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不久前，一段帶有華為廣告(自動駕駛解決方案)的arcfox alpha自動駕駛體驗視頻曝光。視頻中，該車在開放路段完成了測試，包括避讓行人和逆行的電動車、紅綠燈自動啟停、自動轉向、路口車輛避讓等。，全程無需人工干預。此前，華為副董事長兼輪值主席徐志軍曾表示“華為的自動駕駛比特斯拉好得多”，引發熱議。現在，車輛的實際性能似乎是真實的。

測試視頻中的驚人表現很大程度上得益于測試車上的華為3激光雷達系統。眾所周知，特斯拉使用的自動駕駛系統并不是基于激光雷達的。馬斯克也多次批評激光雷達的作用，甚至說“傻瓜才用激光雷達”。特斯拉對激光雷達的癡迷合理嗎？

無論是攝像頭還是激光雷達，其作用都是代替人眼，讓汽車擁有自己的“視覺”。在成像原理上，相機更接近人眼，但相比人腦強大的后期處理能力，相機更依賴硬件本身的直接感知能力。相比之下，對于透明度高的物體和光線環境極強或極弱的物體，可能會出現感知錯誤。此外，相機沒有3D成像能力，在現實世界中對景深的直接感知幾乎為零。一旦出現極端情況，缺乏景深判斷會導致嚴重事故。此前，特斯拉曾發生過自動駕駛事故，原因是車載攝像頭識別出卡車的白色貨箱在路上翻到了天上，導致車輛直沖大卡車。此前，特斯拉也曾因為同樣的原因被裝入大貨車，導致撞車死亡。自動駕駛層出不窮，但類似事件仍層出不窮。

究其原因，與毫米波雷達本身的局限性有關。毫米波雷達利用多普勒效應原理對目標進行感知，精度高，穿透力強，抗干擾能力強，但難以區分靜止物體。雖然廠商已經通過算法實現了對靜態物體的識別和修正，但是也暴露了另一個問題，那就是毫米波雷達的高感知能力不強。據了解，毫米波雷達只能提供距離和角度信息數據，不能提供高度信息。對于車身較高的貨車，高度信息的缺失很容易使貨車的數據信息被識別為靜態對象，被優化算法過濾掉。簡而言之，大貨車對特斯拉“視而不見”。

與前兩者相比，激光雷達可以感知目標物體的三維結構信息，并對數據進行建模和處理。相對來說，它有更完整的感知能力。測試視頻也證明了這一點。即使是有“幽靈探測器”的行人和逆行的電動車、轎車也能做出躲避動作。但是激光雷達不是萬能的。

第一個問題是貴，但這對于華為來說不是問題——此前，華為在中國汽車工業協會主辦的峰會上發布了96線汽車軌距級高性能激光雷達，并宣布將成本降至200美元——其次，激光雷達在極端天氣下的工作能力較差。雨雪、霧霾甚至最近“卷土重來”的沙塵暴天氣都會干擾激光雷達的感知能力。最壞的情況下只會傳回噪聲，這是毫米波雷達的優勢。

因此，一個完善的自動駕駛系統必然會采用多種感知方式，并通過高精度的地圖定位進行優化。視頻中，中控臺的平板顯示車輛前方的導航線，證明測試車輛使用的是高精度地圖。在此之前，蔚來和小鵬的NOP和NGP功能依賴于高精地圖技術。

雖然有網友看完視頻后表示車輛轉向和加速的調整并不完善，但自動駕駛的發展速度有目共睹。相信在政策的鼓勵下，自動駕駛技術將在五年內大規模應用。