5月17日消息，当前围绕辅助驾驶技术主要分为两条路线：一种是以特斯拉为代表的纯视觉方案，另一种是以华为、理想等为代表的激光雷达融合感知方案。小鹏汽车作为行业内的领先企业，其技术路线的选择一直备受关注。近日，小鹏汽车自动驾驶产品高级总监袁婷婷对激光雷达方案提出了质疑，认为“激光雷达看得远是个伪命题”，并从多个方面进行了详细解释。

袁婷婷指出，激光雷达作为主动传感器，依赖于向外发射近红外光以及反射回波来计算ToF（time of flight），从而计算障碍物的距离。然而，这种技术存在几个显著的缺点：

1. 能量衰减与点云密度降低：随着距离增加，激光束发散角扩大，能量密度呈平方反比衰减。在远距离测量时，回波信号强度和点云密度都会大幅降低。以当前行业领先的192线激光雷达为例，200米外的物体，激光雷达可获取的信息远少于800万像素摄像头可获取的信息。车辆需要足够的信息来区分200米外是一个轻飘飘的塑料袋，还是一个横行的电瓶车。因此，对于大模型方案来说，检测远距离目标最好的传感器不是激光雷达，而是高分辨率摄像头。
2. 多径效应与低帧率：激光雷达在测量远距离的复杂地形或障碍物时可能发生多次反射，导致回波信号混叠，使得原来的信号失真，甚至产生错误，难以准确识别甚至误识别真实目标。此外，业界主流激光雷达的处理帧率不及摄像头帧率的一半，低频的帧率会让远距离且高速移动物体的识别误差进一步加剧。
3. 天气敏感性：激光雷达对天气状况非常敏感，尤其是在雨雪雾等极端天气下。近红外光的波长短，衍射性差，遇到极端天气会在传感器附近几米内形成一团噪点，无法穿透透明障碍物看到雾气后面的目标，从而“致盲”。相比之下，毫米波雷达波长更长，衍射性好，雨雾特性更佳。

袁婷婷总结称，激光雷达是一个信息密度低且容易受干扰的传感器，并不适合作为强大大脑的眼睛。相比之下，高分辨率摄像头在远距离目标检测、信息密度和环境适应性方面更具优势。

小鹏汽车从激光雷达到视觉方案的转变，反映了其对技术路线的深度思考和实践探索。袁婷婷的这一观点也为辅助驾驶技术的发展提供了新的视角，引发了行业内对不同技术路线的进一步讨论和思考。