李想称前端不做激光雷达前融合，雷达成摆设了？

聊聊我的看法：

智能驾驶的感知融合，主要分三种：数据级前融合、特征级中融合、目标 / 决策级后融合。

简单说，前融合就是把传感器原始数据直接打包交给 AI 运算。融合层级越靠后，数据加工得越多，到了目标级融合，各个传感器数据已经独立形成判断了。

数据级前融合的好处是信息几乎零损耗，但缺点也很突出 —— 运算速度慢。尤其是激光雷达的原始点云，数据量巨大，特别拖节奏。

其实李想的想法很好理解：整套感知系统以视觉为主力，激光雷达不再参与最前端的原始数据融合，放到特征级或是后融合阶段再介入。

这么做首先能保证智驾反应更快、运行效率更高，激光雷达则负责补全信息、校验结果，同时充当安全兜底。

说白了就是主链路拼速度，冗余链路保稳妥。

再加上自研芯片的加持，系统的响应效率还能再往上提一截。

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