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入口之争:自动驾驶的真正战场不在决策,而在摄像机

2026-02-02 11:21:37

过去二十年里，汽车行业中的摄像机一直被当成影像系统的一部分，如同手机摄像头、安防摄像头、监控系统摄像头一样，被纳入“清晰度、分辨率、噪声、动态范围、ISP 算法”这样的一套消费级影像语言框架。这套框架默认摄像机的作用是记录与呈现，而不是理解与推理。直到驾驶从机械辅助进入智能辅助，再从智能辅助迈向自动化与场景决策，摄像机的角色开始发生结构性变化，它逐渐脱离了“拍画面”的角色，而成为车辆理解世界的入口。

汽车智能驾驶摄像机不再属于显示系统，也不再属于娱乐电子影像系统，它属于世界模型的输入层。无论是盯着侧后方的 CMS，还是前视 ADAS 摄像机，或者多传感器融合摄像机，它们正在从“画面入口”转变为“空间入口”。摄像机的价值不再是让驾驶员看得清，而是让整车系统理解得对。这种变化既不是参数堆叠，也不是软件升级，它是一种范式转移，即从摄影语言转向空间语言，从分辨率转向分层，从像素转向几何，从观看转向推理。

在这个转变中，智能驾驶摄像机的价值不再以“清晰度”衡量，而以“空间成立度”衡量。雨雾阻挡、夜间光照、逆光反射、雾霾散射、高速尾灯闪烁，这些传统上定义为“画质恶化的场景”，在智能驾驶里却是空间推理的关键时刻。在消费电子里，画面不够清，可以等天亮重新拍；在智能驾驶里，世界不存在重拍的机会。换句话说，智能驾驶摄像机关注的不是“画面是否好看”，而是“世界是否存在”。

OEM 在这里并不是没有意识到问题的存在，恰恰相反，全球主机厂正在争先为自己的车辆补齐世界模型的入口层。特斯拉曾试图用纯视觉路径跨到自动驾驶决策闭环，Mobileye 则坚持摄像机对于语义理解和语境判断的重要性，传统 Tier 1 再叠加雷达构建稀疏安全锚点。但不论路径如何，所有路线最终都指向同一个问题：摄像机必须支持空间理解，否则无法承担智能驾驶的入口功能。在这个意义上，摄像机不是智能驾驶的附件，而是智能驾驶的起点。

智能驾驶的落地并不是从全自动驾驶开始，而是从“部分空间推理的自动化”开始。这里的关键不在于替代司机，而在于替代后视镜、替代人类的空间直觉、替代人类的场景感知负担，从真正有意义的地方开始接管。当摄像机提供了可解释的空间层、分层深度、遮挡关系、速度矢量、意图倾向、风险轨迹时，ADAS 的决策开始变得自然、可预测、可解释且更接近人类的行为模式。此时摄像机和驾驶行为之间出现了结构性的闭环——而不是一组看似孤立的辅助功能。

这条路径的商业逻辑非常干净。主机厂不会因为图像更清晰而付钱，但会因为系统减少事故、降低责任、提升用户体验、增强安全信誉而付钱。自动驾驶真正昂贵的不是技术成本，而是责任成本、监管成本和失误成本。视觉如果能承担世界模型的入口功能，它将帮助 OEM 在责任链上形成更强的证据链和更高的事故可解释性，同时减少对激光雷达、毫米波雷达这类稀疏传感器的结构性依赖。这是一条极聪明的商业路线，因为它让汽车从“多传感器堆叠”进化到“空间入口增强”，从硬件冗余进化到语义冗余，而语义冗余的成本永远比硬件冗余低一个数量级。

监管与法律体系也会顺着这条路径演化。今天自动驾驶安全认证依赖传感器冗余和功能安全冗余，未来则依赖空间可解释性和行为合理性。过去的责任链依赖“车辆有没有装备某项传感器”，未来的责任链依赖“车辆能否证明其对当时场景的合理理解”。在这种框架下，智能驾驶摄像机承担的角色比任何硬件传感器更接近法律所需要的“世界证据层”。视觉从来不是为了拍照而存在的，它是为了证明世界而存在的。这是视觉比雷达、激光更深层的法律优势，而很少有人意识到这一点。

在技术演化路线图上，智能驾驶摄像机从最初的“摄像机+软件”，进化到“摄像机+NIR+几何”，最后将进入“摄像机+注意力分层+世界建模”的阶段。第一阶段服务于影像，第二阶段服务于空间，第三阶段服务于意图。这条路径的终点不是识别，而是理解；不是看见，而是预判；不是检测，而是参与场景。如果用一句话总结，就是从二维到 2.5D，再从 2.5D 到世界模型，这才是视觉的终局。

把视角挪到专利与产业竞争层，你会发现一个非常干净的事实：

影像体系的专利壁垒已经饱和，但空间体系的专利壁垒才刚刚开始。谁定义入口，谁定义世界；谁定义世界，谁定义话语权。在未来的智能驾驶竞争中，光靠堆激光与算力不会构成壁垒，但谁掌握了“世界入口层”的定义权，谁就掌握了上游标准、决策接口和责任链接口。这就是为什么摄像机领域从未像今天这样重要，因为它第一次决定了汽车如何看世界、如何理解世界、以及如何在世界中行动。

智能驾驶的基础设施不是自动驾驶，而是世界模型；世界模型的入口不是激光，而是摄像机。

原文来源于：《入口之争：自动驾驶的真正战场不在决策，而在摄像机》作者：付兵凯

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