Tiếng Việt
Tầm nhìn Camera so với LiDAR: Cái nào hoạt động tốt hơn trong sương mù?
Tạo vào 01.13
Sương mù là một trong những kẻ thù đáng gờm nhất của xe tự lái và các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Sương mù làm biến dạng ánh sáng, làm tán xạ tín hiệu và làm suy giảm độ tin cậy của khả năng nhận thức môi trường—những khả năng cốt lõi giúp đảm bảo an toàn cho người lái xe và người đi bộ. Cuộc tranh luận giữa camera và LiDAR (Light Detection and Ranging) đã diễn ra trong nhiều năm, nhưng điều kiện sương mù sẽ loại bỏ những lời quảng cáo cường điệu và buộc chúng ta phải tập trung vào hiệu suất cơ bản: Công nghệ nào thực sự mang lại hiệu quả khi tầm nhìn giảm sút?
Bài viết này vượt ra ngoài sự phân chia "phần cứng vs. phần mềm" điển hình. Thay vào đó, chúng tôi định hình sự so sánh xung quanh hai "triết lý an toàn" khác nhau: tầm nhìn camera sự phụ thuộc vào sự sáng tạo của thuật toán để vượt qua các giới hạn vật lý, và việc sử dụng độ dư thừa phần cứng của LiDAR để thiết lập một cơ sở độ tin cậy. Dựa trên dữ liệu thử nghiệm thực tế mới nhất năm 2025, những đột phá kỹ thuật, và các nghiên cứu trường hợp trong ngành, chúng tôi sẽ trả lời câu hỏi quan trọng: Cái nào hoạt động tốt hơn trong sương mù?
Sự Chia Tách Cốt Lõi: Hai Triết Lý An Toàn Dưới Sương Mù
Để hiểu tại sao sương mù phơi bày những điểm mạnh và điểm yếu của từng công nghệ, trước tiên chúng ta cần phân tích các nguyên tắc hoạt động cơ bản của chúng—và những tư duy an toàn thúc đẩy việc áp dụng chúng.
Hệ thống thị giác camera hoạt động như "đôi mắt được điều khiển bởi bộ não". Chúng dựa vào các camera độ nét cao (thường là 8-10 trong các thiết lập nâng cao) kết hợp với chip AI mạnh mẽ và tập dữ liệu khổng lồ để mô phỏng khả năng nhận thức thị giác của con người. Triết lý ở đây là tối giản: sử dụng phần mềm để bù đắp cho phần cứng hạn chế, tận dụng học máy để chuyển đổi dữ liệu hình ảnh 2D thành hiểu biết về môi trường 3D. Tesla và Xpeng là những người ủng hộ nổi bật nhất cho phương pháp này, phương pháp này tỏa sáng trong điều kiện rõ ràng, nơi các tín hiệu hình ảnh phong phú cho phép thuật toán phát triển mạnh.
LiDAR, ngược lại, là một "người bảo vệ ưu tiên phần cứng". Nó phát ra hàng triệu xung laser mỗi giây để tạo ra một đám mây điểm 3D có độ chính xác cao về môi trường xung quanh, đo khoảng cách, hình dạng và tốc độ với độ chính xác đặc biệt. Triết lý ở đây là sự dư thừa: sử dụng khả năng cảm biến vật lý để thiết lập một nền tảng an toàn, ngay cả khi điều kiện môi trường che khuất các chi tiết hình ảnh. Huawei, BYD và hầu hết các nhà cung cấp ADAS cao cấp đều áp dụng bộ ba "LiDAR + camera + radar sóng milimet" này, ưu tiên hiệu suất ổn định hơn là tiết kiệm chi phí.
Sương mù làm gián đoạn cả hai hệ thống—nhưng theo những cách khác nhau về cơ bản. Đối với camera, sương mù làm tán xạ ánh sáng, làm mờ các cạnh và làm mất độ tương phản, tước đi các thuật toán các đặc điểm hình ảnh mà chúng cần để xác định chướng ngại vật. Đối với LiDAR, các hạt sương mù làm tán xạ các xung laser, tạo ra "nhiễu đám mây điểm" có thể che khuất các mục tiêu thực hoặc tạo ra các kết quả dương tính giả. Câu hỏi không phải là hệ thống nào "không bị ảnh hưởng"—mà là hệ thống nào có thể phục hồi nhanh hơn, duy trì các chỉ số hiệu suất quan trọng và giữ an toàn cho người lái xe khi tầm nhìn kém nhất.
