自動(dòng)駕駛的賽道，激光雷達(dá)如同車(chē)輛的“智慧之眼”，以每秒百萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)建起三維世界的數(shù)字鏡像。然而，面對(duì)暴雨、濃霧等極端天氣，傳統(tǒng)算法常因點(diǎn)云噪聲干擾陷入“致盲”困境;在高速場(chǎng)景中，運(yùn)動(dòng)畸變更會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)物體被“撕裂”成碎片化數(shù)據(jù)。隨著人工智能技術(shù)的深度滲透，一場(chǎng)以深度學(xué)習(xí)為核心、多模態(tài)融合為突破口的算法革命，正在重塑激光雷達(dá)的感知邊界。

從“去噪”到“增維”的范式躍遷

傳統(tǒng)點(diǎn)云處理依賴(lài)手工設(shè)計(jì)的濾波算法，如統(tǒng)計(jì)離群點(diǎn)去除(SOR)通過(guò)鄰域距離閾值剔除噪聲，但面對(duì)鏡面反射或煙霧干擾時(shí)，這類(lèi)方法常將真實(shí)目標(biāo)誤判為噪聲。2025年，基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)濾波技術(shù)成為主流——禾賽科技研發(fā)的動(dòng)態(tài)閾值網(wǎng)絡(luò)(DT-Net)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)時(shí)分析點(diǎn)云密度分布，自動(dòng)調(diào)整濾波參數(shù)。在暴雨測(cè)試中，該技術(shù)將有效點(diǎn)云保留率從68%提升至92%，同時(shí)將噪聲誤刪率控制在3%以下。

地面分割是點(diǎn)云預(yù)處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)平面擬合算法在陡坡或非結(jié)構(gòu)化道路中表現(xiàn)不佳，而北醒光子提出的Range Image-Transformer(RIT)模型，將三維點(diǎn)云投影為二維距離圖像，利用Transformer架構(gòu)捕捉全局上下文信息。在重慶黃桷灣立交的實(shí)測(cè)中，RIT模型對(duì)15°以上陡坡的分割準(zhǔn)確率達(dá)98.7%，較傳統(tǒng)方法提升41個(gè)百分點(diǎn)，為L(zhǎng)3級(jí)自動(dòng)駕駛在復(fù)雜路況下的決策提供可靠基礎(chǔ)。

點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)則通過(guò)多幀數(shù)據(jù)融合提升環(huán)境感知穩(wěn)定性。速騰聚創(chuàng)開(kāi)發(fā)的LOAM-Plus算法，在傳統(tǒng)迭代最近點(diǎn)(ICP)框架中嵌入光流預(yù)測(cè)模塊，利用歷史幀運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)估當(dāng)前幀位姿。在高速場(chǎng)景測(cè)試中，該算法將配準(zhǔn)誤差從0.3米降至0.05米，使車(chē)輛在120km/h時(shí)速下仍能精準(zhǔn)構(gòu)建動(dòng)態(tài)地圖。

從“特征工程”到“端到端”的認(rèn)知升級(jí)

傳統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別依賴(lài)手工提取幾何特征(如法向量、曲率)，但面對(duì)遠(yuǎn)距離小目標(biāo)(如50米外的行人)時(shí)，稀疏點(diǎn)云難以提供足夠特征信息。2025年，基于稀疏卷積的3D Backbone網(wǎng)絡(luò)成為破局關(guān)鍵——華為乾崑智駕ADS 3.3系統(tǒng)采用的Sparse-UNet架構(gòu)，通過(guò)空洞卷積擴(kuò)大感受野，在保持計(jì)算效率的同時(shí)提升特征提取能力。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該架構(gòu)對(duì)80米外交通錐的檢測(cè)召回率從72%提升至89%，為高速公路自動(dòng)變道提供更早預(yù)警。

多模態(tài)融合技術(shù)進(jìn)一步突破單一傳感器物理極限。比亞迪“天神之眼”系統(tǒng)搭載的BEVFusion算法，將激光雷達(dá)點(diǎn)云與攝像頭圖像映射至鳥(niǎo)瞰視角(BEV)空間，通過(guò)Transformer交叉注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)特征級(jí)融合。在夜間低光照測(cè)試中，該算法對(duì)暗處行人的檢測(cè)距離從45米延長(zhǎng)至78米，誤檢率降低63%，顯著提升復(fù)雜場(chǎng)景安全性。

