此前在感知系統領域，是分兩套解決方案的。

一套就是以特斯拉為代表的，視覺主導方案。

而另外一套，則是以谷歌為代表的鐳射雷達主導方案。

兩套方案，各有利弊。

特斯拉的方案就是以攝像頭為主導，配合毫米雷達，超聲波雷達，以及低成本的鐳射雷達，形成一套硬體感知體系。

而谷歌的方案，則是以鐳射雷達為主導，配合毫米雷達，超聲波感測器，以及攝像頭。

谷歌的方案，優勢就在於鐳射雷達的探測精度，以及距離，而且能夠主動掃描車輛周邊的情況，屬於主動視覺。

甚至在夜間都可以精確的穿越障礙物，保證車輛行駛的安全。

但缺點就是成本非常昂貴，一顆鐳射雷達的成本都要20000元，而攝像頭的成本才2000，另外就是鐳射雷達的體積非常大，會影響車輛的外形設計，而且還會面臨發熱嚴重等問題。

而特斯拉的方案，使用攝像頭為主導，然後透過人工智慧來識別影象，這個想必谷歌的方案就簡單的多了。

最關鍵是成本非常便宜，這也是特斯拉的智慧駕駛方案，最後能幹掉比他們早介入智慧駕駛領域的谷歌的主要原因。

不過這個方案也有著自己明顯的弱點，那就是攝像頭的測距能力有限，另外就是受環境光照的影響非常大。

比如天氣惡劣的大風天，陰天，暴雨天，冰雹天等等都會嚴重影響攝像頭的成像能力。

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