Dữ Liệu Thực Tế: Chúng Hoạt Động Như Thế Nào Trong Sương Mù (Các Bài Kiểm Tra Mới Nhất Năm 2025)
Bằng chứng thuyết phục nhất đến từ "Báo cáo Trắng về Kiểm tra Kịch bản Lái xe Thông minh Cực đoan 2025," được phát hành chung bởi Viện Nghiên cứu Kỹ thuật Ô tô Trung Quốc (CAERI) và Dongchedi. Nghiên cứu quan trọng này đã thử nghiệm 36 mẫu xe chính trên 15km đường thực tế có sương mù và 216 kịch bản va chạm mô phỏng, định lượng các khoảng cách hiệu suất bằng dữ liệu cụ thể. Hãy phân tích các phát hiện chính theo mức độ nghiêm trọng của sương mù.
1. Sương Mù Nhẹ (Tầm Nhìn: 200-500m)
Trong sương mù nhẹ—thường thấy vào buổi sáng sớm hoặc ở các khu vực ven biển—cả hai công nghệ đều hoạt động đủ tốt, nhưng những khoảng trống tinh tế xuất hiện. Hệ thống tầm nhìn bằng camera, được hỗ trợ bởi các thuật toán khử sương mù tiên tiến, giữ vững vị thế của mình trong việc nhận diện chướng ngại vật cơ bản. FSD V12.5 của Tesla, chẳng hạn, đạt tỷ lệ chính xác nhận diện chướng ngại vật 90% trong sương mù nhẹ, nhờ vào các thuật toán loại bỏ giọt nước và sương mù được đào tạo trên hàng tỷ kilômét dữ liệu thực tế.
Trong khi đó, các hệ thống LiDAR duy trì độ chính xác gần như hoàn hảo (trên 98%) với nhiễu tối thiểu. LiDAR Hesai ATX, một mẫu tầm xa mới ra mắt, đã chứng minh khả năng lọc 99% nhiễu liên quan đến sương mù ở cấp độ pixel, giữ lại các đám mây điểm rõ ràng về các phương tiện và người đi bộ xung quanh. Khoảng cách ở đây là hẹp, nhưng lợi thế của LiDAR nằm ở tính nhất quán: trong khi hệ thống camera có thể gặp khó khăn nếu mật độ sương mù thay đổi đột ngột, cảm biến vật lý của LiDAR vẫn ổn định.
2. Sương mù vừa (Tầm nhìn: 100-200m)
Khi tầm nhìn giảm xuống dưới 200m, giới hạn thuật toán của camera trở nên rõ ràng. Thử nghiệm CAERI cho thấy các mô hình chỉ sử dụng camera thuần túy có tỷ lệ bỏ sót vật cản tăng gấp 3 lần so với các xe được trang bị LiDAR. Khoảng cách nhận diện người đi bộ của Xpeng G6 giảm từ 150m trong điều kiện thời tiết quang đãng xuống chỉ còn 65m trong sương mù vừa phải, trong khi Tesla Model Y giảm xuống còn 78m. Đây là một điểm yếu nghiêm trọng: ở tốc độ cao trên đường cao tốc (100km/h), khoảng cách phát hiện 65m chỉ cho hệ thống 2,3 giây để phản ứng—hầu như không đủ cho phanh khẩn cấp.
Hệ thống LiDAR, ngược lại, duy trì khoảng cách phát hiện hiệu quả trên 80m. ADS 3.0 của Huawei, được trang bị LiDAR 192 tia, đạt khoảng cách nhận dạng người đi bộ trung bình 126m trong điều kiện sương mù vừa phải, cung cấp cửa sổ phản ứng 4,5 giây. Sự khác biệt đến từ khả năng xuyên sương mù của LiDAR bằng cách sử dụng bước sóng dài hơn (1550nm) ít bị tán xạ hơn ánh sáng nhìn thấy mà camera sử dụng. Ngay cả khi bị tán xạ, các xung laser vẫn giữ đủ năng lượng để quay trở lại cảm biến và tính toán khoảng cách một cách chính xác.
3. Sương mù dày đặc/Sương mù do gió (Tầm nhìn: <100m)
Trong sương mù dày—nơi tầm nhìn giảm xuống dưới 100m, hoặc thậm chí 50m trong những trường hợp cực đoan—ranh giới trở thành một vực thẳm. Đây là kịch bản "sống còn" cho các hệ thống tự động, và dữ liệu CAERI rất rõ ràng: các hệ thống chỉ sử dụng camera gặp tỷ lệ tiếp quản thủ công 15%, với nhiều cảnh báo "thất bại trong nhận thức". Trong điều kiện sương mù che khuất các dấu hiệu làn đường, đèn giao thông, và thậm chí các chướng ngại vật lớn, các thuật toán đơn giản là thiếu thông tin hình ảnh đủ để đưa ra quyết định an toàn.