端到端目標(biāo)跟蹤技術(shù)則通過(guò)時(shí)序信息強(qiáng)化識(shí)別魯棒性。小馬智行研發(fā)的Track-Transformer模型，將連續(xù)10幀點(diǎn)云輸入時(shí)空Transformer編碼器，生成包含運(yùn)動(dòng)軌跡的4D特征向量。在深圳南山區(qū)擁堵路段測(cè)試中，該模型對(duì)遮擋率達(dá)60%的目標(biāo)跟蹤成功率達(dá)94%，較傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法提升28個(gè)百分點(diǎn)，有效應(yīng)對(duì)城市峽谷中的“鬼探頭”場(chǎng)景。

從“通用計(jì)算”到“專(zhuān)用加速”的效能革命

為滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，算法與硬件的協(xié)同設(shè)計(jì)成為關(guān)鍵。北醒AD2-s激光雷達(dá)搭載的自研NPU芯片，針對(duì)點(diǎn)云處理優(yōu)化算子庫(kù)，將DT-Net濾波算法的推理延遲從120ms壓縮至35ms。在廣州內(nèi)環(huán)路實(shí)測(cè)中，搭載該芯片的車(chē)輛系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間縮短40%，使緊急避障決策更快觸發(fā)。

固態(tài)激光雷達(dá)的普及更推動(dòng)算法架構(gòu)革新。禾賽JT系列迷你激光雷達(dá)采用SPAD陣列接收器，每秒可捕獲萬(wàn)億級(jí)光子信號(hào)，但傳統(tǒng)算法難以處理如此高密度數(shù)據(jù)。其研發(fā)的Photon-Net算法通過(guò)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)模擬生物視覺(jué)處理機(jī)制，將數(shù)據(jù)處理能效比提升至15TOPS/W，較GPU方案節(jié)能82%，為人形機(jī)器人、配送機(jī)器人等低功耗場(chǎng)景提供解決方案。

從“感知智能”到“認(rèn)知智能”的跨越

當(dāng)前，激光雷達(dá)算法正從“看得清”向“看得懂”演進(jìn)。2025年，神經(jīng)輻射場(chǎng)(NeRF)技術(shù)開(kāi)始應(yīng)用于場(chǎng)景重建——極氪千里浩瀚智駕系統(tǒng)通過(guò)多視角激光雷達(dá)點(diǎn)云訓(xùn)練NeRF模型，可實(shí)時(shí)生成包含語(yǔ)義信息的高精度三維地圖。在杭州亞運(yùn)村自動(dòng)駕駛示范區(qū)，該技術(shù)使車(chē)輛對(duì)臨時(shí)交通標(biāo)志的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)99.2%，為L(zhǎng)4級(jí)Robotaxi商業(yè)化落地鋪平道路。

隨著大模型技術(shù)的滲透，激光雷達(dá)算法將具備更強(qiáng)泛化能力。特斯拉FSD V14.2.1雖未采用激光雷達(dá)，但其基于視覺(jué)的Occupancy Network已展現(xiàn)空間占用預(yù)測(cè)能力。業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，未來(lái)激光雷達(dá)算法將融合多模態(tài)大模型，通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)從海量數(shù)據(jù)中自主提取特征，最終實(shí)現(xiàn)“無(wú)標(biāo)注訓(xùn)練”與“零樣本識(shí)別”，推動(dòng)自動(dòng)駕駛向完全自主進(jìn)化。

在這場(chǎng)智能感知的革命中，中國(guó)企業(yè)正從技術(shù)追趕者轉(zhuǎn)變?yōu)橐?guī)則制定者。從禾賽科技百萬(wàn)級(jí)量產(chǎn)下線(xiàn)到北醒256線(xiàn)激光雷達(dá)量產(chǎn)，從比亞迪“智駕平權(quán)”到華為乾崑智駕系統(tǒng)落地，中國(guó)方案不僅重塑著全球激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)格局，更以人工智能為引擎，驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)駛向更安全、更高效的未來(lái)。