3月25日消息，長城魏牌CEO趙永坡今日發布視頻，詳細介紹了智能駕駛路線中，采用激光雷達和純視覺方案背后的差異。

趙永坡表示，我們常常見到對各個媒體對國內輔助駕駛系統的排名，其中，特斯拉并不總是表現得那么突出，然而，我們必須尊重特斯拉這家公司的成就。

特斯拉的純視覺自動駕駛非常棒，不用于國內車企大多采用激光雷達與視覺結合的方式。為什么特斯拉堅持純視覺路線呢？答案在于性價比和第一性原理。

特斯拉認為，如果人類僅憑兩只眼睛就能駕駛汽車，那么當AI能力足夠強大時，攝像頭也能實現與人相當甚至超越人的表現，因此，特斯拉堅信僅依靠攝像頭就能將智能駕駛開發的非常好。當智能駕駛的開發和體驗尚未達到理想狀態時，特斯拉認為問題出在AI能力不足。

在中國市場，許多車型采用雷達與攝像頭結合的方案，這種組合存在的原因在于雷達和攝像頭各自存在局限性。攝像頭可以識別物體，但對物體的硬度或柔軟度的判斷并不準確，雖然它能夠通過算法進行判斷，但是對距離的掌握不夠精準。

雷達在距離感知方面表現出色，特別是在特殊天氣條件下，雷達探測具有顯著優勢，這是采用激光雷達+視覺技術路線的邏輯之一。

然而，特斯拉認為，問題的根源并非技術，而是AI能力不足。攝像頭已經足以捕捉到這些場景信息，但AI能力不夠，無法充分提取視覺信息。

許多汽車制造商采用雷達和攝像頭結合的方案，這是在當前技術和AI算法下一種務實的選擇。長城汽車公司也選擇了這種方案，這是基于我們當前的AI能力、傳感器的標定能力和算法的漂移綜合考慮的結果。選擇了一種傳感器路線，并非對錯之分。

趙永坡還指出，傳感器的數量并非越多越好，例如，有攝像頭和激光雷達的輔助駕駛系統，攝像頭捕捉到前方的氣球時，這是一個柔軟的物體，可以穿過它，不會對車輛造成任何傷害。

而激光雷達可能會掃描出一個點云來告訴你它是一個球體，但不會告訴你這個球體是軟的還是硬的，從安全角度出發，如果你采用的是保守的標準，那么當遇到這種情況時，你應當立即采取制動措施。

算法會遇到另一個矛盾：當兩種傳感器給出相反的答案時，如何決策？這種決策依賴于算法、算力和判斷力，可以說這是一種內耗。

這樣的選擇也背離了我們初衷——利用兩個傳感器的優勢疊加來做出最佳決策，原本的優勢現在變成了內耗，也浪費了車輛算力。

針對用戶對是否真的需要兩個、三個甚至四個激光雷達的疑惑，趙永波表示：激光雷達數量越多，體驗并不一定會越好。

從用戶心理角度來看，擁有多個激光雷達的車輛似乎更具優勢，這種設計初衷是為了在消費者心中制造競爭優勢，從而獲取勝利。

但輔助駕駛系統可能并不總是需要四個或三個激光雷達，而且還讓用戶為額外的兩個并不必要的激光雷達買單，如果使用不當，甚至可能產生不良效果，這與公司的造車理念相關。

如果僅僅是為了在市場中戰勝用戶，這種量化的方法可能是最簡單的路徑，但同時也是對用戶的不負責任。

對于我們真正以用戶需求為導向的汽車設計，必須考慮到用戶可能不知道的需求和一些未曾考慮到的因素，堅持技術向善的原則。