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芝能科技出品

《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》的发布，对当前智能驾驶行业中存在的认知偏差与技术宣传乱象进行了系统性梳理，指出“有激光雷达≠高阶智驾”、“有高算力≠高性能体验”，并明确技术发展的核心在于算法、数据与系统化工程能力的融合。

围绕白皮书提出的关键观点，剖析当前智能驾驶技术体系，尤其是感知系统与算法协同的实际落地难点，对“硬件堆砌”背后的误区，并以多传感器融合方案为例，探讨未来实现真正高阶智驾的可行路径。

01

激光雷达与高阶智驾

之间的“误读”

当前中国的辅助驾驶行业进入一个围绕安全的阶段，激光雷达作为智能驾驶感知系统的重要组成部分，正被越来越多车企标配甚至堆叠使用。

但从技术实现路径来看，激光雷达仅仅是车辆“看得见”的手段之一，其核心能力在于提供高密度点云信息，便于构建车辆周围的三维模型。

以192线激光雷达为例，其在空间点云分辨率和识别精度方面确有优势，但在光照复杂或沙尘等恶劣天气条件下，其有效探测能力却会因信号衰减而骤降，带来感知误差和安全隐患。

激光雷达缺乏色彩和光强信息，无法独立识别交通标识、灯光信号等语义元素，必须与视觉感知模块协同工作。

因此，仅仅配备激光雷达，甚至多枚激光雷达，并不能自动等同于高阶智能驾驶能力。更严重的是，部分厂商在功能尚未完全实现的情况下，将其作为营销卖点，误导用户认为激光雷达是高阶智驾的充分条件。

从感知系统整体架构来看，激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达与摄像头各自具有不同的感知维度和环境适应特性。

◎摄像头擅长识别交通符号、信号灯等语义信息，

◎毫米波雷达具备良好的穿透能力，适用于雨雾尘天气下的稳定识别，

◎超声波雷达主要用于低速泊车场景，识别近距离障碍物，

◎而激光雷达则在建图精度和三维识别方面表现突出。

多传感器融合感知系统的设计初衷，即在于弥补单一传感器的局限性。

以鸿蒙智行为例，其融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达、dTOF等多个异构传感器，形成稳定、冗余的感知体系。这种体系下，通过算法对不同来源的数据进行时间同步、空间对齐和信息重构，增强系统在复杂环境下的可靠性。

多传感器融合不仅提高了系统的场景泛化能力，更为算法的持续优化与模型迭代提供了更为丰富的数据源。

因此，智能驾驶能力的本质，不在于单一硬件的堆叠，而在于从芯片、传感器到算法、数据闭环、功能安全体系的全链路协同优化。

硬件是物理基础，软件与算法是认知核心，数据训练与反馈是成长机制，三者缺一不可。

02

算力参数的孤立化传播

与算法迭代的真实挑战

除了激光雷达的误读外，当前业界在宣传“算力”指标时，也往往存在信息偏离实际价值的问题。

高算力芯片被视作智能驾驶系统能力的象征，但在实际应用中，高算力未必等于高性能体验。

算力的实际价值，取决于其与感知算法、路径规划、控制策略等软件模块的匹配度，以及模型部署的效率和动态场景处理能力。

部分厂商采购了具备百TOPS级算力的AI芯片，但由于缺乏对应的软件堆栈能力，最终仅部署了低复杂度模型，无法充分发挥算力潜力。

更有甚者，出于算力冗余与功耗的折中，仅在城市通勤、固定路线条件下运行导航辅助，无法实现城区领航或高速自动变道。

再以数据闭环体系为例，算法模型的迭代依赖于大量场景数据的采集、标注、仿真与验证，而这些工程能力远非单一芯片能解决。

云端训练+车端部署、离线学习+在线优化成为当前高阶智驾落地的技术常态。缺乏超算中心与稳定云服务支撑的厂商，即便拥有先进芯片，依旧面临更新慢、误判多、模型泛化能力差等问题。

安全能力的构建也不仅仅是高算力堆叠就能解决的。在功能安全（FuSa）和信息安全（Cybersecurity）两个维度上，仍需通过多层级的冗余机制来提升系统鲁棒性。

例如，前向+侧向多通道冗余感知架构，Failover控制策略，失效状态监测与容错机制等，都是智能驾驶系统必须应对的工程挑战。

归根结底，算法迭代能力、工程体系建设和真实场景测试，是智能驾驶从实验室走向量产落地的关键路径。

当下智能驾驶行业中，以激光雷达数量、算力参数为代表的“硬件竞赛”，正在逐步暴露其技术边界。盲目宣传“硬件即能力”不仅误导用户，更掩盖了算法、数据与系统工程的真正价值。

《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》的发布，正是行业对这一现象的集中回应。以技术体系完整性为导向，推动智能驾驶从“参数竞争”向“价值竞争”转变，重构用户认知，也为企业研发决策提供方向指引。

小结

对于整车企业而言，构建自研能力、打造数据闭环、优化算法部署、提升安全冗余，将成为突破高阶智驾瓶颈的关键。对消费者而言，应当回归理性认知，跳出营销叙事，关注系统成熟度与真实使用体验，才能真正从智能驾驶中获得安全与便捷。

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