繁体中文
攝影機視覺 vs. 光達：哪個在霧天表現更好？
創建於 01.13
霧是自動駕駛和先進駕駛輔助系統 (ADAS) 最嚴峻的敵人之一。它會扭曲光線、散射訊號，並削弱環境感知能力——而這些核心能力對於保障駕駛者和行人的安全至關重要。相機視覺與 LiDAR（光達）之間的爭論已持續多年，但在霧氣籠罩的條件下，行銷的浮誇將被剝離，迫使人們關注基本性能：當能見度驟降時，哪種技術才能真正發揮作用？
本文超越了典型的「硬體對軟體」二分法。相反地，我們將比較框架設定在兩種截然不同的「安全哲學」上：攝影機視覺 依賴演算法的巧思來克服物理限制，以及 LiDAR 利用硬體冗餘來建立可靠性的基礎。藉由引用 2025 年最新的真實世界測試數據、技術突破和產業案例研究，我們將回答一個關鍵問題：在濃霧中哪種方法效果更好？
核心分歧：霧中兩種安全哲學
要理解為什麼霧會暴露每種技術的優勢和劣勢，我們首先需要解釋它們的基本操作原則——以及推動其採用的安全心態。
攝影機視覺系統的運作方式就像是「由大腦驅動的眼睛」。它們依賴高解析度攝影機（在進階設定中通常為 8-10 個）搭配強大的 AI 晶片和龐大的資料集，以模仿人類的視覺感知。這裡的理念是極簡主義：利用軟體來彌補有限的硬體，藉由機器學習將 2D 視覺資料轉化為 3D 環境理解。特斯拉和 Xpeng 是這種方法的首要倡導者，這種方法在清晰的條件下表現出色，因為豐富的視覺線索讓演算法得以蓬勃發展。
LiDAR，相對而言，是一種「硬體優先的守護者」。它每秒發射數百萬次雷射脈衝，以建立周圍環境的高精度 3D 點雲，以卓越的準確性測量距離、形狀和速度。其理念在於冗餘：即使在環境條件模糊視覺細節的情況下，也能利用物理感測能力建立安全基礎。華為、比亞迪以及大多數豪華 ADAS 供應商都採用了「LiDAR + 攝影機 + 毫米波雷達」的組合，優先考慮一致的性能而非節省成本。
霧會以根本不同的方式擾亂這兩種系統。對於攝影機而言，霧會散射光線、模糊邊緣並沖淡對比度，剝奪演算法識別障礙物所需的視覺特徵。對於 LiDAR 而言，霧氣粒子會散射雷射脈衝，產生「點雲雜訊」，這可能會遮蔽真實目標或產生誤報。問題不在於哪個系統「不受影響」，而在於在能見度最差時，哪個系統能更快恢復、維持關鍵效能指標並確保駕駛安全。
實際數據：它們在霧中的表現（2025 最新測試）
最有說服力的證據來自於 2025 年的《智能駕駛極端場景測試白皮書》，由中國汽車工程研究院（CAERI）和東車地共同發布。這項具有里程碑意義的研究在 15 公里真實道路霧霧路線上測試了 36 款主流車型和 216 個模擬碰撞場景，並用硬數據量化了性能差距。讓我們根據霧的嚴重程度來分解關鍵發現。
1. 輕霧（能見度：200-500米）
在輕霧中——這在清晨或沿海地區很常見——兩種技術的表現都足夠，但微妙的差距開始顯現。攝影機視覺系統在先進的去霧算法的支持下，在基本的障礙物識別中表現不俗。例如，特斯拉的 FSD V12.5 在輕霧中實現了 90% 的障礙物識別準確率，這得益於其在數十億公里的真實世界數據上訓練的雨滴和霧霾消除算法。
同時，LiDAR 系統在極低的雜訊下，仍能維持接近完美的準確度（98% 以上）。新推出的長距型號 Hesai ATX Lidar，展示了其在像素層級過濾 99% 霧氣相關雜訊的能力，保留了周圍車輛和行人清晰的點雲。雖然差距不大，但 LiDAR 的優勢在於一致性：攝影機系統可能在霧氣密度突然波動時遇到困難，而 LiDAR 的物理感測則保持穩定。
