激光雷达还是摄像头?自动驾驶传感器之战的成绩单

自动驾驶与人工智能
作者: Lütfi Mete Odabaşı
创建: 11 十月 2026

自动驾驶领域没有唯一正确的传感器;成本、安全性和监管之间的平衡将决定最终的赢家.

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激光雷达还是摄像头? 简而言之: 没有唯一的正确答案——特斯拉依靠摄像头和神经网络,Waymo和梅赛德斯则以激光雷达为首采用多传感器冗余方案; 孰胜孰负,取决于成本、安全与法规之间的平衡. 这是一场传感器之战,目前胜负尚未分明.

要点速览

Waymo第 6代驾驶系统中配备13个摄像头、4个激光雷达、6个雷达; 而特斯拉FSD自2022年起完全基于摄像头.
IIHS研究发现: 黑暗中,基于摄像头和雷达的紧急制动系统在任何一次测试中都未能发现行人; 在美国,行人死亡事故中有75%发生在夜间.
雷达以超过250米的探测距离领先激光雷达(约200米),但分辨率较低.
预计到2030年,汽车激光雷达市场规模将达到95.9亿美元.
梅赛德斯Drive Pilot在德国高速公路上已获得最高95 km/s时速的L3级认证.

先来了解一下背景: 三种传感器,三种截然不同的个性

Kamera sahneyi anlatır, radar mesafeyi ölçer, lidar ise santimetre hassasiyetinde üç boyutlu bir haritayı gözleri kapalı çizer.

在自动驾驶的感知体系中,有三位核心角色,每个都个性鲜明. 不妨把它们比作一个电影摄制组: 一个不停大喊报告路况,一个逐一测量距离,还有一个则默默地记录着一切.

激光雷达发射近红外激光,并测量反射光的往返时间(这被称为“time-of-flight”,即飞行时间法). 其结果是厘米级精度的三维点云——为车辆周围真实存在的物体绘制出近乎毫米级的地图. 雷达则使用无线电波,并借助多普勒效应可以直接测量速度; 由于波长较长,它对雾和小雨十分顽强,探测距离可超过250米(激光雷达约为200米). 摄像头则是一种被动传感器: 只是捕捉光线,生成2维彩色图像. 它没有深度信息,在黑暗中也无法工作; 但在场景理解和物体分类方面,它是性能最好、成本最低的.

激光雷达和雷达是“主动”传感器: 由于它们自己产生信号,因此能在完全黑暗和直射阳光下工作. 摄像头在这两种情况下都会受到严重影响. 一个数字就概括了黑暗有多关键: 在美国,2020年行人死亡事故中有75%发生在夜间. 此外,在一项针对自动紧急制动系统的测试中,基于摄像头和雷达的系统在黑暗条件下无一例外都未能检测到行人. 没错,摄像头广受欢迎——但对于深夜走在人行道上的人来说,这一局面着实令人担忧.

把传感器放在一起比较,结果如何?

特性	激光雷达	雷达	摄像头
工作原理	激光, 飞行时间测距	无线电波, 多普勒测速	被动图像捕捉
输出	三维点云(厘米级精度)	低分辨率,大多为二维	彩色二维图像
探测距离	约200米	250米以上	取决于光线
视野角度	最高360°	约90°	取决于镜头
优势	精确的距离和形状测量	速度测量, 耐恶劣天气	场景理解, 分类, 低成本
弱点	受大雨、大雾、雪和灰尘影响	可能会混淆静态物体	在黑暗中无法工作,没有深度信息

下雪天情况就变得棘手了: 摄像头无法识别车道和标志,lidar的激光也可能失灵. 而雷达凭借其波长成为最耐恶劣天气、但看到细节最少的传感器. 也就是说,没有谁能单独充当英雄 - 问题是谁在扮演什么角色.

Tesla的赌注: 摄像头 + 神经网络够用吗?

自2022年以来,Tesla的Full Self-Driving系统完全依赖摄像头: 没有雷达,没有超声波传感器,也没有lidar. 这一理由看起来相当合理: 额外的传感器会使算法复杂化; 与其协调两种不同的数据流,不如像人类一样仅依靠视觉,构建一个以海量数据喂养的神经网络,是一条更简洁的路径. 据Tesla工程师Ashok Elluswamy透露,摄像头仍然是驾驶技术栈的基础.

Tesla的官方支持页面声称,FSD (Supervised)在大小碰撞事故中的风险降低7倍,在高速公路以外的碰撞中风险降低5倍. 干预范围也在迅速改善: 从2022年的每0.8千英里一次,到2026年初已达到每11.3千英里一次 - 基于620万英里的数据,可靠性提升了1300%. 这确实是一条令人印象深刻的曲线.

但事情还有另一面. 批评者的总结很简短: "这是物理问题;摄像头受光线、对比度和训练数据的限制,而lidar测量的是物理现实." 还有战略层面的问题: 普遍认为,一旦lidar价格下降、竞争加剧或监管机构提出要求,Tesla也可能会重新采用lidar. 此外,Brad Templeton在Forbes的分析中质疑了Tesla代表关于FSD安全性提升"1000倍"的说法; 这些数字看起来并没有那么亮眼.

Waymo的处方: 什么都多放一点

Waymo则朝着相反的方向前进. 第 6代Waymo Driver配备13个摄像头、4个lidar、6个雷达和外部声音接收器; 每辆车的传感器总数达到29个,系统可提供最远300米的详细视野. Waymo用一句话概括: 通过融合摄像头、lidar和雷达的输入,构建出任何单一传感器都无法产生的丰富、冗余的世界视图. Waymo的联合首席执行官也强调,在灰尘或眩光等不利条件下,多传感器是安全的必要条件.

