激光雷达成‘伪命题’！小鹏高管为何对远距感知失望？

激光雷达成‘伪命题’！小鹏高管为何对远距感知失望？

你有没有想过，当一辆车在200米开外发现一个横穿马路的外卖小哥时，它靠的是什么“眼睛”？是酷炫的激光雷达，还是看似普通的摄像头？最近，小鹏汽车自动驾驶产品高级总监袁婷婷的一句话在汽车圈炸开了锅：“激光雷达看得远，是个伪命题。”这话听起来有点“狂”，但背后却藏着不少有趣的技术真相和行业思考。今天，我们就来聊聊，为什么小鹏会对激光雷达的“远视能力”感到失望，而高分辨率摄像头又凭什么成了“新宠”。

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一、激光雷达的远距离困境：光线也会“力不从心”

想象一下，你用手电筒照向远方，光束会越来越散，亮度越来越暗。激光雷达的原理其实很像。袁婷婷解释，激光雷达是“主动发光”的传感器，它发射近红外光，靠反射回来的时间（ToF）计算距离。但问题来了：随着探测距离拉远，激光束会像手电筒光一样扩散开来，能量密度急剧下降。简单说，就是“照得越远，看得越糊”。

以目前顶级的192线激光雷达为例，面对200米外的物体，它能捕捉到的点云信息（可以理解为物体的轮廓细节）会变得非常稀疏。这时候，车辆系统可能分不清200米外飘着的到底是一个轻飘飘的塑料袋，还是一辆正在横穿马路的电瓶车——这个判断对行车安全至关重要！袁婷婷直言：“对于大模型驱动的智驾系统来说，检测远距离目标，高分辨率摄像头比激光雷达更靠谱。”

二、不只是“近视”，还有“老花”和“怕天气”

除了“远视能力不足”，激光雷达还有两个硬伤：

1. “多径效应”干扰： 就像声音在山谷里会产生回声，激光在遇到复杂地形（比如高架桥柱、隧道墙壁）时也可能发生多次反射。回波信号混在一起，容易让系统“看花眼”，把虚影当成真障碍，导致误刹车或漏识别。

2. “帧率低”拖后腿： 当前主流激光雷达的刷新速度（帧率），还不到高分辨率摄像头的一半。想象看一部卡顿的电影，画面一跳一跳的。当物体在远距离且高速移动时（比如对面车道冲过来的车），低频刷新的激光雷达更难准确捕捉其轨迹，误差会被放大。

3. “怕风怕雨怕雾天”： 激光雷达的近红外光波长很短，遇到雨、雪、雾就像被蒙上了一层毛玻璃，在传感器前几米就形成一团噪点，根本看不清雾气后面的目标，瞬间“致盲”。穿透雨雾的主力，其实是波长更长、衍射能力更强的毫米波雷达。

袁婷婷总结得很直接：激光雷达是一个“信息密度低”（看得不够细）且“容易受干扰”（怕复杂环境）的传感器，它不太适合担任智能汽车“强大大脑”的核心眼睛。

三、摄像头逆袭：高分辨率+大模型=更懂“场景”

既然激光雷达看远不行，那小鹏靠什么？答案是：高分辨率摄像头 + 强大的AI视觉大模型。

袁婷婷展示了一张由小鹏LOFIC摄像头在200米外拍摄的照片——画面里一个外卖小哥的电动车清晰可辨。800万像素甚至更高分辨率的摄像头，能提供远优于激光雷达的远距离图像细节。但这只是第一步。

关键在于，小鹏的智驾系统利用先进的视觉大模型，不仅能“看到”像素点，更能“理解”场景含义。它通过学习海量真实道路数据，学会了判断“200米外那个移动的小点，是塑料袋还是电瓶车”，甚至能预判“那辆电瓶车似乎要变道了”。这种对场景的“语义理解”能力，是单纯依赖激光雷达“数点云”难以企及的。

四、行业风向变了：从“堆硬件”到“拼大脑”

前小鹏自动驾驶产品总监刘毅林也补充了激光雷达的短板：价格贵、寿命相对娇贵。但他同时也指出了激光雷达的优势：主动发光（全黑环境可用）、测距精准、以及……“用户觉得装上就高级”（营销价值）。

这恰恰点出了行业的一个微妙转变。过去几年，“无激光雷达不智驾”是主流宣传口号，谁的雷达线数多、看得远，谁就显得更“高科技”。但正如第三方观察所指出的：“激光雷达听起来唬人，用起来不一定。”随着智驾技术进入城市复杂场景的实战阶段，大家发现，硬件堆料的“边际效益”在递减：

传感器越多，布线越复杂，成本飙升；

芯片算力翻倍，但发热和功耗也成了新问题；

硬件参数上去了，用户体验的提升却未必明显。

行业的突围方向，正从“硬件军备竞赛”转向“软件算法突破”。 小鹏推无图城市NOA（不依赖高精地图）、理想搞“快慢系统”双脑协同、小米探索用语言模型指挥自动驾驶……头部玩家不约而同地押注同一个关键词：泛化能力。 即系统能否像人一样，举一反三，理解并安全处理从未见过的陌生场景。这种适应未知的能力，是任何单一硬件传感器都无法赋予的，必须依靠“软件定义汽车”的深度进化。

五、终极问题：用户感觉“值不值”？

技术路线之争（激光雷达融合派 vs 纯视觉派）表面是“谁更先进”，背后核心其实是：成本与体验的平衡。 激光雷达方案更贵，视觉方案成本优势明显。但用户最关心的是：这些投入，能不能让我开车明显更轻松、更安全？我愿不愿意为此多掏几千甚至上万块钱？

袁婷婷的“直言”，与其说是对激光雷达的否定，不如说是对行业的一个提醒：智驾的终极价值，不在于参数表上的雷达线数或看得多远，而在于它能否转化为用户可感知、可信任、觉得“值”的体验提升。 当系统在雨天稳稳识别障碍、在陌生路口流畅通行、在200米外预判风险时，用户自然能感受到“这车真聪明”。这种“感知回报率”，才是智能驾驶赢得用户真心的关键。

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结语：路线无高下，体验见真章

小鹏对激光雷达远距能力的“失望”，本质上是对技术本质的清醒认知和对用户体验的回归。它撕开了行业过去可能存在的“参数迷雾”，推动大家思考：什么才是智能驾驶的核心能力？是堆砌昂贵的硬件参数，还是打造真正聪明、可靠且用户可感知的驾驶体验？

激光雷达和纯视觉并非非此即彼，它们在特定场景下各有优势（比如激光雷达在精准测距和全黑环境）。但小鹏的探索清晰地指向一个未来：高分辨率视觉感知结合强大的AI大脑，正成为解锁复杂场景、降低成本、提升用户体验的关键路径。 这场技术路线的讨论，最终受益的将是所有追求更安全、更轻松出行的用户——因为竞争的核心，终将回归到谁能把“智能”更贴心、更实惠地送到你的方向盘前。