2. 中度濃霧 (能見度：100-200公尺)
當能見度降至 200 公尺以下時，攝影機視覺的演算法限制便顯而易見。CAERI 測試顯示，純攝影機模型的障礙物漏檢率比配備 LiDAR 的車輛高出 3 倍。小鵬 G6 的行人識別距離在晴朗天氣下從 150 公尺驟降至中度霧氣下的 65 公尺，而 Tesla Model Y 則降至 78 公尺。這是一個嚴重的缺陷：在高速公路速度（100 公里/小時）下，65 公尺的偵測距離僅給予系統 2.3 秒的反應時間，這對於緊急煞車來說幾乎是不夠的。
LiDAR 系統則維持了 80 公尺以上的有效偵測距離。配備 192 線 LiDAR 的華為 ADS 3.0 在中度霧氣下，平均行人辨識距離達到 126 公尺，提供了 4.5 秒的反應時間。這種差異源於 LiDAR 能利用散射較少的長波長（1550nm）穿透霧氣，而攝影機則使用可見光。即使發生散射，雷射脈衝仍保有足夠的能量返回感測器並精確計算距離。
3. 濃霧/平流霧 (能見度：<100公尺)
在濃霧中—能見度降至 100 公尺以下，極端情況下甚至低至 50 公尺—這種差異就變成了一道鴻溝。這對於自動駕駛系統來說是「成敗在此一舉」的關鍵情境，而 CAERI 的數據顯示了嚴峻的事實：純攝影機視覺系統的接管率高達 15%，並頻繁出現「感知失敗」警報。在濃霧遮蔽車道標線、交通號誌，甚至大型障礙物的條件下，演算法根本缺乏足夠的視覺資訊來做出安全的決策。
配備 LiDAR 的車輛，然而，接管率僅維持在 3%。華為的 ADS 3.0 甚至展示了在能見度僅 30 公尺的條件下，準確識別靜止車輛並完成規避機動的能力——在這種情況下，人類駕駛員難以看清頭燈以外的物體。實現此性能的關鍵在於先進的霧過濾演算法，例如 LSLidar 開發的演算法。這些演算法分析霧氣散射的雷射脈衝特性，將雜訊與有效的點雲數據分離，以保留關鍵的障礙物資訊。其結果是一個系統，它不僅能「看穿」霧氣，還能在攝影機視覺完全失效時，維持對周遭環境的感知。
技術突破：縮小差距？
儘管激光雷達在霧天條件下佔有優勢，但兩種技術都在迅速發展。讓我們來看看正在重塑它們在霧中表現的最新創新。
相機視覺：演算法的進步
相機視覺在霧天性能上的最大進展來自於人工智慧驅動的去霧演算法和更大、更具多樣性的數據集。例如，特斯拉的 FSD V12.5 使用監督式和非監督式學習的結合來「逆向工程」霧效，恢復模糊圖像的清晰度。通過對 100 億公里的夜間和惡劣天氣數據進行訓練，該系統在低能見度條件下提高了 40% 的動態物體追蹤速度。
然而，這些進展是有局限的。它們依賴於某些視覺特徵的存在來進行工作——這在濃霧中會消失。即使是最好的去霧演算法也無法創造不存在的信息，使得相機視覺的物理限制難以克服。
激光雷達：硬體與演算法的協同
LiDAR 的演進重點在於增強穿透力、降低雜訊和減少成本。其中一項最令人興奮的突破是單光子 LiDAR，這是一項由英國和美國研究人員合作開發的下一代技術。該系統使用超靈敏的超導奈米線單光子偵測器 (SNSPDs) 和 1550 奈米波長的雷射，即使在 1 公里的距離，也能穿透濃霧捕捉高解析度的 3D 影像。透過偵測個別光子並以皮秒 (十億分之一秒) 的精度測量其飛行時間，該系統能夠以前所未有的準確度區分霧氣粒子和真實物體。
