货车为什么不装雷达

为了智能与空气的完美融合，雷达也必须消失。提供发布会后，很多人说把雷达藏起来是为了设计牺牲功能，那莲花为什么坚持这种复杂的机械结构呢？对于莲花来说呢，美和性能同样是重要的，当你需要极致的性能时，空气动力学一点也不能被破坏。当你不需要驾驶的时候呢，车顶应该是最纯粹的流线型， 必须也是美美的。我们造型师和工程师将对美的浪漫和对工程的严谨融入到产品设计中，那么将产品有水有肉，这才是我们研发该有的坚持。有些网友担心这个升降结构以后会顾上，那它的真实耐久性如何呢？ 大家对我们这个机械塑的担心是多余的，我们将对用户产品的需求呢，转化成我们路特斯专属的技术标准，简称 l t s。 我 们对他的耐久要求呢是七万五千次。给大家算一笔账，就算你每天极限使用 八次，连续十五年如一日，总计也不到五万次。那另外呢，这套机构是我们跟全球顶尖的供应商北巴斯特啊联合研发的，在我们的莲花字典里呢，不允许交贵这两个字。最后也有网友说，是不是因为莲花智驾本身用的少，所以才敢这么设 计。我觉得呢，数据呢是最好的证明。目前我们的车辆已经遍布世界八十多个国家和地区，用户的真实驾驶里程可能已经累计超过二点九亿 公里。在这个天文数字般的里程和呃高频次的使用下呢，我们的可升降激光雷达目前的记录是平浮涨，无论是饥寒还是高温，它都经受住了全球路况的考验，大家完全可以放心使用。大家还有什么疑问，欢迎在评论区留言。

最近呢有很多卡友在问，为什么咱们这个车牌下面这个 g 地方，之前大家都知道在这个位置他有一个黑色的一个一个方盒子，这个就是咱们的一个预碰撞那个预警雷达。 那么为什么现在这个车没有了？很多朋友问这个东西是不是取消了？为什么要取消？其实这个东西是没有取消的，还是有这个功能的，只是现在的功能他变了地方。 大家都知道我们上面这个位置有一个摄像头，这个摄像头的话它是一个咱们车道偏离的一个摄像头，那么现在这个地方它不光是我们车道偏离的这个功能，而且还是我们这个预碰撞这个雷达预警的这个功能 集合在了这一块，就是结合在了这一起，并没有取消掉这个预碰撞这个雷达，这个预警啊，没有取消啊。