Tuy nhiên, các phương tiện được trang bị LiDAR chỉ duy trì tỷ lệ tiếp quản là 3%. ADS 3.0 của Huawei thậm chí còn chứng tỏ khả năng nhận dạng chính xác các phương tiện đang dừng và thực hiện các thao tác né tránh trong điều kiện tầm nhìn 30m—những điều kiện mà người lái xe gặp khó khăn khi nhìn xa hơn đèn pha của họ. Yếu tố quan trọng cho hiệu suất này là các thuật toán lọc sương mù tiên tiến, chẳng hạn như các thuật toán được phát triển bởi LSLidar. Các thuật toán này phân tích đặc điểm của các xung laser bị tán xạ bởi sương mù, tách nhiễu khỏi dữ liệu đám mây điểm hợp lệ để bảo toàn thông tin chướng ngại vật quan trọng. Kết quả là một hệ thống không chỉ "nhìn xuyên" qua sương mù mà còn duy trì nhận thức tình huống khi tầm nhìn camera hoàn toàn thất bại.
Đột Phá Kỹ Thuật: Thu Hẹp Khoảng Cách?
Trong khi LiDAR có lợi thế hơn trong điều kiện sương mù, cả hai công nghệ đều đang phát triển nhanh chóng. Hãy xem xét những đổi mới mới nhất đang định hình hiệu suất của chúng trong sương mù.
Tầm Nhìn Camera: Tiến Bộ Thuật Toán
Những bước tiến lớn nhất trong hiệu suất tầm nhìn camera trong sương mù đến từ các thuật toán khử sương mù được hỗ trợ bởi AI và các tập dữ liệu lớn hơn, đa dạng hơn. Ví dụ, FSD V12.5 của Tesla sử dụng sự kết hợp giữa học có giám sát và học không có giám sát để "tái tạo" hiệu ứng sương mù, phục hồi độ rõ nét cho các hình ảnh bị mờ. Bằng cách đào tạo trên 10 tỷ km dữ liệu vào ban đêm và trong điều kiện thời tiết xấu, hệ thống đã cải thiện tốc độ theo dõi đối tượng động lên 40% trong điều kiện tầm nhìn kém.
Tuy nhiên, những tiến bộ này có giới hạn. Chúng phụ thuộc vào sự hiện diện của một số đặc điểm hình ảnh để hoạt động—điều mà biến mất trong sương mù dày đặc. Ngay cả thuật toán khử sương mù tốt nhất cũng không thể tạo ra thông tin không có sẵn, khiến những giới hạn vật lý của tầm nhìn camera trở nên khó khăn để vượt qua.
LiDAR: Sự Hợp Tác Giữa Phần Cứng và Thuật Toán
Sự phát triển của LiDAR tập trung vào việc tăng cường khả năng xuyên thấu, giảm nhiễu và hạ thấp chi phí. Một trong những đột phá thú vị nhất là LiDAR đơn photon, một công nghệ thế hệ tiếp theo được phát triển bởi sự hợp tác của các nhà nghiên cứu Anh và Mỹ. Hệ thống này sử dụng các bộ dò đơn photon siêu dẫn dạng dây nano (SNSPD) siêu nhạy và laser bước sóng 1550nm để chụp ảnh 3D có độ phân giải cao xuyên qua sương mù—ngay cả ở khoảng cách 1 km. Bằng cách phát hiện các photon riêng lẻ và đo thời gian bay của chúng với độ chính xác pico giây (một phần nghìn tỷ giây), hệ thống có thể phân biệt giữa các hạt sương mù và vật thể thật với độ chính xác chưa từng có.
Các hệ thống LiDAR thương mại cũng đang phát triển nhanh chóng. Thuật toán lọc bụi/mưa/sương mù nội bộ của LSLidar, tương thích với tất cả các mẫu của hãng (bao gồm cả LiDAR sợi quang 1550nm và LiDAR trạng thái rắn lai 905nm), giúp giảm đáng kể nhiễu đám mây điểm trong khi vẫn duy trì khả năng phát hiện mục tiêu. LiDAR ATX của Hesai, với trường nhìn siêu rộng 140° và phạm vi phát hiện 300m, có thể xác định và đánh dấu sương mù, khói thải và các giọt nước trong thời gian thực, đảm bảo dữ liệu đám mây điểm sạch cho hệ thống. Những đổi mới này đang làm cho LiDAR trở nên mạnh mẽ hơn trong sương mù đồng thời giảm chi phí—vốn từng là rào cản lớn đối với việc áp dụng—với mức giá năm 2025 giảm xuống còn khoảng 300-450 USD.
Lựa Chọn Thực Tiễn: Khi Nào Nên Ưu Tiên Công Nghệ Nào?
