盡管計算機視覺技術(shù)在自動駕駛環(huán)境感知中已實現(xiàn)廣泛落地，且技術(shù)不斷迭代升級，但在實際實操過程中，由于自動駕駛場景的復(fù)雜性、極端環(huán)境的干擾、硬件性能的限制等因素，仍面臨諸多難點與挑戰(zhàn)，這些難點直接影響了環(huán)境感知的精度、實時性與穩(wěn)定性，也是當(dāng)前自動駕駛技術(shù)發(fā)展的核心瓶頸。下面總結(jié)五大最常見的實操難點，結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗，分析難點成因與初步優(yōu)化思路。

（一）難點一：極端環(huán)境下的感知精度不足

這是最核心、最常見的實操難點——自動駕駛車輛需應(yīng)對雨天、大霧天、夜間、強光逆光、暴雪、沙塵等各類極端環(huán)境，而在這些環(huán)境下，車載攝像頭采集的圖像會出現(xiàn)模糊、失真、光線不足、對比度低等問題，導(dǎo)致計算機視覺算法的特征提取不準(zhǔn)確，出現(xiàn)誤判、漏判，影響感知精度。

例如，雨天路面有積水，會產(chǎn)生反光，導(dǎo)致車道線識別模糊，目標(biāo)檢測出現(xiàn)誤判（將積水反光誤判為障礙物）；夜間光線不足，行人、騎行者的特征不明顯，容易出現(xiàn)漏判；大霧天能見度低，遠處的車輛、行人無法被精準(zhǔn)識別，深度估計的精度大幅下降。

優(yōu)化思路：一是采用“圖像增強”技術(shù)，通過算法提升極端環(huán)境下圖像的清晰度、對比度，突出目標(biāo)特征；二是融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合激光雷達、毫米波雷達的感知數(shù)據(jù)，彌補計算機視覺在極端環(huán)境下的不足，實現(xiàn)“視覺+雷達”的融合感知；三是采用專用攝像頭（如紅外攝像頭、熱成像攝像頭），提升夜間、大霧天的目標(biāo)識別精度；四是通過大量極端環(huán)境樣本訓(xùn)練算法，讓算法自主學(xué)習(xí)極端環(huán)境下的目標(biāo)特征與圖像規(guī)律，提升場景適應(yīng)性。

（二）難點二：目標(biāo)遮擋與形態(tài)多變導(dǎo)致的漏判、誤判

自動駕駛場景中，目標(biāo)遮擋與形態(tài)多變的問題十分突出，也是導(dǎo)致計算機視覺感知誤判、漏判的重要原因。目標(biāo)遮擋主要包括：車輛被其他車輛、行人、樹木、建筑物遮擋，行人被人群、護欄遮擋，交通標(biāo)志被樹葉、污漬、施工擋板遮擋；目標(biāo)形態(tài)多變主要包括：行人彎腰、奔跑、橫穿馬路，騎行者姿態(tài)不固定，車輛的車型、顏色差異較大，交通標(biāo)志的磨損、變形等。

例如，在城市道路中，小型轎車被大型貨車遮擋，計算機視覺算法無法識別被遮擋的轎車，容易出現(xiàn)漏判，導(dǎo)致碰撞風(fēng)險；行人彎腰撿拾物品時，姿態(tài)發(fā)生變化，算法可能無法精準(zhǔn)識別為行人，出現(xiàn)誤判。

優(yōu)化思路：一是采用多攝像頭融合技術(shù)，通過前視、側(cè)視、后視、環(huán)視攝像頭協(xié)同，實現(xiàn)對目標(biāo)的360°無死角檢測與跟蹤，減少遮擋帶來的影響；二是優(yōu)化目標(biāo)檢測與跟蹤算法，采用“特征融合+運動預(yù)測”技術(shù)，即使目標(biāo)被短暫遮擋，也能通過之前提取的目標(biāo)特征與運動軌跡，快速重新識別并跟蹤目標(biāo)；三是構(gòu)建多樣化的目標(biāo)樣本庫，涵蓋不同姿態(tài)、不同形態(tài)、不同遮擋程度的目標(biāo)樣本，訓(xùn)練算法的泛化能力，提升識別準(zhǔn)確率。

（三）難點三：感知精度與實時性的平衡難題

自動駕駛環(huán)境感知對“精度”與“實時性”均有極高要求——精度不足會導(dǎo)致誤判、漏判，引發(fā)安全風(fēng)險；實時性不足會導(dǎo)致感知數(shù)據(jù)滯后，無法為決策層提供及時的支撐，影響車輛的自主控制（如無法及時剎車、變道）。但計算機視覺技術(shù)的核心矛盾之一，就是“精度與實時性的平衡”：追求高精度，需要復(fù)雜的算法模型與大量的計算量，會降低實時性；追求實時性，需要簡化算法模型，會降低感知精度。