为了此手安钱底线，高阶智驾绝对不能只靠纯视觉，哪怕硬件算力需求暴涨，也必须同时处理，多深思数据来协助救命。 没错，单靠摄像头的话，呃，其实就是在拿极度脆弱的概率做测试。想象一下，你以为买的是上限极高的自动驾驶， 但在某个特定瞬间，比如摄像头遇到强光彻底滞忙，或者把横穿高速的白色货车误认成蓝天白云，你知道吗？这仅仅百分之一的视觉误差，对车里的你和家人来说，就是百分之百的致命灾难。说白了，纯视觉本质上是在拿你的命给算法做压力测试。 这话听着刺耳，但绝对是事实。所以，咱们今天这份资料的核心，就是要硬核拆解一下，当车辆徘徊在失明边缘的时候，各种雷达和摄像头到底是怎么联手把你救回来的。确实， 资料里有个点让我觉得细思可控，他说，摄像头就像人的眼睛，全靠平面凸向去，呃，去脑补三维距离？ 对啊，全靠脑补系统。拿到这张二维平面图，必须依靠算法去猜前面的障碍物有多远。那万一遇到没见过的奇葩障碍物呢？比如侧翻的白色货车，系统就真把它当成远处的白云呢？连刹车都不踩，直接撞上去就是会这样啊。所以必须告别脑补，死守物理底线， 多深色融合，这就是物理层面绝对的栓保险。在这个气体里，摄像头只负责看颜色和路牌。嗯， 然后呢？然后毫米波雷达绝对无视暴雨浓雾，直接穿透过去测速激光雷达更直接向外发射真实的激光脉冲。哇，直接发射激光去量距离？没错，依靠光线反射的时间差，精准量出厘米级的绝对物理距离， 最后再加上超声波雷达管贴身防撞，也就是说，系统根本不需要猜，直接获取实测的绝对值。我完全懂了， 这就好比，呃，摄像头是个美术生，只负责看图描绘场景，而另外几个雷达全是理科生，手里拿着皮尺和红外测距仪在做精准测量。这个比喻太到位了，弄懂了这点，你就能看透很多事情。咱们这也算是给出一个行业降维打击的观点了哦， 怎么个降维打击法？你听好，所谓纯视觉的技术护城河，绝大多数时候只是一块掩盖多深色融合技术落后的商业遮羞布，或者是为了强行省下那几千块钱硬件成本的借口。天呐，就是为了省钱， 把这个认知转化成咱们自己选车的标准，真的太重要了。绝对的，拿掉激光雷达根本不是因为算法强大到可以完全无视物理法则。 等一下，那顺着这个逻辑往下推演，我有个很大的疑问呢，既然车上装了这么多不同门派的胜者字，万一他们吵架了，听谁的吵架？对啊，比如摄像头看着前面一片大好，但激光雷达却尖叫说前方有障碍物，车速一百二的时候，犹豫零点几秒，车就已经忙开出去好几米了。 这系统到底听谁的？在这种生死关头，系统底层的仲裁机制绝对遵循宁可信其有的保命逻辑， 只要激光雷达这种高精度深刺刺给出了障碍物实测数据，系统立刻准备制动。嗯，这就出大问题了呀，任何一个深刺刺稍微受点干扰，系统就一脚急刹那，在高速上岂不是疯狂出现幽灵刹车，乘客不得天天被晃出颈椎病？问到点子上了， 这就引出了多深刺刺融合最难的技术，深水区时间和空间的精准对齐。呃，对齐？具体是怎么个对齐法？ 系统必须在几十毫秒内把激光雷达打出来的三维点云和摄像头拍出来的二维平面像素在同一时间戳下严丝合缝的重叠在一起。一是系统不仅要接收庞大的数据，还得当个极速的实时翻译官，把理科生和美术生的话翻译到一起完全正确。 假设毫米波雷达特修到了一个强烈的金属反光，系统不能盲目刹车，它必须瞬间调取摄像头同一帧的画面。交叉对比发现，哦，那只是个悬在半空的交通指示牌，从而立刻解除警报。哇，要在这么短的时间内出力这么多信息？对， 这可是每秒高达几个千兆字节的数据海啸！为了完成这种验证，对在叉微处理器宽带和并行算力的榨取是极其残暴的，所以算力需求才会暴涨。没错，它的技术门槛和硬件需求比单全处理图片的纯视觉方案高出了几个绝对数量级。 这里我要再次给出一个降维认知，大家注意听，这绝对是干货！不要再盲目迷信大模型所谓媲美人类大脑的认知上限了。 在现实的生死时数面前，多深字儿儿融合给出的物理下限才具有绝对的一票佛决权。确实，算法可以打盹，但物理测距绝对不会撒谎。是了，系统必须在一瞬间读懂不同语言的数据，做唯一正确的决定。物理绝对值就是底线。下一次坐进车里，你敢把命交给一套只会脑补的系统吗？

为什么贴完隐形车衣要把这个雷达扣住？不扣雷达可能产生咱们正常行驶中这个油污包，还有一个就是看它这个缝隙里， 因为这个雷达的这个缝隙跟里面是有的，是通着的，时间久了会把这个尘土都吸进来，非常不美观。 这是冬天的隐形车衣所有的雷达，尤其是这种带支架的车厢，一定要把这个抠出来。大哥贴个膜不？

为什么一定用激光雷达？其实激光雷达目前呢是一个特别好的传感器。激光雷达首先它的频率只有十个字，而且激光雷达是一个纯粹的物理探主动的探测，它如果想要看到很远距离的东西，或者是反射率很高的穿透一些障碍物的话，就是那个穿透路线透明，半透明障碍物的话，它需要很高的发射功率，这个是不符合车规的， 而且在很远的距离情况下，比如一百米到五十米之外，一辆车就三个烟雾霾，你能干啥呢？也啥也干不了。再说像这个下雨天雾天的时候，激光雷达会沿着你周围圈产生一些半反半透的，这样的造成点就是因为我们去了用的这个吧，是 primary return， 这是第一个 return 的 那个激光雷达会过来做一件事情，所以其实激光雷达并没有。呃相比摄像头来说有特别大的优势，反而会带来一些问题， 那他为什么还在他们的右脚回答？这个事情我们应该之前也不谈过。呃，就是过去当你的算力比较小，环境比较小的情况下，是比较依赖于这种偏物理探测器给你一个准确的感知的，但是他输入信息上是有限的。但是当你想摄像头的问题， 高频率五百万八百万像素，每个像素有三个 channel， 每个 channel 是 阿比特，但其实一秒钟摄像机要给你的信息量是远远超过我希望给他的，但问题是之前的系统没有办法通过更大的模型或者是更好的算法来去利用这些信息， 是非常非常简单的道理。为什么大模型一定要配？呃，视觉信号？原因就是因为它的输入足够的丰富，信息量足够的多。那另外一些摄像头有没有其他的问题？说摄像头有没有？是不是夜光看不见，夜间看不见？也不是。呃，摄像头一般的进来的光是二十八比特，但是我们把它转换成二 gb 的 时候就卡死成十二比特， 有十六比特的信息损失，你把它翻译成动态范围二十六次方这么多。所以问题不在于摄像头本身不行，就像有强光、逆光、黑夜可不是完全可见，而是因为当我们用 s p 算法把它变成人眼可见的图像的时候，做了大量牺牲 去把这个信息给他看掉。我遇到，对，所以我们是不会拿回来侵犯他的。