Câu trả lời cho "cái nào hoạt động tốt hơn trong sương mù" phụ thuộc vào trường hợp sử dụng và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn. Dưới đây là một khung để ra quyết định:
Đối với Xe tiêu dùng (ADAS)
Nếu bạn sống ở khu vực có sương mù thường xuyên (ví dụ: khu vực ven biển, thung lũng, hoặc khí hậu lạnh với sự đảo ngược nhiệt độ), LiDAR là lựa chọn an toàn hơn. Dữ liệu từ CAERI chứng minh rằng khả năng duy trì nhận thức tình huống trong sương mù dày đặc cung cấp một lớp bảo vệ an toàn quan trọng. Ngay cả khi tầm nhìn của camera cải thiện, sự dư thừa phần cứng của LiDAR hoạt động như một "mạng lưới an toàn" mà các thuật toán không thể tái tạo.
Đối với các khu vực có sương mù tối thiểu, tầm nhìn bằng camera thuần túy có thể là đủ—đặc biệt nếu chi phí là mối quan tâm chính. Các mẫu như Tesla Model Y và Xpeng G6 cung cấp hiệu suất ADAS mạnh mẽ trong điều kiện rõ ràng và có sương mù nhẹ, với các bản cập nhật OTA liên tục cải thiện các thuật toán của chúng theo thời gian.
Đối với Tự Động Hóa Thương Mại (Robotaxi, Vận Tải)
Trong các ứng dụng thương mại, nơi an toàn và độ tin cậy là yếu tố không thể thỏa hiệp (và tuân thủ quy định là bắt buộc), LiDAR không chỉ được ưa chuộng mà còn là yếu tố thiết yếu. Robotaxi hoạt động ở khu vực đô thị với các sự kiện sương mù khó lường, hoặc xe tải đường dài di chuyển trên các tuyến đường cao tốc dễ có sương mù, không thể chấp nhận tỷ lệ can thiệp 15% của các hệ thống camera thuần túy. Tỷ lệ can thiệp 3% của LiDAR trong sương mù dày đặc là sự khác biệt giữa khả năng vận hành và rủi ro an toàn.
Tương lai: Sự cộng hưởng, không phải cạnh tranh
Cách tiếp cận tiên tiến nhất không phải là chọn công nghệ này thay vì công nghệ kia—mà là tích hợp chúng. Các hệ thống ADAS hiện đại (như Huawei ADS 3.0) sử dụng các đám mây điểm 3D đáng tin cậy của LiDAR để bổ sung cho dữ liệu hình ảnh có độ phân giải cao của camera. Trong sương mù, LiDAR cung cấp khả năng phát hiện vật cản cốt lõi, trong khi camera giúp xác định các chi tiết như màu đèn giao thông hoặc cử chỉ của người đi bộ (khi có thể nhìn thấy). "Hợp nhất cảm biến" này tận dụng thế mạnh của cả hai công nghệ, tạo ra một hệ thống mạnh mẽ hơn so với từng công nghệ đơn lẻ.
Kết luận: LiDAR dẫn đầu trong sương mù, nhưng tầm nhìn camera vẫn chưa bị loại trừ
Khi nói đến điều kiện sương mù, dữ liệu là không thể nhầm lẫn: LiDAR vượt trội hơn tầm nhìn camera ở tất cả các mức độ sương mù, với khoảng cách đặc biệt lớn trong sương mù dày đặc. Cách tiếp cận cảm nhận dựa trên phần cứng của nó—xuyên qua sương mù bằng các xung laser và lọc nhiễu bằng các thuật toán tiên tiến—thiết lập một nền tảng an toàn mà mô hình tập trung vào phần mềm của tầm nhìn camera không thể sánh kịp, ít nhất là cho đến nay.
Tuy nhiên, tầm nhìn camera đang phát triển nhanh chóng. Các thuật toán xóa sương mù bằng AI và tập dữ liệu lớn hơn đang cải thiện hiệu suất của nó trong sương mù nhẹ đến vừa, làm cho nó trở thành một lựa chọn khả thi cho các khu vực có ít sự kiện sương mù cực đoan. Tuy nhiên, đối với hầu hết người lái xe và nhà điều hành thương mại, khả năng "nhìn xuyên sương mù" của LiDAR và giảm thiểu việc phải can thiệp thủ công là một lợi thế an toàn khó có thể bỏ qua.
Cuối cùng, tương lai của nhận thức tự động trong sương mù nằm ở việc kết hợp cảm biến. Bằng cách kết hợp độ tin cậy của LiDAR với chi tiết của hình ảnh từ camera, chúng ta có thể tạo ra các hệ thống an toàn, hiệu quả và thích ứng với ngay cả những điều kiện thời tiết khắc nghiệt nhất. Hiện tại, nếu an toàn trong sương mù là ưu tiên hàng đầu của bạn, LiDAR là người chiến thắng rõ ràng—nhưng đừng loại trừ hình ảnh từ camera khi các thuật toán tiếp tục phát triển.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat