（问题）近年来，智能驾驶与辅助驾驶正加速从高速场景走向城区、复杂气象和多目标混行环境，车辆感知能力面临更高门槛。现实道路中，低矮小障碍物、低反射率物体以及形态不规则目标，常常落在传统感知的“盲区边缘”。当逆光、暗光、雨雾尘等因素叠加时，单一传感器在细节捕捉和稳定性上更容易受限。如何在量产成本与可靠性约束下做到“远距离更早发现、近距离看得更清、复杂环境不掉线”，已成为行业竞争的关键。 （原因）目前业内常见的激光雷达方案以“点云级”轮廓感知为主，能够提供距离与空间结构信息，但在细节分辨和远距小目标识别上存在先天短板；摄像头在纹理、颜色和语义理解上优势明显，却更容易受到光照和天气影响。随着场景复杂度提升，感知系统的焦点从“能不能看见”转向“能不能稳定看清”，推动激光雷达向更高线数、更高分辨率、更强成像能力演进，并更与毫米波雷达、视觉等多传感器融合协同。 （影响）华为乾崑此次发布的新一代双光路图像级激光雷达，量产规格亮点为最高896线，指向车载激光雷达从“点云级”向“图像级”能力跃迁。其核心是双光路架构：通过长焦与广角两套不同焦段的激光接收单元实现“一体双焦”，在覆盖大视野的同时增强远距细节获取，形成类似“全景+特写”的复合成像效果。据介绍，该方案支持两路单元独立控制，并由算法根据场景进行策略匹配，在通行效率与感知精度之间动态平衡。 面向安全痛点场景，产品参数与演示重点聚焦“三类难题”。一是低矮小目标：针对约14厘米高度、接近车辆底盘的小纸箱等障碍物，宣称可在120米稳定识别，为提前减速、绕行或更平顺制动争取安全余量。二是低反射率目标：如横倒在地的黑色轮胎等，识别能力在原有基础上明显提升，远距离感知更稳定。三是异形目标：如横倒锥桶等形态复杂物体，感知距离提升幅度较大，可降低因视觉训练样本不足带来的识别盲区。业内人士指出，“远距小目标+弱反射+异形体”的组合，往往是触发突发制动与碰撞风险的重要来源，若能在量产条件下实现稳定识别，将直接提升主动安全能力。 在可靠性层面，车载传感器长期暴露于温差、砂石冲击与高频振动环境，对外部视窗的耐久性要求更高。此次产品采用钢化膜玻璃视窗，宣称硬度与耐久性能增强，以降低长期使用中的衰减与故障风险，确保关键能力持续可用。这也反映出产业竞争正在从单一指标对比，转向“性能+可靠性+可量产”的综合能力。 （对策）从系统路径看，华为乾崑强调传感器融合路线，通过激光雷达、毫米波雷达与摄像头优势互补，并借助计算架构与算法优化提升全场景覆盖能力。对应的数据显示，截至3月3日，其主动安全系统累计避免可能碰撞超过354万次；辅助驾驶累计里程超过87.6亿公里。以“人驾平均安全行驶里程”为指标，相关系统在其统计口径下较中国平均水平有明显提升。业内普遍认为，数据规模与场景覆盖有助于算法迭代与工程化优化，但也需要持续强化数据合规、场景边界管理与用户教育，避免用户对能力边界产生误读。 （前景）面向下一阶段，随着城市道路开放度提高、法规与标准逐步完善，行业将更关注主动安全的可验证指标，以及复杂环境下的稳定表现。高线数、图像级成像能力的激光雷达有望成为提升远距细节识别与冗余安全的重要手段之一，但其价值最终仍取决于与整车平台的工程适配、融合算法的鲁棒性以及长期可靠性表现。可以预期，竞争焦点将从单点硬件升级，转向“传感器—计算平台—算法—验证体系—量产交付”的全链条协同能力，推动智能出行生态向更高安全标准演进。
从毫米波到图像级，感知技术的每一次迭代都在重划智能驾驶的安全边界；华为此次进展不仅反映了国产核心零部件的研发能力，也显示“安全冗余”正成为下一阶段的重要竞争方向。当技术从实验室走向量产车，如何建立相匹配的标准体系与责任框架，仍是全产业链需要共同回答的问题。