当前围绕辅助驾驶基本分为两条路线，第一种就是视觉，典型如特斯拉，甚至砍去了除摄像头之外的其他所有传感器，且目前已有跟随者。
而另一种则是以华为、理想等为代表的大多数，坚持使用以激光雷达为核心的融合感知方案。
小鹏产品高级总监袁婷婷：激光雷达看得远是伪命题
有趣的是，小鹏汽车经历了从激光雷达到视觉的转变，那么为何它要弃用激光雷达？近日，小鹏汽车自动驾驶产品高级总监袁婷婷进行了回应。
她直接表示：激光雷达看得远是个伪命题。
以下是她关于该论点的介绍：
首先激光雷达是主动传感器，依赖于向外发射近红外光以及反射回波来计算ToF（time of flight），来计算障碍物，这样会带来几个缺点。
随着距离增加，激光束发散角扩大，导致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大幅降低。
以当前行业领先水平192线激光雷达为例，200m外的物体，激光雷达可获取信息和800万像素摄像头可获取信息可以用下图做一个对比。
而车辆需要足够的信息来区分200m外是一个轻飘飘的塑料袋，还是一个横行的电瓶车。
所以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。
此外她还表示，激光雷达会有多径效应并且帧率远低于摄像头。
作为一种主动传感器，激光雷达在测量远距离的复杂地形或障碍物可能发生多次反射，导致回波信号混叠，使得原来的信号失真，或者产生错误，难以准确识别甚至误识别真实目标。
同时业界主流激光雷达的处理帧率，不及我们摄像头帧率的一半，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。
小鹏产品高级总监袁婷婷：激光雷达看得远是伪命题
200m开外的外卖小哥，小鹏lofic摄像头拍摄
同时，激光雷达其实对于天气状况非常敏感，穿透雨雾主要依靠的是毫米波雷达。
近红外光的波长短，根据波粒二象性，波长越短粒子属性越强，衍射性越差，遇到雨雪雾等极端天气就会在传感器附近几米内形成一团噪点，并且不能穿透这些透明障碍物看到雾气后面的目标，从而“致盲，而毫米波雷达波长更长，衍射性好，雨雾特性好。
最后她总结称，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。
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