在自動駕駛技術的探索之路上，行業內的兩大主流路徑逐漸清晰：一是以特斯拉為代表的視覺主導方案，其極端到幾乎完全摒棄了攝像頭以外的所有傳感器；二是以華為、理想等企業為首的融合感知路線，它們堅定地選擇了激光雷達作為核心。

值得注意的是，小鵬汽車在這條道路上經歷了一次重大的轉向，從早期的激光雷達擁躉轉變為如今的視覺倡導者。這一變化引發了業界的廣泛關注，尤其是小鵬汽車自動駕駛產品高級總監袁婷婷的近期發言，更是將這一話題推向了高潮。

袁婷婷直言不諱地指出：“激光雷達所謂的遠距離探測能力，其實是一個被夸大的說法。”她進一步闡述了激光雷達作為主動傳感器的局限性。激光雷達通過發射近紅外光并接收反射回波來計算距離，但隨著距離的增加，激光束的發散角會擴大，導致能量密度急劇下降。這意味著，在遠距離時，激光雷達獲取的回波信號強度和點云密度都會大打折扣。

為了直觀展示這一點，袁婷婷以當前行業領先的192線激光雷達為例，將其在200米外獲取的信息與800萬像素攝像頭的信息進行了對比。她強調，對于自動駕駛系統來說，準確區分遠處物體是至關重要的，比如判斷那是一個無害的塑料袋還是一個快速移動的電瓶車。在這方面，高分辨率攝像頭顯然更具優勢。

袁婷婷還提到了激光雷達的多徑效應和低幀率問題。多徑效應可能導致信號失真或誤識別，而低幀率則會加劇對遠距離高速移動物體的識別誤差。她指出，業界主流激光雷達的處理幀率遠低于攝像頭的幀率，這對于自動駕駛系統來說是一個不容忽視的劣勢。

袁婷婷還強調了激光雷達對天氣狀況的敏感性。近紅外光在遇到雨雪霧等極端天氣時，會在傳感器附近形成噪點，且無法穿透這些障礙物看到后面的目標。相比之下，毫米波雷達因其波長更長、衍射性好，在雨霧天氣下表現更為出色。

在袁婷婷看來，激光雷達作為一個信息密度低且易受干擾的傳感器，并不適合作為自動駕駛系統“強大大腦”的眼睛。她認為，高分辨率攝像頭結合先進的算法和計算能力，才是實現自動駕駛未來的關鍵。

袁婷婷的發言無疑為自動駕駛技術的討論帶來了新的視角和思考。在自動駕駛的征途上，每一步探索都充滿了挑戰和不確定性，但正是這種不斷探索的精神，推動著汽車行業向著更加智能、更加安全的未來邁進。