那么成本呢? 这才是有趣的地方: 第 6代Driver作为一款相比前代成本经过优化、性能更高的套件推出,并从2026年2月起开始全面自动驾驶运营. 随着传感器价格下降,"lidar昂贵"的论点正在减弱. Robotaxi竞技场上的安全数据也更有利于Waymo: 特斯拉自动驾驶出租车在约 100.000 英里里程下的"英里/碰撞"数据,相比之下 Waymo 2025 年的数据为 134.410 英里/碰撞; 一项基于 NHTSA 报告数据的分析认为,Waymo 的无人驾驶出租车比特斯拉自动驾驶出租车安全 4.7 倍. 凭借2.71亿英里的无人驾驶里程, Waymo车辆经警方记录的碰撞事故比人类司机少68%, 也有这样的评估. 在这个领域 Waymo 目前处于领先地位 - 但凭借海量数据集起步的特斯拉能否后来居上,仍是一个开放的问题.

梅赛德斯的道路: 激光雷达 + 法律责任

梅赛德斯-奔驰则从一条完全不同的战线切入这场竞争: Level 3. DRIVE PILOT 已在德国高速公路上获得法律认可的 Level 3 认证,支持速度最高可达 95 km/s(带辅助); 首个版本的激活条件相当受限 - 例如速度限制、前方需有可跟随的车辆等. 而梅赛德斯用一句话表明了它对这项业务的认真态度:

对于 SAE Level 3 及以上级别使用激光雷达,对梅赛德斯-奔驰而言是安全自动驾驶的根本.
Mercedes-Benz Group 官方声明

这里的关键不是钱,而是法律. 梅赛德斯是美国第一家为 Level 3 技术承担法律责任的制造商: 系统激活期间,"汽车被视为责任方". 而汽车安全专家 Phil Koopman 则认为,梅赛德斯逐渐软化了这一立场,在真正关键时刻并未坚持到底. 尽管如此,差异仍然令人瞩目: 梅赛德斯在承担法律责任的前提下销售基于激光雷达、逐步受限的系统; 而特斯拉因仍停留在 Level 2,把责任留给了驾驶员. 德克萨斯州最新的法律指南清晰地总结了这一状况: 特斯拉(L2)将责任留给驾驶员,Waymo(L4)留给制造商,而 GM Super Cruise 则形成了一个"灰色地带".

承诺与现实之间的距离

现在回到真正的问题上: 这些系统真的算得上"自动驾驶"吗? 让我们回顾一下 SAE 定义的六个级别: 0 为完全手动,5 为完全自动驾驶 - 在任何地点、任何条件下,都无需人工干预. 在 0 到 2 级别中,人类驾驶员必须坐在方向盘前并时刻保持警觉. Level 3,如梅赛德斯的 Drive Pilot 等系统,允许在特定条件下将双手从方向盘上移开.

事实是: 专家评估认为,Level 5 在 2035 年之前不会实现. 另一方面,预计 Level 2 和 2+ 辅助驾驶技术仍将是 2030 年及以后新售车辆中最主流的技术. 也就是说,在不久的将来,我们每个人买到的车都不会是完全自动驾驶的; 自动驾驶将是弥补我们注意力的一种辅助. Nuro 为这场争论提供了一个很好的框架: 一方阵营坚持要求使用摄像头+激光雷达+雷达的组合以实现"超越人类的感知冗余"; 另一方则信赖纯视觉方案.

传感器的未来: 新一代已叩门而来

这场竞争的战术也在发生变化. 在激光雷达方面,能借助多普勒效应直接测量速度的FMCW (4D)激光雷达,以及摒弃机械运动部件的固态设计正脱颖而出. 而在雷达方面,利用MIMO天线提供高分辨率3D点云和速度测量的4D成像雷达正迎来爆发式增长——以至于Mobileye宣布将在2024年关闭整个FMCW激光雷达部门,专注于专有的4D成像雷达.

市场数据也说明了方向: 汽车激光雷达市场将从2024年的11.9亿美元增长到2030年的95.9亿美元,雷达市场则将从66亿美元增长到336亿美元. 也就是说,与那些宣称"激光雷达已死"的人相反,两个市场都活得好好的. 一项关于端到端驾驶模型的同行评审研究也给出了一个有趣的发现: 在熟悉的天气条件下行驶新路线时,基于激光雷达的模型表现与摄像头相当甚至更好.

那么,谁是赢家? 我的评分

这场之战没有赢家,只有两种不同的策略. Tesla保持在Level 2,把责任留给驾驶员,走的是一条无额外成本且可规模化的道路; 数十亿英里的真实道路数据正在不断积累. Wayvo和Mercedes则凭借传感器冗余并承担法律责任,迈出更缓慢但更有保障的步伐. 从监管角度来看,局面也很清晰: Level 3及以上的审批流程正在加速基于激光雷达的系统的发展.

在我看来,最诚实的答案是: 在黑暗、大雾和没有照明的道路上,物理规律不会改变——一只眼睛,永远看不过两只眼睛. 但神经网络每年也在不断进步. 激光雷达价格下降的同时,摄像头的智能水平在提升; 也许这场战争的赢家,会是以最便宜、最安全的方式将两者结合起来的人. 如果是你,你会选择哪个阵营——一只锐利的眼睛,还是五种不同的感官?