在殘酷的價格戰(zhàn)面前，車企還是忍不住將降本的大刀揮向了高階智駕方案。目前來看，智駕系統(tǒng)的降本目前主要有兩條方案。

其一，搭載激光雷達，選擇中等算力平臺，理想汽車即將在其25年改款Pro車型上搭載的智駕方案采用了這條路線；

其二，取消激光雷達，選擇大算力平臺，代表是頭部智駕車企小鵬的雙Orin X視覺方案。

我給這兩種路線都點贊，然后探討一下大算力視覺方案。

理不辯不明。

前段時間，華為和比亞迪上演了火星撞地球的戲碼，雙方陣營就什么才是高階智駕的判斷條件展開了一場大論戰(zhàn)。

經(jīng)過數(shù)輪激辯之后，最終劃出的高階智駕及格線是，站在2025年上半年這個時間節(jié)點，只有能夠實現(xiàn)城區(qū)NOA功能的智駕才能叫高階智駕。

也就是說，按照這個判斷條件，比亞迪天神之眼產品矩陣中的天神之眼C、吉利千里浩瀚產品系列中的H1和H3，都沒有摸到符合當前語境下的高階智駕的門檻。

不偏不倚地站在技術的角度來看，這個判斷條件比較理性、中立、客觀，也能反映過去一兩年中自動駕駛技術突飛猛進的事實。

華為自家中等算力的純視覺方案ADS SE無法實現(xiàn)城區(qū)NOA，其宣傳口徑為HUAWEI ADS基礎版，只有其大算力的激光雷達方案ADS才被宣傳為高階版。

這種判斷條件與智駕系統(tǒng)等級的門檻是否必須要由行業(yè)引領者決定無關，事實上，同樣作為本土頭部智駕車企的小鵬汽車和理想汽車也選擇了這樣的劃分方式。

在理想汽車的宣傳口徑中，其高階智駕車型指的是搭載激光雷達、采用雙Orin X的Max車型和Ultra車型。

在小鵬汽車既往的宣傳口徑中，其高階智駕車型指的是搭載激光雷達、使用了兩顆Orin X的Max車型。

去年下半年轉向視覺路線之后，其圖靈AI智駕體系中多了一個使用雙Orin X的AI鷹眼視覺方案。

小鵬的AI鷹眼視覺方案之所以可以被視為高階智駕，是因為其算力足夠大，算法足夠強，可以應對復雜天氣、夜間駕駛和復雜城區(qū)場景，功能上限是全場景NOA，而非高速和城快NOA。

換句話說，隨著算法效率的進步，當有一天中等算力視覺方案能夠實現(xiàn)城區(qū)NOA時，它們也可以理直氣壯地坐上高階智駕的牌桌。

至于現(xiàn)在，一句話也不要多說，多說一句就輸了！

小鎮(zhèn)做題家申公豹說，人們內心的成見就是一座大山。

在自動駕駛領域，由于歷史上技術比較落后的原因，人們對攝像頭也充滿了很深的成見。

暗光環(huán)境感知能力差，強光條件下容易睜眼瞎，隧道逆光條件和雨霧場景下的局限性比較大，這些曾經(jīng)的缺點就像抹不去的標簽一樣，結結實實地印在攝像頭的身上。

不過，這個世界上唯一不變的就是變化。

雖然在過去幾年的時間里，激光雷達廠商們曾經(jīng)為了強調激光雷達的先進性對攝像頭在各種光照條件下的缺陷進行了推波助瀾式的宣傳。

但是，隨著技術的進步，這種宣傳口徑有可能會在未來一兩年的時間里來個180度的大反轉。

因為，攝像頭在惡劣光照條件下的表現(xiàn)已經(jīng)有了大幅度的進步，比如小鵬P7+上面搭載的攝像頭，號稱比人眼清楚十倍，無懼暗光、逆光和夜視場景。

雖然宣傳上多多少少有些夸張，但是，天上云追月，地下風吹柳，和幾年前相比，攝像頭技術的確有了飛速的進步。

拆解一下攝像頭的結構，可以很自然地得出一個結論：光學鏡頭、圖像傳感器、圖像信號處理器、模組封裝技術的升級都能幫助提升視覺能力。

拿圖像傳感器CIS來說，其HDR高動態(tài)轉換增益可以幫助應對暗光、強光、逆光表現(xiàn)。

比如它可以采用高轉換增益應對夜晚的低照度，切換低轉換增益應對白天的強光照，利用多幀合成技術和轉換增益的調整應對存在暗光到強光切換的隧道場景。

幾年前，車載CIS的HDR只有100dB。

現(xiàn)在，國內頭部CIS廠商豪威科技已經(jīng)將HDR提高到了140dB, 全球頭部CIS廠商安森美更是將HDR做到了150dB。

從100dB到140dB，意味著CIS捕捉亮度的動態(tài)范圍擴展了100倍，攝像頭對極端明暗場景的適應性得到了大幅度的增強。

所以，能不能不要再抱著攝像頭強光、弱光表現(xiàn)差的成見了？

喬布斯老爺子說Follow your heart，忽略外界的雜音,遵從你內心的聲音。

特斯拉自動駕駛主管說，F(xiàn)SD之所以取消毫米波雷達不是因為馬斯克太摳，而是因為毫米波雷達的噪聲太多了。

噪聲無處不在，攝像頭在雨霧場景下也會引入大量與目標感知無關的噪聲。

在攝像頭的信號處理鏈路中，圖像信號處理ISP能很好地改善攝像頭在這些高噪聲場景下的表現(xiàn)。

在24年7月舉行的第二屆蔚來科技日上，李斌曾經(jīng)對比過采用了更先進ISP的神璣NX9031和英偉達Orin X這兩顆芯片在雨霧場景下的成像表現(xiàn)。

除了ISP，還能通過多模態(tài)濾波技術和深度學習AI模型的軟硬件協(xié)同優(yōu)化過濾噪聲。

在范偉和趙本山的小品《心病》里，范偉說我不想知道我是怎么來的，只想知道我是怎么沒的。

小品果然是用來搞笑的，而不是用來講道理的。真要講道理，我們得先知道這些場景下的噪聲是怎么來的，才能準確理解ISP、多模態(tài)濾波和AI模型是怎么把噪聲搞沒的。

雨霧場景下，雨滴或霧氣顆粒散射光線，會降低有效入射光強度，此時需要增加信號轉換的增益，信號轉換器來者不拒，除了會放大有效的光信號，也會同步放大讀出電路中的熱噪聲和放大器本身的噪聲。

此外，雨滴或霧氣顆粒的直徑較大時，會在成像過程中直接成為物理噪聲源，表現(xiàn)為圖像中的隨機噪點。

多模態(tài)濾波技術中的多模態(tài)是指引入近紅外波段和紅外波段，可以利用近紅外線和紅外線穿透霧氣和雨滴的特性，通過特殊設計的透霧鏡頭和濾光片增強有效光信號，減少散射干擾。

AI模型方面，可以通過深度學習，直接從原始數(shù)據(jù)中學習雨霧顆粒噪聲的分布特征，并通過合成噪聲的注入提升模型的泛化性，使之可以區(qū)分有效的光信號和噪聲，增強有效信號區(qū)域的增益同時抑制背景噪聲。

就這么多管齊下，攝像頭在雨霧場景下的表現(xiàn)就大幅度改善了。

在圖像傳感、圖像信號處理、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的進步下，視覺方案越來越成熟了。

至少在L2++級自動駕駛的語境下，激光雷達可以被拿掉了，至于L3和L4，只能走一步看一步了，誰敢下斷言，誰就可能被飛速進步的技術打臉呢！