的要求非常高。實時處理多路高分辨率圖像并執(zhí)行復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡推理，需要強大的GPU算力和高效的算法優(yōu)化。這不僅增加了自動駕駛系統(tǒng)的硬件成本，還可能影響系統(tǒng)的實時性和響應速度。

缺乏直接距離信息

與激光雷達不同，攝像頭無法直接提供目標物體的距離信息。純視覺方案通常需要依賴雙目視覺或通過算法推測距離，這在某些復雜場景中可能存在誤差，影響決策的準確性。特別是在高速行駛場景中，缺乏準確的距離感知可能導致自動駕駛系統(tǒng)做出錯誤的避障判斷。

2.3 純視覺方案在自動駕駛中的應用

純視覺方案在自動駕駛領域的應用范圍不斷擴大，尤其是在L2和L3級別的輔助駕駛系統(tǒng)中，純視覺方案已經(jīng)成為主流選擇。特斯拉的Autopilot系統(tǒng)便是最具代表性的純視覺方案之一，該系統(tǒng)通過多攝像頭配置和深度學習算法，實現(xiàn)了車道保持、自動變道、交通標志識別等多項功能。在城市駕駛場景中，純視覺方案可以通過攝像頭識別交通信號燈、行人和非機動車輛，并通過深度學習模型預測其運動軌跡，從而幫助車輛在復雜的城市環(huán)境中安全行駛。此外，純視覺方案還可以與高清地圖和V2X通信技術(shù)結(jié)合，進一步提升城市駕駛的安全性和智能化水平。在高速公路場景下，純視覺方案主要用于車道識別和前方車輛檢測。通過高分辨率前視攝像頭，系統(tǒng)可以精確識別車道線和道路標識，幫助車輛在高速行駛中保持正確車道并進行安全變道操作。同時，攝像頭還可以監(jiān)測前方車輛的動態(tài)，提前識別可能的危險情況，如前車突然減速或變道。盡管純視覺方案在自動駕駛應用中表現(xiàn)出色，但其在某些極端條件下的表現(xiàn)仍存在不足。為此，部分自動駕駛企業(yè)正在嘗試將純視覺方案與其他傳感器融合，以彌補其在感知精度和魯棒性方面的不足。例如，通過與毫米波雷達的融合，純視覺方案可以獲得更準確的距離信息，從而提升自動駕駛系統(tǒng)的整體性能。

融合感知技術(shù)趨勢

3.1 融合感知技術(shù)的必要性

隨著自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，單一傳感器方案在應對復雜駕駛場景時逐漸暴露出其局限性。激光雷達雖然在三維建模和距離測量方面表現(xiàn)出色，但其在惡劣天氣條件下的表現(xiàn)不盡如人意，且成本較高。純視覺方案雖然成本低、集成度高，但在距離感知和光照變化應對方面存在不足。單一的硬件感知方案已然無法滿足自動駕駛汽車行駛要求，通過融合感知技術(shù)提升感知效果成為眾多車企的智駕發(fā)展的主要選擇。融合感知技術(shù)通過將多種傳感器的感知數(shù)據(jù)進行綜合處理，能夠提供更為準確、完整的環(huán)境信息。通過融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，自動駕駛系統(tǒng)可以更好地應對多變的環(huán)境和復雜的駕駛場景。

3.2 數(shù)據(jù)融合與感知決策

在融合感知系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)融合是實現(xiàn)多傳感器協(xié)同工作的關鍵。數(shù)據(jù)融合技術(shù)可以分為低級、中級和高級三種類型：

低級融合

在傳感器數(shù)據(jù)還未經(jīng)過處理前進行融合，通常是對原始數(shù)據(jù)進行拼接或加權(quán)平均。低級融合可以保留更多的原始信息，但對計算資源的需求較高。

中級融合?