毫米波都上车这么久了，为什么马斯克还是死活不用？说白了，不是技术不行，而是有三个痛点，到现在都没有人能够彻底的解决。第一个，路标检测难，五十米外一个镜子的雪糕桶， 雷达未必能够看得见看得清。第二，强反射目标的干扰，百米外的大卡车前面站一个人，信号一叠加，人就被直接淹没了。 第三个，隧道场景多径反射就像无数面镜子来回照，会产生大量的虚假目标，而系统又乱又不稳定。谁能把这三个问题解决好，谁可能就是真正拿下订单和客户增长的信任。 如果你也在做杆子方案，或者对这些坑有自己的看法，不妨在评论区聊聊，觉得这条视频有点干货，记得点赞，我会后面接着拆解更多的雷达和自动驾驶相关的细节，了解雷达就看雷达观察。

当有人告诉你，这样对你说，智驾传感器不是越多越好，对三四个激光雷达，对，是对用户的不负责，你会是什么反应？那？长城卫派 ceo 赵永坡，他发了一个视频，详细介绍了智能驾驶路线中采用激光雷达和纯视觉方案背后的差异。 他说呢，我们常常见到各个媒体对国内辅助驾驶系统的排名，其中特斯拉并不总是表现的那么突出。然而呢，我们必须尊重特斯拉这家公司的成就，还说特斯拉的视觉自动驾驶非常棒，不弱于国内车企，大多采用激光雷达与视觉结合的方式。 为什么特斯拉坚持纯视觉路线的答案呢？在于性价比和第一性原理。嗯，然后说了一大堆之后，他又说，传感器的数量并非越多越好。 例如有摄像头和激光雷达的辅助驾驶系统，摄像头捕捉到前方的气球，这是一个柔软的物体，可以穿过它，不会对车辆造成任何伤害。 那激光雷达呢？可能会扫描出一个点云来，告诉你它是一个球体，但不会告诉你这个球体是软的还是硬的。 从安全角度出发呢？如果你采用的是保守的标准，那么遇到这种情况，你应当立即采取制动措施。那这个时候算法会遇到另一个矛盾。当两种传感器给出相反的答案，是如何决策呢？这种决策依赖于算法、算力和判断力，可以说是一种内耗。 那这样的选择也背离了我们的初衷，利用两个传感器的优势叠加来做出最佳的抉择。原本的优势现在变成了内耗，也浪费了算力。对于用户是否真的需要两个、三个甚至四个激光雷达的疑惑， 赵永波表示，激光雷达数量越多，体验并不一定越好。这事我也不知道怎么说啊，但是我只知道中国人讲究安全为上，那安全的前提就是堆料，堆料的作用就是给人安全的心理暗示。

很多公路懒汉把命交给了几颗廉价的摄像头和雷达，还觉得自己走在了科技前沿。这种对自动驾驶的病态依赖，本质上是你大脑对动态博弈的彻底罢工。 真正的顶级机长，永远不屑于让算法来接管生命，因为传感器的算力，永远读不懂前车刹车灯里隐藏的惊慌，也看不出旁边货车轮毂里散发的杀气。当你两手插兜坐在驾驶位时，你已经从一个掌控者退化成了肉体货箱。记住， 算法追求的是不违章的平庸，而高手追求的是绝对物理统治下的零风险。在这个满是 bug 的 数字化时代，只有握紧方向盘的那双满是老茧的手，才是高速公路上最硬核的底层逻辑。那些开着 l two 就 敢打瞌睡的你，那是对科技的信任，还是对自己智商的气疗？

