华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志表示，实现L3/L4自动驾驶必须配备激光雷达。原因在于激光雷达无需识别障碍物即可检测，从而实现刹停或避障，而纯视觉方案依赖大量数据训练识别障碍物，在数据不足或遇到未见过的情况时存在风险。此外，纯视觉方案在光线不足或暴雨等极端环境下受限，激光雷达和毫米波雷达等融合传感能力可在极端场景下发挥作用。

🛡️激光雷达的原理使其能够检测任何障碍物，无需识别，从而实现刹停或避障，这是实现L3/L4自动驾驶的关键技术保障。

📸纯视觉方案依赖摄像头捕捉图像并通过深度学习算法进行处理，但需要大量数据训练，且在数据不足或遇到未见过的情况时存在风险，极端情况下可能导致事故。

🌧️纯视觉方案的相机在光线昏暗或暴雨等极端环境下受限，清晰度会受到影响，而激光雷达和毫米波雷达等融合的传感能力可以在这些极端场景下发挥作用，弥补视觉的不足。

快科技4月28日消息，纯视觉和激光雷达之争由来已久，华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志近日接受媒体采访时表示，未来走向L3、L4自动驾驶，汽车一定要有激光雷达，主要有两大原因。

“为什么我们必须要有激光雷达，才能去实现L3、L4？”主持人问道。

靳玉志表示，首先从技术上看，激光雷达对任何障碍物来说，它的原理就决定了不需要认识这个障碍物，但是一定是能够检测出这个障碍物，知道它是障碍物从而进行刹停或避障。

纯视觉是需要认识障碍物，就要做大量的训练。如果数据不足够多，或者数据量非常大，但始终会有一些没见过的东西的时候，它可能是不认识的，那这种极端的、很小的Corner case（极端情况）就会带来风险。

其次，他还指出，纯视觉方案的相机在一些场景中是受限制的，比如在光线很暗、下暴雨的环境下，它的清晰度就会受影响。

“视觉本质上是模拟人的眼睛，看不清楚会带来风险，但是通过激光雷达和毫米波雷达等，这些融合的传感能力，可以在极端场景下发挥作用”。

据了解，纯视觉方案主要依赖摄像头捕捉的图像数据，并通过深度学习算法进行处理和分析，以实现环境感知和决策。

目前，主要代表有美国特斯拉的FSD、中国百度的Apollo Lite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流纯视觉感知方案。