隨著LiDAR成本下降，相機感測器性能達極限，Lidar又回到自動駕駛的懷抱？
科技產業資訊室 - 友子 發表於 2025年10月20日
圖、隨著LiDAR成本下降，相機感測器性能達極限，Lidar又回到自動駕駛的懷抱？
Rivian執行長 RJ Scaringe 認為，LiDAR在自動駕駛汽車開發中仍然發揮著重要作用，這與特斯拉僅依靠相機感測器的策略截然不同。主要關鍵在於，LiDAR 技術的成本已大幅降低，並且持續提供「相機無法實現」的功能。更棒的是現代AI模型可以比以往更有效地整合多個感測器輸入，強化自動駕駛能力。
Scaringe 的言論與馬斯克長期以來對LiDAR的拒絕形成了鮮明對比。特斯拉的自動駕駛和全自動駕駛系統完全依賴基於相機的感知，馬斯克甚至在2025年8月重申了這一理念，他認為LiDAR和雷達的結合會導致「感測器爭奪」。
包括福特在內的其他汽車製造商也公開表示反對只依賴相機感測器。福特執行長稱LiDAR對於全自動駕駛至關重要，並強調其在相機可能失效的惡劣光照條件下，可凸顯LiDAR的性能優勢。隨著汽車產業向自動化程度不斷提升的方向發展，關於視覺技術還是LiDAR更勝一籌的爭論仍在繼續，並影響著競爭策略。
其實，自動駕駛技術在過去是建構在「基於規則的環境」的做法。即汽車根據一組預先定義的「如果發生這種情況，就執行該操作」的語句直接對環境做出回應，並設定嚴格的防護措施。如今，情況已經轉向使用神經網路來訓練模型，並融合感測器來建立更完整的汽車周圍環境圖景，從而更好地利用該模型的車載推理功能。
因此，圍繞LiDAR的許多爭論都源於自動駕駛汽車1.0時代，當時的自動駕駛環境是基於規則的，早期融合或建構神經網路的想法當時並不存在。
現在的情況是，市場不再以那種方式運行自動駕駛模型。因此，自動駕駛模型受益於模型前端的最大資訊量。而且LiDAR的成本在過去高達數萬美元，現在卻只有幾百美元。更棒的是LiDAR可以做到相機做不到的事情。
2025年8月，Rivian為其Pose團隊（負責開發其自動駕駛平台所需的複雜演算法和程式）發布了一個軟體工程師的職位。其中一項職責是開發和編寫「用於校準Rivian Autonomy感測器套件（包括相機、慣性測量單元、LiDAR和雷達）的自訂校準演算法」。
如今隨著Rivian計劃於2026年在其汽車中引入某些非視覺自動駕駛功能，LiDAR可能會使其更容易實現。基本上，Rivian在自動駕駛方面的目標是兼顧速度和安全性。其希望LiDAR可為其帶來離自動駕駛更近的實踐距離呢！(948字；圖1）
參考資料：
Rivian Says Not To Rule Out Lidar In Future Models. InsideEVs, 2025/10/9
Rivian CEO: Tesla is going all in on cameras, but self-driving cars still need LiDAR. Business Insider, 2025/10/6
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