在国家政策和市场的积极引导下，自动驾驶技术逐渐在矿山、港口等特定场景实现规模化商业运营。
与有人驾驶汽车方式类似，自动驾驶核心系统由三部分构成：感知系统、决策系统与执行系统。
其中感知系统类似于驾驶员的“眼睛”与“耳朵”，通过各种传感器对驾驶过程中的路况信息进行捕获，以解决自动驾驶最为关键的“行车安全”问题，因此感知系统也是自动驾驶的重要基础与先决条件。
目前，自动驾驶感知技术大致存在两种路径：一种是以机器视觉为核心，毫米波雷达+摄像头解决方案，典型代表企业特斯拉、Mobileye、百度Apollo等，另一种则是以高精地图+激光雷达为核心的传感器路线，代表企业为Waymo、华为等。
两种技术实现方式各有千秋，分别代表着对实现自动驾驶的不同探索路径。
一.机器视觉路径
机器视觉路径的核心是毫米波雷达+摄像头，其主要借助摄像头对周边物体建立模型，并把数据添加至神经网络进行纯视觉计算，在自动驾驶中承担“识别”作用。
作为机器视觉路径的坚定拥趸，特斯拉一直坚持走视觉感知路线，从Autopilot到现在的FSD，其车型一直坚持使用多个摄像头，并利用人工智能和深度学习来构建神经网络。
换言之，摄像头是特斯拉辅助驾驶系统中最重要的“眼睛”。
以Model 3车型为例，其车身共配了8个摄像头、1个毫米波雷达与12个超声波传感器，视野覆盖360度，依靠特斯拉的算法来判断周围的状况，为Autopilot自动驾驶系统提供环境信息，整体俯视图视场覆盖如下：
三目摄像机的具体配置如下：
FOV35度，最远距离250米;FOV50度，最远检测距离150米;FOV120度，最远检测距离60米。三目摄像机以及其他位置摄像机的组合为特斯拉Autopilot提供了全向的环境感知能力，较好地解决了感知范围与感知精度的问题。
凭借这套纯视觉感知系统，特斯拉的智能辅助驾驶视觉方案将不再依赖高精地图，车辆在行驶过程中，系统会自动绘制地图来帮助车辆实现自动驾驶，这意味着特斯拉将免去价格昂贵的硬件成本(如激光雷达)，但也意味着需要海量、不同种类和场景真实性的驾驶数据以进行神经网络训练，从而不断覆盖各类场景，最终无限接近人类驾驶员的判断方式，这对数据处理能力提出了更高的要求。
由于“纯视觉”自动驾驶方案不涉及3D激光点云数据处理，因此图像语义分割便成为最重要的一项核心技术。
图像语义分割在自动驾驶系统中主要用于行车路线和街道的识别与理解，是视觉自动驾驶方案的技术基石。
借助遍布全球的大量真实行车数据，特斯拉感知系统将采集到的图像数据按照不同的含义、属性等进行语义分割，进而对驾驶模型不断训练与调优，以期覆盖全部应用场景，实现真正的自动驾驶。
二.高精地图+激光雷达
这套感知系统的核心为“高精地图+激光雷达”，其主要借助激光雷达向四周散射激光，基于反馈判断周边是否存在障碍物并生成点云图，在自动驾驶中承担“感知”作用。
在某些自动驾驶企业方案中，通常还会加入V2X，以丰富完善此套感知系统。
以Waymo感知系统为例，其使用了摄像头、激光雷达的组合。大部分感知工作是由4个激光雷达完成：
而华为则在其自动驾驶系统中搭载了100线车规级的激光雷达，除此之外也安装了微波雷达、RYYB传感器和视觉分析系统来达到更好的行车环境识别效果。
相较于摄像头感知方式，激光雷达拥有更高的可靠性和精确性。由于特斯拉的视觉算法已经形成护城河，拥有绝对领先的数据规模与场景真实性，行业后入局者很难寻求弯道超车机会，因此很多自动驾驶企业选择以高精地图+激光雷达作为核心感知系统。
但激光雷达也存在先天缺陷，那就是“贵”。以激光雷达行业内知名企业Velodyne 公司为例，旗下的HDL-64E售价在接近10万美金左右。
不过随着生产工艺的进步，激光雷达的成本已显著下降。华为已将自研的激光雷达成本控制在200美元之内，并计划在未来两年将成本进一步降低至100美元，这为激光雷达的大规模普及打下了坚实的基础。
三.数据智能成为自动驾驶核心
事实上，无论是纯视觉方式，亦或是“激光雷达+高精地图”方式，都代表着不同行业探索者对自动驾驶实现路径的尝试，并无技术优劣之分，更多是在传感器类别选择上的不同。
Waymo激光雷达方案，其环境兼容性更好，而特斯拉则拥有海量真实路况数据，算法优势更明显，但传感器类别的不同并不足以构建深度技术壁垒，多传感器融合有可能成为未来自动驾驶感知系统的重要发展趋势。
这样的背景下，真实路况数据的获取量与算法性能决定的AI模型训练将成为自动驾驶领域的竞争关键，这不仅需要大规模的真实路况数据，也需要对数据进行规模化的标注、仿真与验证，数据智能正成为自动驾驶的核心。
作为行业领先的人工智能数据服务企业，曼孚科技始终致力于为自动驾驶企业提供高质量、场景化训练数据集。
无论是在纯视觉感知系统中的图像语义分割，或是在激光雷达+高精地图感知系统中的3D点云数据处理，凭借SEED数据服务平台所具备的数据处理、项目管理和数据安全管控等能力，数据标注效率平均可提升10倍以上，AI辅助下，数据精准度可达99.99%级别，直击自动驾驶企业数据需求痛点。
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