纯视觉自动驾驶:为什么它比“激光雷达”方案的上限更高?

Vision vs LiDAR

在自动驾驶领域，一直存在着“纯视觉”与“融合感知（激光雷达 + 地图）”的路线之争。许多人认为增加一种传感器（激光雷达）就是增加了一份安全冗余。然而，以特斯拉为代表的纯视觉派却坚信：激光雷达虽然让“起步”容易，但会限制系统的“上限”；只有纯视觉方案，才能通往真正的通用自动驾驶 (AGI of Driving)。

本文将从技术实现原理和理论上限两个维度，深入探讨这个问题。

一、 基于视频的纯视觉方案是怎么实现的？

早期的摄像头方案只是简单的物体检测（画框），但现代的纯视觉自动驾驶（如 Tesla FSD V14）已经进化为一套复杂的深度学习系统。

1. 感知层：从 2D 到 3D 的飞跃 (BEV + Transformer)

传统的视觉算法是在每一帧 2D 图像上画框（Object Detection），不仅无法准确判断距离，而且多个摄像头之间的数据是割裂的。现代方案引入了 BEV (Bird’s Eye View，鸟瞰图) 技术，结合 Transformer 强大的特征提取能力：

BEV Perception Diagram

•多视角融合：车辆周身 8 个摄像头的视频流被同时送入神经网络。

•空间变换 (View Transformation)：利用 Transformer 的注意力机制（Attention Mechanism），系统将不同角度的 2D 图像特征投影到一个统一的 3D 向量空间（3D Vector Space）。

•上帝视角：这就像是 AI 在脑海中拼出了周围环境的 3D 模型。在这个坐标系下，车辆不再是看着一张张图片，而是拥有了像玩实况足球游戏一样的“上帝视角”。

•时序融合 (Temporal Fusion)：人类开车不仅仅看“现在”，还记得“过去”。系统通过 Video Module 记忆过去几秒的特征，从而极高精度地推断物体的速度、加速度，甚至能“脑补”出被短时间遮挡的物体。

2. 世界模型：占用网络 (Occupancy Network)

激光雷达之所以受欢迎，是因为它能精确测量“这里有个东西”。纯视觉以前很难处理“未见过的障碍物”（比如路面上侧翻的白色卡车、奇怪形状的落石）。

占用网络 (Occupancy Network) 的出现彻底改变了这一局面。

Occupancy Network Visualization

•不识别，只避让：它不再试图“识别”物体具体是什么（是红色的轿车还是绿色的树），而是将 3D 世界划分为无数个微小的体素 (Voxel)——这就好比《我的世界》(Minecraft) 里的方块。

•通用障碍物检测 (GOD)：系统只需要判断每个体素是“被占用 (Occupied)”还是“空闲 (Free)”。如果推算出前方空间的体素被占用，哪怕 AI 用生以来从未见过这种东西（比如一架降落的外星飞船），它也会坚决地选择避让。这直接拉齐了视觉方案与激光雷达在通用避障能力上的差距。

3. 决策层：端到端 (End-to-End)

最前沿的纯视觉方案（如 Tesla FSD V12+）正在掀起一场“软件 2.0”革命，它抛弃了人类编写的传统的“规则代码”（如：if 红灯 then 停车），转向完全由数据驱动的端到端神经网络。

End-to-End Architecture

•光子输入 -> 控制输出：中间不再有人工设计的“感知”、“融合”、“规划”、“控制”等模块的生硬切割。整个自动驾驶软件就像一个巨大的大脑。

•视频流进，指令流出：你喂给它海量的视频数据，它输出方向盘转角和油门刹车信号。

•拟人化博弈：它通过学习数百万人类老司机的驾驶视频，不仅学会了遵守交通规则，更学会了人类细腻的“博弈”和“体感”。比如在拥堵的无保护左转路口，它不再是傻傻地等待绝对安全，而是会像人一样一点点“挤”出空间，顺滑地融入车流。这种能力是写死规则的代码永远无法实现的。

二、 为什么说纯视觉方案的“上限”更高？

激光雷达（LiDAR）方案本质上是在追求“局部最优解”，而纯视觉方案虽然早期更难，但它是在追求“全局最优解”。

1. 信息密度的降维打击

•激光雷达是“盲人摸象”：LiDAR 只能获取物体的几何形状（点云），它不仅稀疏，而且丢失了最关键的语义信息。它分不清路边的一块石头和一个黑色的塑料袋，分不清前面的红灯是圆的还是箭头的，也看不懂交警的手势。

•视觉是全量信息：摄像头捕捉的光子包含了颜色、纹理、文字、灯光等极其丰富的信息。在复杂的交通环境中，语义（Semantics）往往比几何（Geometry）更重要。

–例子：前方路面有一块深色的补丁。激光雷达会测出它是平的，认为“可通行”。但视觉可以通过纹理判断出那是由于刚下过雨的湿滑积水，或者是新铺的沥青，从而做出更细腻的减速决策。

LiDAR vs Vision Puddle

2. 数据的马太效应与 Scaling Laws

人工智能的进化依赖于数据规模。

•数据量级差异：搭载激光雷达的测试车队通常只有几千辆，成本高昂，数据采集范围有限。而特斯拉等纯视觉车型已经在全球拥有数百万辆量产车，每天通过“影子模式”收集海量的高质量驾驶数据。

•大模型的涌现能力：以 GPT 为代表的大语言模型证明了 Scaling Laws (缩放定律)——当数据量和算力达到一定阈值，模型会涌现出惊人的智能。纯视觉方案本质上是在训练一个“驾驶界的 GPT”，数据越多，它处理极端场景（Corner Cases）的能力就越强。激光雷达方案由于其数据稀缺性，很难触达这个临界点。

3. 人类世界的适配性

我们的道路系统（车道线、红绿灯、路牌、转向灯）完全是为人类的视觉系统设计的。

•如果我们要制造一个在人类世界运作的机器人，最合理的传感器就是模仿人类的眼睛。

•图灵测试：如果人类可以仅靠视觉安全驾驶，那么理论上 AI 也可以。不仅如此，AI 拥有 360 度无死角视野和永不疲劳的注意力，其视觉能力的上限远超人类。

4. 泛化能力的本质

依赖 高精地图 + 激光雷达 的方案，本质上是在跑“固定轨道”。一旦现在的路况与地图不符（例如临时修路、改道），系统就会降级甚至通过。

纯视觉方案训练的是“通用的认知能力”。就像人类司机到了一个陌生的城市，虽然不认识路，但依然可以用眼睛看清路况安全驾驶。这种泛化能力 (Generalization) 才是自动驾驶皇冠上的明珠，是通往 L4/L5 的必经之路。

结语

激光雷达像是一根精密的“导盲杖”，它能让自动驾驶系统在初期快速达到 99% 的安全性。但要解决最后那 1% 的极端难题（Long-tail cases），要让车真正像人一样理解复杂的物理世界，我们最终还得扔掉拐杖，睁开慧眼。

纯视觉不仅是降本的手段，更是通向通用人工智能 (AGI) 的信仰。