在自動駕駛輔助技術的賽道上，兩大陣營正悄然形成。一方是以特斯拉為先鋒的視覺主導派，它們大膽舍棄了除攝像頭以外的所有傳感器，這一激進策略已吸引了一批追隨者。而另一邊，則是由華為、理想等企業構成的融合感知陣營，它們堅定地以激光雷達為核心，構建了自動駕駛的感知體系。

在這兩大陣營的交鋒中，小鵬汽車的選擇尤為引人注目。它曾一度是激光雷達的擁躉，但如今卻轉向了視覺方案。針對這一轉變，小鵬汽車自動駕駛產品的高級總監袁婷婷近日給出了她的見解。

袁婷婷直言不諱地指出，激光雷達的遠距離探測能力其實是一個被夸大的概念。她解釋說，激光雷達作為主動傳感器，通過發射近紅外光并接收反射回波來計算飛行時間（ToF），進而感知障礙物。然而，隨著距離的增加，激光束的發散角會擴大，導致能量密度急劇下降。這意味著，在遠距離時，激光雷達獲取的回波信號強度和點云密度都會大打折扣。

為了佐證這一觀點，袁婷婷以行業領先的192線激光雷達為例，對比了它在200米外獲取的信息與800萬像素攝像頭的信息。她強調，對于自動駕駛系統來說，能夠準確區分遠距離的物體至關重要，比如區分一個輕飄飄的塑料袋和一個快速移動的電瓶車。而在這方面，高分辨率攝像頭無疑更具優勢。

袁婷婷還提到了激光雷達的多徑效應和低幀率問題。多徑效應會導致信號失真或誤識別，而低幀率則會讓遠距離且高速移動物體的識別誤差進一步加劇。她指出，業界主流的激光雷達處理幀率遠低于攝像頭的幀率，這無疑限制了其在自動駕駛中的應用。

袁婷婷進一步指出，激光雷達對天氣狀況非常敏感。在近紅外光波長較短的情況下，遇到雨雪霧等極端天氣時，激光雷達會在傳感器附近形成噪點，且無法穿透這些透明障礙物看到后面的目標。相比之下，毫米波雷達則具有更好的衍射性和雨霧特性，因此在惡劣天氣下更具優勢。

在袁婷婷看來，激光雷達作為一個信息密度低且易受干擾的傳感器，并不適合作為自動駕駛系統的主要感知手段。她認為，一個強大的自動駕駛系統需要的是一個能夠準確、穩定地獲取環境信息的感知體系，而在這方面，視覺方案無疑具有更大的潛力。

袁婷婷的這番言論無疑為自動駕駛領域的技術路線之爭增添了新的火藥味。然而，無論最終哪條路線能夠勝出，都離不開技術的不斷創新和突破。在這個過程中，我們期待看到更多像小鵬汽車這樣的企業能夠勇于嘗試、敢于創新，為自動駕駛技術的發展貢獻自己的力量。