純視覺自動駕駛是怎樣的？

純視覺自動駕駛是一種依靠高精度攝像頭系統和強大圖像處理算法來實現對車輛周圍環境識別和理解的自動駕駛技術。

特斯拉是純視覺自動駕駛領域的先行者。它通過高精度攝像頭結合強大的圖像處理算法，實現了高度的環境識別和理解。其優勢在于成本低，攝像頭成本相比激光雷達系統低廉得多，更利于大規模部署。但從激光雷達到純視覺的過渡并非易事，這對技術要求極高，車企需投入大量資源進行軟件開發和數據訓練。

廣汽自研的無圖純視覺智駕系統在復雜交通道路場景表現出色，能精準識別并理解道路結構，如匝道、隧道、彎道、路口、分岔路等。在擁堵路段，擁堵博弈變道和防撞避讓變道功能優秀，能智能判斷周圍車輛狀態進行變道操作，提高行駛效率。待轉區左轉和環島通行等進階場景也能輕松應對，交通信號燈識別功能精準。

特斯拉實現純視覺自動駕駛主要依靠神經網絡學習處理視頻數據。需足夠龐大且有正確標簽的數據，包含各種特殊路段和場景的數據。通過事件觸發器獲取視頻數據，再進行測試、分揀標記，不斷重復訓練，直到車輛系統能正確處理特定事件。此外，特斯拉的超級計算機能自動分析標記視頻，極大加快神經網絡學習速度，提高效率。目前特斯拉自動駕駛系統已積累大量行駛數據，且事故率相對較低。

Nullmax 推出的新一代自動駕駛技術是純視覺、真無圖的解決方案，由多模態端到端大模型和安全類腦組成，能解決傳統自動駕駛的痛點，成本可控，適合普及應用，計劃 2025 年實現全場景智駕應用落地。

純視覺智駕獲取信息豐富、車端成本低，但距離識別精度提高困難，易受光照等環境影響。實現純視覺需要大量數據和強大算力，如特斯拉部署超級算力中心和自研超級計算機 Dojo。算法和數據難以“拿來主義”，門檻較高。

極越 01 采用純視覺方案走在市場前列，其以自動駕駛視覺大模型 VTA 為底座，硬件上配置大算力智駕芯片，還依托百度的技術賦能，在算力、算法、數據方面具有優勢，完成 OCC 占用網絡升級，能實現障礙物精細刻畫，精度達厘米級。國內不少車企也開始跟進布局純視覺智駕路線。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯網）