视觉端到端与传感器融合

目前自动驾驶技术主要分为以下两种核心技术路线：

一、视觉端到端技术（Tesla代表）

1. 技术原理

   该技术完全依赖摄像头获取车辆周围环境的视觉信息，通过深度学习算法直接从图像数据中提取驾驶决策，模拟人类驾驶员的视觉感知与决策过程，减少对激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等传感器的依赖。

2. 代表技术

   特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系统是典型代表，使用H100/H200超算集群进行大规模数据训练，通过车载摄像头和计算机视觉技术实现环境感知和决策优化。

二、传感器融合技术（华为、Waymo等代表）

1. 技术原理

   结合激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、摄像头等多种传感器的数据，通过传感器融合算法整合不同传感器的数据优势，提升环境感知的准确性和可靠性。

2. 应用场景

   该技术路线在ADAS（高级驾驶辅助系统）中应用广泛，例如通过雷达实现精准距离测量，结合摄像头进行目标识别，提升系统在复杂天气和光照条件下的表现。

补充说明

• 技术对比 ：视觉端到端技术侧重单一传感器（摄像头）的深度学习能力，而传感器融合技术则通过多传感器协同提升整体性能。

• 发展现状 ：视觉端到端技术以特斯拉为代表，传感器融合技术则被华为、Waymo等公司主导。两者共同推动自动驾驶从L2级向L4级发展，中国企业在车路协同（V2X）领域表现突出。

以上两种技术路线各有优势，未来可能形成互补而非替代关系，共同推动自动驾驶技术的成熟与商业化。