计算机视觉赋能自动驾驶环境感知的“痛点与挑战”

尽管计算机视觉技术在自动驾驶环境感知中已实现广泛落地，且技术不断迭代升级，但在实际实操过程中，由于自动驾驶场景的复杂性、极端环境的干扰、硬件性能的限制等因素，仍面临诸多难点与挑战，这些难点直接影响了环境感知的精度、实时性与稳定性，也是当前自动驾驶技术发展的核心瓶颈。下面总结五大最常见的实操难点，结合行业经验，分析难点成因与初步优化思路。

（一）难点一：极端环境下的感知精度不足

这是最核心、最常见的实操难点——自动驾驶车辆需应对雨天、大雾天、夜间、强光逆光、暴雪、沙尘等各类极端环境，而在这些环境下，车载摄像头采集的图像会出现模糊、失真、光线不足、对比度低等问题，导致计算机视觉算法的特征提取不准确，出现误判、漏判，影响感知精度。

例如，雨天路面有积水，会产生反光，导致车道线识别模糊，目标检测出现误判（将积水反光误判为障碍物）；夜间光线不足，行人、骑行者的特征不明显，容易出现漏判；大雾天能见度低，远处的车辆、行人无法被精准识别，深度估计的精度大幅下降。

优化思路：一是采用“图像增强”技术，通过算法提升极端环境下图像的清晰度、对比度，突出目标特征；二是融合多模态数据，结合激光雷达、毫米波雷达的感知数据，弥补计算机视觉在极端环境下的不足，实现“视觉+雷达”的融合感知；三是采用专用摄像头（如红外摄像头、热成像摄像头），提升夜间、大雾天的目标识别精度；四是通过大量极端环境样本训练算法，让算法自主学习极端环境下的目标特征与图像规律，提升场景适应性。

（二）难点二：目标遮挡与形态多变导致的漏判、误判

自动驾驶场景中，目标遮挡与形态多变的问题十分突出，也是导致计算机视觉感知误判、漏判的重要原因。目标遮挡主要包括：车辆被其他车辆、行人、树木、建筑物遮挡，行人被人群、护栏遮挡，交通标志被树叶、污渍、施工挡板遮挡；目标形态多变主要包括：行人弯腰、奔跑、横穿马路，骑行者姿态不固定，车辆的车型、颜色差异较大，交通标志的磨损、变形等。

例如，在城市道路中，小型轿车被大型货车遮挡，计算机视觉算法无法识别被遮挡的轿车，容易出现漏判，导致碰撞风险；行人弯腰捡拾物品时，姿态发生变化，算法可能无法精准识别为行人，出现误判。

优化思路：一是采用多摄像头融合技术，通过前视、侧视、后视、环视摄像头协同，实现对目标的360°无死角检测与跟踪，减少遮挡带来的影响；二是优化目标检测与跟踪算法，采用“特征融合+运动预测”技术，即使目标被短暂遮挡，也能通过之前提取的目标特征与运动轨迹，快速重新识别并跟踪目标；三是构建多样化的目标样本库，涵盖不同姿态、不同形态、不同遮挡程度的目标样本，训练算法的泛化能力，提升识别准确率。

（三）难点三：感知精度与实时性的平衡难题

自动驾驶环境感知对“精度”与“实时性”均有极高要求——精度不足会导致误判、漏判，引发安全风险；实时性不足会导致感知数据滞后，无法为决策层提供及时的支撑，影响车辆的自主控制（如无法及时刹车、变道）。但计算机视觉技术的核心矛盾之一，就是“精度与实时性的平衡”：追求高精度，需要复杂的算法模型与大量的计算量，会降低实时性；追求实时性，需要简化算法模型，会降低感知精度。

例如，语义分割技术是实现场景语义理解的核心，但语义分割是像素级的识别，计算量较大，若采用高精度的DeepLabv3+算法，在车载硬件上的运行速度较慢，无法满足实时感知需求；若采用轻量化的ENet算法，实时性提升，但分割精度下降，容易出现语义混淆。

优化思路：一是采用“轻量化网络结构”，对传统的深度学习算法进行优化，简化网络层数、减少计算量，在保证精度的前提下，提升实时性（如采用MobileNet、ShuffleNet作为基础网络）；二是采用“硬件加速”技术，结合车载GPU、FPGA、ASIC等专用芯片，提升算法的运行速度，满足实时感知需求；三是采用“动态调整算法精度”的策略，根据行驶场景的复杂程度，动态调整算法的精度与计算量——如高速道路场景，算法精度可适当降低，提升实时性；城市复杂道路场景，算法精度提升，确保感知准确。

（四）难点四：车载硬件性能的限制

计算机视觉算法的运行，依赖车载硬件（摄像头、车载芯片、存储设备）的支撑，而车载硬件的性能的存在诸多限制，直接影响了计算机视觉技术的感知效果：一是车载摄像头的分辨率、帧率、动态范围有限，无法采集到高质量的图像数据（如低分辨率摄像头无法清晰采集远处目标的特征）；二是车载芯片的计算能力有限，无法支撑复杂算法的实时运行，导致感知数据滞后；三是车载存储设备的容量有限，无法存储大量的图像数据与算法模型，影响算法的迭代与优化。

例如，部分低端自动驾驶车辆，采用低分辨率的前视摄像头，无法清晰识别远处的交通标志与行人，导致感知精度下降；车载芯片的计算能力不足，无法支撑多摄像头融合感知与复杂语义分割算法的实时运行，导致实时性不足。

优化思路：一是提升车载硬件性能，采用高分辨率、高帧率、宽动态范围的车载摄像头，提升图像采集质量；采用高性能的车载芯片（如英伟达Orin、华为MDC、高通Snapdragon Ride），提升计算能力，支撑复杂算法的实时运行；扩大车载存储设备的容量，满足图像数据与算法模型的存储需求。二是优化算法模型，适配车载硬件的性能限制，采用轻量化算法，减少计算量与存储需求，实现算法与硬件的高效适配。

（五）难点五：多场景泛化能力不足

计算机视觉算法的性能，高度依赖训练样本的覆盖范围，而自动驾驶的场景十分复杂，不同地区、不同路段、不同天气的场景差异较大，导致算法的多场景泛化能力不足——算法在某一地区、某一场景下的感知精度较高，但在其他地区、其他场景下，感知精度大幅下降，无法适配多样化的自动驾驶场景。

例如，某算法在北方干燥地区的感知精度可达95%以上，但在南方多雨地区，由于雨天场景的样本不足，感知精度下降至80%以下；某算法在城市道路场景下适配良好，但在乡村道路场景下，由于道路结构、交通标志的差异，出现大量误判、漏判。

优化思路：一是构建多地区、多场景、多天气的大规模样本库，涵盖城市道路、高速道路、乡村道路、施工路段等各类场景，雨天、大雾天、夜间、强光等各类天气，不同地区的交通规则与道路结构，提升算法的泛化能力；二是采用“迁移学习”技术，将在某一场景下训练好的算法模型，迁移到其他场景下，通过少量样本微调，提升算法在新场景下的感知精度；三是结合车路协同技术，利用路侧摄像头的感知数据，补充车载摄像头的感知不足，提升算法对不同场景的适配能力。