在傳感器數(shù)據(jù)經(jīng)過初步處理后進行融合，如特征提取和目標檢測后的數(shù)據(jù)融合。中級融合能夠減少數(shù)據(jù)冗余，提高融合效率，常用于實時性要求較高的場景。

高級融合

在各傳感器獨立完成目標識別和決策后，再對決策結(jié)果進行綜合處理。高級融合的優(yōu)點是系統(tǒng)穩(wěn)定性高，但對感知和決策算法的要求較高，且需要更強的計算能力。數(shù)據(jù)融合后，自動駕駛系統(tǒng)將通過感知算法對融合后的環(huán)境信息進行理解和分析，從而做出駕駛決策。例如，在復雜的城市環(huán)境中，系統(tǒng)可以綜合激光雷達提供的三維地圖和攝像頭捕捉的視覺信息，識別出前方的行人和車輛，并預測其可能的運動軌跡，進而制定出安全的行駛路徑。

3.3 融合感知的應用前景

融合感知技術(shù)在自動駕駛領域的應用前景廣闊。隨著技術(shù)的不斷進步和成本的逐漸降低，融合感知方案有望在未來自動駕駛車輛中成為標準配置。尤其是在L4及L5級別的全自動駕駛系統(tǒng)中，融合感知技術(shù)將成為實現(xiàn)全方位環(huán)境感知、確保行駛安全的核心要素。例如，在高速公路自動駕駛場景中，融合感知系統(tǒng)可以通過激光雷達和攝像頭的協(xié)同工作，精確識別車道線、車輛和障礙物，從而實現(xiàn)安全的自動駕駛。此外，在復雜的城市駕駛場景中，融合感知系統(tǒng)可以結(jié)合高清地圖數(shù)據(jù)和V2X通信技術(shù)，進一步提升環(huán)境感知的準確性和決策的可靠性。然而，融合感知技術(shù)的實現(xiàn)仍面臨挑戰(zhàn)，如多傳感器數(shù)據(jù)的同步處理、數(shù)據(jù)融合算法的優(yōu)化、計算資源的分配等。此外，如何在保證系統(tǒng)性能的同時控制成本，也是融合感知技術(shù)大規(guī)模應用的關鍵問題。

市場方向與企業(yè)選擇

4.1 市場方向

隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，市場對高精度、低成本的感知方案需求愈發(fā)強烈。激光雷達與純視覺方案的競爭與融合成為市場的主要趨勢?，F(xiàn)階段，已有越來越多車企放棄激光雷達，純視覺方案成為車企首選，那自動駕駛未來一定會是純視覺的走向嗎？

成本控制與性能提升并重

市場對于感知方案的選擇越來越注重性價比，如何在保證高精度感知能力的同時降低成本，是未來市場的主要方向。特別是在L4及L5級別的自動駕駛系統(tǒng)中，感知系統(tǒng)的成本控制直接影響到產(chǎn)品的市場競爭力。

感知系統(tǒng)的模塊化與標準化

隨著自動駕駛技術(shù)的逐漸普及，感知系統(tǒng)的模塊化和標準化將成為行業(yè)趨勢。模塊化設計可以降低研發(fā)成本，提升生產(chǎn)效率；標準化則有助于推動產(chǎn)業(yè)鏈的合作與技術(shù)共享，加速技術(shù)的推廣應用。

數(shù)據(jù)驅(qū)動與持續(xù)學習

隨著感知技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動和持續(xù)學習將成為感知系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。通過對海量駕駛數(shù)據(jù)的持續(xù)學習和模型更新，感知系統(tǒng)將不斷提升其對復雜場景的適應能力，進一步增強自動駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性。

法規(guī)與安全標準的完善

隨著感知技術(shù)的進步和自動駕駛技術(shù)的推廣，相關法規(guī)和安全標準的完善也將成為市場發(fā)展的重要推動力。未來，針對激光雷達和純視覺方案的測試與評估標準將更加嚴格，市場準入門檻也將進一步提高，以確保自動駕駛車輛的安全性和可靠性。