问界说了，已经关注到部分用户提出车辆软硬件升级的诉求，正在积极寻找解决方案。 那事情的起因是这样的，华为拿出来八九六线双光路图像激光雷达，本来是一件好事，科技进步的一件好事，结果呢，鸿蒙智行宣布将八九六线双激光雷达下放至问界 m 七车型上面。 就这个事情引发了车主的不满，为什么不满意呢？就是我的车还在厂里呢，还没见到车呢，就变成老款了。还有一种就是车主呢，才刚提车没开几天呢，没想到升级这么大，我早知道再等等了，我再忍两天了。 那车主受不了这种事情啊，就痛斥问解，你背次老车主，我刚提车就落后同品牌不同待遇， 那遇到这种情况，换成谁心里面都难免会失望难受。车主深感被背刺，内心充满失望与愤怒，然后就联系问界授权中心，但是人家客服表示啊，官方未明确告知能否升级，无法回复问询。 这个时候咱就要想一下了，那问界 m 七刚发布的时候是吧，搭载的是一九二线激光雷达，是同级领先，覆盖全场景，但是现在出现了八九六线，那甚至还有更便宜的问界 m 六，它都要搭载八九六线 这个激光雷达了，那我这个 m 七买的时候比你这个 m 六还要贵，你这样让我产生这样的心理差异化，车主受不了啊。 那关于这个事情啊，问界也发布了关于用户关切软硬件升级的回复，称正在积极寻找解决方案，后续呢会第一时间与用户沟通。 其实就这个升级这个事情真的不好说啊，但是这个汽车频繁迭代，这种情况下大家买车要做好心理准备了。但是因为现在的技术更新速度太快，可以说是超乎你的想象，日新月异。 那今年买的车呢？你相比较明年就落后别人一大截，那面对这种情况又该怎么办呢？我总不能不买车吧？

很多公路懒汉把命交给了几颗廉价的摄像头和雷达，还觉得自己走在了科技前沿。这种对自动驾驶的病态依赖，本质上是你大脑对动态博弈的彻底罢工。 真正的顶级机长，永远不屑于让算法来接管生命，因为传感器的算力，永远读不懂前车刹车灯里隐藏的惊慌，也看不出旁边货车轮毂里散发的杀气。当你两手插兜坐在驾驶位时，你已经从一个掌控者退化成了肉体货箱。记住， 算法追求的是不违章的平庸，而高手追求的是绝对物理统治下的零风险。在这个满是 bug 的 数字化时代，只有握紧方向盘的那双满是老茧的手，才是高速公路上最硬核的底层逻辑。那些开着 l two 就 敢打瞌睡的你，那是对科技的信任，还是对自己智商的气疗？

看我这个雷达，你看这外观也和原装的一模一样，但是使用上、功能上就是不行，没有原装的好，包括遇到一些大排量的摩托车或者大汽车在旁边，他的那个声浪都能让他报警， 后面是四个，前面是两个，这是黑色的。下雨就更不用说了，下雨这今天一直是右前方的，一直响。

普通人最好不要去买带激光雷达的车型，为什么？因为现在大部分车上的激光雷达其实就是一个装饰，你花几千块钱去买一个装饰，你不纯纯大圆种吗？ 而且后面激光雷达磕着碰着坏了，你去四 s 店换一个，那也得几千块钱，你不想换吗？四 s 店的工作人员就和你说，你不换辅助驾驶用不了，或者说不安全，你换不换？所以普通人没有必要去买带激光雷达的车型。

很多公路懒汉把命交给了几颗廉价的摄像头和雷达，还觉得自己走在了科技前沿。这种对自动驾驶的病态依赖，本质上是你大脑对动态博弈的彻底罢工。 真正的顶级机长，永远不屑于让算法来接管生命，因为传感器的算力，永远读不懂前车刹车灯里隐藏的惊慌，也看不出旁边货车轮毂里散发的杀气。当你两手插兜坐在驾驶位时，你已经从一个掌控者退化成了肉体货箱。记住， 算法追求的是不违章的平庸，而高手追求的是绝对物理统治下的零风险。在这个满是 bug 的 数字化时代，只有握紧方向盘的那双满是老茧的手，才是高速公路上最硬核的底层逻辑。那些开着 l two 就 敢打瞌睡的你，那是对科技的信任，还是对自己智商的气疗？