攝像頭、激光雷達和毫米波雷達，哪一個才是智能駕駛的重要發展方向？
攝像頭、激光雷達和毫米波雷達都是智能汽車的重要傳感器，三者各有優缺點，目前為止也無法完全替代對方；如果說非要選擇其中一個來大力發展，我認為會是毫米波雷達的進化版本：4D成像雷達，這是后話。下面我來具體聊聊車載攝像頭、激光雷達和毫米波雷達各有哪些優缺點。
先說車載攝像頭。它的優勢在于角度探測范圍大、分辨率更高；缺憾在于成像容易被環境因素干擾，比如下雨下雪導致鏡頭起霧結霜，夜間感光能力下降，被強光照射后影響成像質量等等，光學穩定性略差，需要通過不斷更新迭代來優化成像質量。
激光雷達擁有更強的的環境感知精度，位移和角度探測范圍高，它能夠以更高頻率的光波發射和反射接收，精確地計算被測物的距離、角度和速度等信息，生成的三維圖像更具參考性，相比車載攝像頭而言抗天氣環境的干擾能力更強。
然而，喜歡特斯拉的同學應該記得，馬斯克當年突然“放棄”了激光雷達，轉向8顆攝像頭的純視覺方案。其最主要原因有2個，一是特斯拉有自研芯片和視覺神經網絡的算法優勢，第二個原因更簡單：純視覺方案更省錢。
沒錯，激光雷達的痛點在于傳感器成本高昂，多用兩顆就要增加幾萬成本，不利于智能駕駛的大規模商業化。而特斯拉純視覺方案識別信息量豐富、可用數據量適中，全天侯適應性也不錯，最重要的是便宜。商業利潤高，誰不喜歡？但我要提醒各位：特斯拉未沒有完全棄用激光雷達，真實的情況是“純視覺為主+毫米波雷達輔助”，并不是像特粉吹的那樣依靠純視覺天下無敵。
為啥要用毫米波雷達做輔助？因為毫米波雷達的位移探測范圍高、分辨率更好，測算速度、位移能力強，而且抗環境干擾勝過攝像頭，可以彌補純攝像頭的劣勢，增加整個系統的冗余性和穩定性。但是，毫米波雷達的目標分類能力較弱，和攝像頭組隊剛剛好。
實事求是地講，目前限制三類傳感器系統的并不是硬件技術，發展遇阻的瓶頸主要還是在AI學習能力方面。無論哪一種技術都依靠巨量的計算資源和存儲空間，成本限制之下，價格適中的4D毫米波雷達或許可以成為更好的方案。
事實上，我們看到主流市場上更多的智能駕駛大多采用了攝像頭+毫米波雷達+激光雷達融合的感知系統。倘若系統數據分析處理的水平能夠達到一個新的高度，那么未來三類傳感器都可能發揮出更強大的作用。
