在自动驾驶技术中，视觉方案凭借独特优势成为行业焦点。其通过摄像头模拟人类视觉感知环境，结合深度学习算法，展现出强大的技术潜力。
成本效益显著：视觉方案硬件成本低，一套摄像头系统仅约300美元，仅为激光雷达的1/27，且支持10万元级车型搭载高阶辅助驾驶功能，利于大规模商业化部署。同时，通过“影子模式”持续采集真实路况数据，形成“数据-模型-用户”的正向循环，加速技术迭代。
系统集成度高：硬件架构简约，采用双摄像头+双计算芯片设计，单系统故障时仍可维持基础功能，实测暴雨中障碍物识别准确率达98.7%。摄像头体积小、功耗低，支持灵活车身设计，且能与车路云系统协同，降低事故率。
算法可扩展性强：端到端神经网络压缩代码量，降低决策延迟；多模态融合技术提升场景泛化能力；仿真测试突破极端场景限制。如特斯拉FSD V13.2代码行数大幅减少，小鹏XNet系统实现无图城市通行。
实际应用成果丰硕：特斯拉Model 3纯视觉方案实现城市NOA，小鹏XNGP系统城区驾驶接管率低，百度Apollo无人车完成日均配送。
尽管面临极端天气适应、长尾场景覆盖等挑战，但随着BEV架构、车路云协同等技术发展，视觉方案正从辅助驾驶向全场景自动驾驶迈进，未来市场前景广阔。 |
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