商業 LiDAR 系統也在快速發展。LSLidar 的內部除塵/雨/霧過濾演算法，與其所有型號（包括 1550nm 光纖和 905nm 混合固態 LiDAR）相容，可在維持目標偵測的同時，顯著降低點雲雜訊。Hesai 的 ATX Lidar 擁有 140° 超廣視角和 300m 偵測範圍，可即時識別並標記霧氣、廢氣和水滴，確保系統獲得乾淨的點雲資料。這些創新正在使 LiDAR 在霧中更加穩健，同時降低成本——曾經是採用的一大障礙——預計 2025 年的價格將降至 300 至 450 美元之間。
實用選擇：何時優先考慮哪種技術？
對於「在霧中哪個效果更好」的答案取決於您的使用案例和風險承受能力。這裡有一個決策框架：
對於消費者車輛（ADAS）
如果您居住在霧氣頻繁的地區（例如沿海地區、山谷或氣溫倒置的寒冷氣候），LiDAR 是更安全的選擇。CAERI 的數據證明了它在濃霧中保持情境意識的能力提供了關鍵的安全緩衝。即使相機視覺有所改善，LiDAR 的硬體冗餘仍然作為一個「安全網」，是算法無法複製的。
對於霧氣最少的地區，純攝影機視覺可能已經足夠，尤其是當成本是主要考量時。像特斯拉 Model Y 和小鵬 G6 這樣的車型在清晰和輕微霧霾的條件下提供強大的 ADAS 性能，並且持續的 OTA 更新不斷改善它們的算法。
商業自主駕駛（機器出租車、貨運）
在安全性和可靠性至關重要（且必須遵守法規）的商業應用中，LiDAR 不僅是首選，更是必需品。在有不可預測霧氣的城市區域運行的 Robotaxi，或是在容易起霧的高速公路上長途行駛的貨運卡車，無法承受純攝影機系統 15% 的接管率。LiDAR 在濃霧中 3% 的接管率，決定了營運可行性與安全風險的差異。
未來：協同合作，而非競爭
最前瞻的方法並非選擇一種技術而非另一種，而是將它們整合。現代先進駕駛輔助系統（如華為 ADS 3.0）利用 LiDAR 可靠的 3D 點雲數據，來補充攝影機視覺的高解析度影像數據。在霧天時，LiDAR 提供核心的障礙物偵測，而攝影機則有助於識別交通號誌顏色或行人手勢（當可見時）等細節。這種「感測器融合」利用了兩種技術的優勢，創造出比單一技術更穩健的系統。
結論：濃霧中 LiDAR 領先，但攝影機視覺並未落後
在濃霧條件下，數據是明確的：LiDAR 在所有濃霧嚴重程度等級上都優於攝影機視覺，在濃霧中差距尤其明顯。其透過雷射脈衝穿透濃霧並利用先進演算法過濾雜訊的硬體驅動感知方法，建立了一個攝影機視覺以軟體為中心的模型目前無法比擬的安全基準。
話雖如此，攝影機視覺的發展速度非常快。人工智慧的除霧演算法和更大的數據集正在改善其在輕度至中度濃霧下的表現，使其成為極少發生極端濃霧事件地區的可行選擇。然而，對於大多數駕駛員和商業營運者而言，LiDAR「穿透濃霧」並減少手動接管的能力，是一個難以忽視的安全優勢。
最終，自主感知在霧中的未來在於傳感器融合。通過將激光雷達的可靠性與攝像頭視覺的細節相結合，我們可以創建安全、高效且能適應最惡劣天氣條件的系統。就目前而言，如果霧中的安全是您的首要任務，激光雷達無疑是明顯的贏家——但隨著算法的持續進步，攝像頭視覺也不容小覷。
聯繫
留下您的信息，我們將與您聯繫。
WhatsApp
WeChat