例如，語義分割技術(shù)是實現(xiàn)場景語義理解的核心，但語義分割是像素級的識別，計算量較大，若采用高精度的DeepLabv3+算法，在車載硬件上的運行速度較慢，無法滿足實時感知需求；若采用輕量化的ENet算法，實時性提升，但分割精度下降，容易出現(xiàn)語義混淆。

優(yōu)化思路：一是采用“輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)”，對傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法進行優(yōu)化，簡化網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、減少計算量，在保證精度的前提下，提升實時性（如采用MobileNet、ShuffleNet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)）；二是采用“硬件加速”技術(shù)，結(jié)合車載GPU、FPGA、ASIC等專用芯片，提升算法的運行速度，滿足實時感知需求；三是采用“動態(tài)調(diào)整算法精度”的策略，根據(jù)行駛場景的復(fù)雜程度，動態(tài)調(diào)整算法的精度與計算量——如高速道路場景，算法精度可適當(dāng)降低，提升實時性；城市復(fù)雜道路場景，算法精度提升，確保感知準(zhǔn)確。

（四）難點四：車載硬件性能的限制

計算機視覺算法的運行，依賴車載硬件（攝像頭、車載芯片、存儲設(shè)備）的支撐，而車載硬件的性能的存在諸多限制，直接影響了計算機視覺技術(shù)的感知效果：一是車載攝像頭的分辨率、幀率、動態(tài)范圍有限，無法采集到高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)（如低分辨率攝像頭無法清晰采集遠處目標(biāo)的特征）；二是車載芯片的計算能力有限，無法支撐復(fù)雜算法的實時運行，導(dǎo)致感知數(shù)據(jù)滯后；三是車載存儲設(shè)備的容量有限，無法存儲大量的圖像數(shù)據(jù)與算法模型，影響算法的迭代與優(yōu)化。

例如，部分低端自動駕駛車輛，采用低分辨率的前視攝像頭，無法清晰識別遠處的交通標(biāo)志與行人，導(dǎo)致感知精度下降；車載芯片的計算能力不足，無法支撐多攝像頭融合感知與復(fù)雜語義分割算法的實時運行，導(dǎo)致實時性不足。

優(yōu)化思路：一是提升車載硬件性能，采用高分辨率、高幀率、寬動態(tài)范圍的車載攝像頭，提升圖像采集質(zhì)量；采用高性能的車載芯片（如英偉達Orin、華為MDC、高通Snapdragon Ride），提升計算能力，支撐復(fù)雜算法的實時運行；擴大車載存儲設(shè)備的容量，滿足圖像數(shù)據(jù)與算法模型的存儲需求。二是優(yōu)化算法模型，適配車載硬件的性能限制，采用輕量化算法，減少計算量與存儲需求，實現(xiàn)算法與硬件的高效適配。

（五）難點五：多場景泛化能力不足

計算機視覺算法的性能，高度依賴訓(xùn)練樣本的覆蓋范圍，而自動駕駛的場景十分復(fù)雜，不同地區(qū)、不同路段、不同天氣的場景差異較大，導(dǎo)致算法的多場景泛化能力不足——算法在某一地區(qū)、某一場景下的感知精度較高，但在其他地區(qū)、其他場景下，感知精度大幅下降，無法適配多樣化的自動駕駛場景。

例如，某算法在北方干燥地區(qū)的感知精度可達95%以上，但在南方多雨地區(qū)，由于雨天場景的樣本不足，感知精度下降至80%以下；某算法在城市道路場景下適配良好，但在鄉(xiāng)村道路場景下，由于道路結(jié)構(gòu)、交通標(biāo)志的差異，出現(xiàn)大量誤判、漏判。

優(yōu)化思路：一是構(gòu)建多地區(qū)、多場景、多天氣的大規(guī)模樣本庫，涵蓋城市道路、高速道路、鄉(xiāng)村道路、施工路段等各類場景，雨天、大霧天、夜間、強光等各類天氣，不同地區(qū)的交通規(guī)則與道路結(jié)構(gòu)，提升算法的泛化能力；二是采用“遷移學(xué)習(xí)”技術(shù)，將在某一場景下訓(xùn)練好的算法模型，遷移到其他場景下，通過少量樣本微調(diào)，提升算法在新場景下的感知精度；三是結(jié)合車路協(xié)同技術(shù)，利用路側(cè)攝像頭的感知數(shù)據(jù)，補充車載攝像頭的感知不足，提升算法對不同場景的適配能力。