4.2 企業(yè)選擇

在自動駕駛感知方案的選擇上，各大企業(yè)根據(jù)自身技術(shù)積累、市場定位和產(chǎn)品規(guī)劃，采取了不同的策略。

特斯拉：堅持純視覺方案

特斯拉作為全球電動車領域的領軍企業(yè)，其Autopilot系統(tǒng)采用了純視覺方案，通過攝像頭和深度學習算法實現(xiàn)自動駕駛功能。特斯拉認為，攝像頭結(jié)合強大的計算平臺和持續(xù)優(yōu)化的算法模型，足以應對大多數(shù)駕駛場景，同時也能夠通過低成本的傳感器配置，實現(xiàn)大規(guī)模商用化。

Waymo：激光雷達與視覺融合

Waymo作為自動駕駛領域的先鋒企業(yè)，一直采用激光雷達與視覺融合的感知方案。Waymo通過自研激光雷達和多攝像頭配置，結(jié)合數(shù)據(jù)融合算法，實現(xiàn)了高精度的環(huán)境感知能力。Waymo認為，激光雷達在三維建模和距離測量方面具有無可替代的優(yōu)勢，是實現(xiàn)L4及L5級別自動駕駛的關鍵。

百度Apollo：多傳感器融合

百度Apollo是中國自動駕駛技術(shù)的代表企業(yè)，其感知方案以多傳感器融合為核心，通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器的數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)了全面的環(huán)境感知能力。百度Apollo認為，單一傳感器難以應對復雜的駕駛場景，多傳感器融合是實現(xiàn)高可靠性自動駕駛的必然選擇。

小鵬汽車：漸進式融合方案

小鵬汽車作為中國新勢力造車的代表之一，采用了漸進式融合方案。在早期產(chǎn)品中，小鵬汽車以純視覺方案為主，通過多攝像頭配置實現(xiàn)L2級別的自動駕駛功能。隨著技術(shù)的不斷進步，小鵬汽車逐步引入激光雷達，探索激光雷達與視覺融合的感知方案，以提升自動駕駛系統(tǒng)的安全性和適應性。

結(jié)論

激光雷達與純視覺方案作為自動駕駛感知系統(tǒng)的兩大主流方案，各自具有獨特的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。激光雷達在高精度三維建模和距離測量方面表現(xiàn)出色，但其成本和環(huán)境適應性仍需改進。純視覺方案具有成本低、集成度高的優(yōu)勢，但在距離感知和光照變化應對方面存在一定的局限性。隨著自動駕駛技術(shù)的不斷演進，融合感知方案成為行業(yè)發(fā)展的趨勢。通過將激光雷達與純視覺方案結(jié)合，自動駕駛系統(tǒng)可以獲得更為全面和準確的環(huán)境感知能力，從而提升駕駛安全性和系統(tǒng)魯棒性。然而，融合感知技術(shù)的推廣仍面臨成本、技術(shù)和法規(guī)等多方面的挑戰(zhàn)。在市場選擇方面，各大企業(yè)根據(jù)自身戰(zhàn)略和技術(shù)路線，采取了不同的感知方案策略。特斯拉堅持純視覺路線，Waymo則主張激光雷達與視覺融合，百度Apollo選擇了多傳感器融合，而小鵬汽車則逐步向融合方案過渡。這些企業(yè)的不同選擇，反映了當前自動駕駛技術(shù)的多樣性和市場的不確定性。未來，隨著技術(shù)的進一步成熟和成本的逐漸下降，融合感知方案有望成為自動駕駛領域的主流選擇，為實現(xiàn)更高水平的自動駕駛奠定堅實基礎。與此同時，相關法規(guī)和標準的完善也將為感知技術(shù)的發(fā)展提供有力支持，推動自動駕駛技術(shù)的全面落地。

審核編輯 黃宇