人形机器人感知方案或如同自动驾驶，分为纯视觉感知与激光雷达两大路线。纯视觉感 知路线以机器视觉为核心，利用摄像头实现自动驾驶，其优势为成本低且符合人眼逻辑，在 数据积累达到一定规模后能够超越激光雷达方案的表现，但在恶劣环境下，摄像头完成感知 任务的难度也会随之提升。
激光雷达方案可以在现有技术条件下实现快速 3D 建模，比较准确的还原路况信息，形 成计算机可以快速识别、快速处理、快速应对的方案，目前的痛点在于成本G昂、且对芯片 算力需求大。
特斯拉凭借自身的算法能力、数据储备等优势，采取基于摄像头的视觉方案；而其他企 业通常选择基于激光雷达的技术方案。因此在人形机器人方面，特斯拉可能会坚持纯视觉路 线，随着各类传感器技术持续提升，产业链逐步成熟以及成本逐渐降低，未来多传感融合的混合方案或将成为主流方案。
| 纯视觉方案 | 激光雷达方案 | 混合方案 | |
| 优势 |
■成本低 ■技术成熟度G ■产业链成熟度G ■符合人眼逻辑 |
■识别率G ■环境适应力强 ■产业链成熟度G |
■结合前两者技术优势 |
| 劣势 |
■易受天气影响 ■易受光照影响 ■算力需求较G ■需要大量图像训练集 |
■易受天气影响 ■成本G ■工艺复杂 ■技术成熟度低 |
■成本G ■供应链复杂 ■技术门槛G |
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