华为车BU总裁称：纯视觉不足以支撑L4级自动驾驶，有啥弊端？

华为车 BU 总裁称「纯视觉不足以支撑 L4 级自动驾驶」，纯视觉方案存在哪些技术瓶颈？快科技7月8日消息，近日，华为智能驾驶解决方案产品线总裁李文广接受媒体“电动星球”专访时，就自动驾驶路线之争进行了回应。针对争议极大的 “纯视觉能否走到L4（自动驾驶）” 问题，李文广给出了否定答案。他解释道，纯视觉方案在黑暗低照度、逆光强光、雨天镜头污损等极端场景下，存在天然的信息感知短板，部分障碍物信息根本无法被有效捕捉。华为在大量实测中验证了这一短板，从安全底线出发，必须搭配激光雷达等多传感器做融合感知，才能满足高阶自动驾驶的可靠性要求。同时他也强调，这并非否定纯视觉路线：特斯拉FSD是纯视觉领域的标杆，在道路感知、控制丝滑度上做到了行业顶尖，值得学习，但“单次横跨美国零接管”并不等于达到L3、L4级别。此外，对于特斯拉FSD入华的竞争影响，李文广持开放欢迎态度，他认为FSD入局有三重正面价值：良性竞争能倒逼国内智驾行业持续技术迭代，推动整体能力进步；其商业化模式能为国内行业提供优质参考；能快速培育用户的智驾付费习惯，让高阶智能驾驶的真实价值被更广泛的市场认可。

其实能想象到，这是一个识别分工的问题，纯视觉就是摄像头，虽然能实现和人眼一样正常看到的视觉。但还是有距离限制，有阴暗光线、雨雪天气等遮挡因素就会让视觉产生一定的盲区。而融合感知是在摄像头基础上增加了激光雷达，毫米波激光雷达、超声波雷达、GNSS（全球导航卫星）+ IMU（惯性测量单元）、V2X（车路协同，Vehicle-to-Everything）

当然除了硬件之外，还要一套可以云端学习，可以不断的吸收不同场景不断进化的AI大模型服务端。

当然硬件是最关键的，软件体系是可以升级的，也是可以买服务的！但硬件每一个硬件都有非常重要的作用。少了肯定就无法实现识别，无法阿判断复杂的路段，也无法来完成一些准确的决策。

而融合感知，现如今在摄像头方面也有很多个，覆盖了前视单/双/三目、环视鱼眼、侧视、后视，内还有驾驶员监控摄像头（DMS）。摄像头 他就是车的“眼睛”，负责“看清楚” 可以帮我们看 认红绿灯、看车道线、识别前面的车是轿车还是大货车、看行人、看路牌。但它在晚上光线暗、大雾天、逆光的时候就看不清了，而且它判断距离没那么准。

激光雷达，车的“3D扫描仪”，负责“量精确” 它不停往外发射激光，像雷达一样扫一圈，直接告诉你“前面3米有个东西，长宽高是多少”。不管白天黑夜，它都能画出周围环境的立体形状。
但他挺贵的（虽然现在降价了），所以有一些厂商可能基于设计或者成本就舍不得给了、同样下雨下雪大雾天效果会打折，黑色的车它有时候扫不到。

毫米波雷达 ， 车的“蝙蝠回声”，负责“测速度” 不管刮风下雨、白天黑夜，它都能牢牢盯住前面车的速度，比如“前车正在减速，离你还有50米”。自动跟车、紧急刹车主要靠它。但它只能知道“有个东西”，但认不出那是啥——是塑料袋还是石头？它分不清。（需要和激光雷达一起工作）

超声波雷达 ，车的“倒车雷达”，负责“贴墙防蹭” 在你倒车时“滴滴滴”响的那个，探测距离很近（一般不到5米），专门管停车入库、防刮蹭。但它只能管近处使用，跑快了就没用了。

GPS + 惯性导航，车的“导航仪”，负责“我在哪条道” GPS告诉车“你在北京长安街上”，惯性导航负责在过隧道、进地下车库没信号时，靠内部传感器推算位置。但 GPS会飘（误差几米），惯性导航用久了会累计误差，所以俩得配合着用。

V2X（车路通信） —— 车的“顺风耳”，负责“听远处的消息” ，车和红绿灯、路边的设备直接对话。比如“前方500米有施工，请注意”“这个红灯还有10秒变绿”。 不过目前只有少数城市试点，还没全国普及。

为什么非要这么多传感器一起上？一个传感器不行吗？ 还真不行，因为每个传感器都有“瞎”的时候也有自己擅长的地方。打个比方：摄像头像你的眼睛，看得清颜色和形状，但晚上看不清。激光雷达像你的手，摸着黑也能知道前面有个柜子，但摸不出颜色。毫米波雷达像你的耳朵，闭着眼也能听出对面车开多快，但听不出那是啥车。

所以必须三个一起上：摄像头说“前面是红灯”，激光雷达说“红灯前3米有辆车停着”，毫米波雷达说“那车相对你速度是0”。三个信息合在一起，车才敢放心地踩刹车。这叫“融合感知”——一个失灵，另外两个还能顶上，互相补漏，保证安全。

一句话，自动驾驶的车需要摄像头（认东西）+ 激光雷达（量距离）+ 毫米波雷达（测速度）+ 超声波雷达（管停车）+ GPS/惯导（管定位），五个兄弟一起干活，车才能开得稳当。少一个，都可能出事儿。对此大家是怎么看的，欢迎关注我“创业者李孟”和我一起交流！