智能驾驶方案对传感器的依赖程度有多高？

智能驾驶方案对传感器的依赖程度极高。智能驾驶的核心在于对车辆周围环境精准感知与识别，而这全仰仗各类车载传感器。雷达、激光雷达、摄像头等共同构成智能车辆的“感知双眼”，实时捕捉道路、障碍物等信息，为后续决策提供基础支撑。从普通汽车到高级轿车，传感器数量不断增加，且随着智能驾驶向高阶发展，对传感器的需求愈发攀升，不同类型传感器还需相互配合、优势互补。

在众多传感器中，车载摄像头尤为关键。其核心的CIS芯片性能，直接决定车辆对周围环境的感知能力。像比亚迪“天眼”系统、特斯拉全视觉方案，都依赖高分辨率CIS芯片提供视觉支持，来实现关键功能。

激光雷达传感技术也不容小觑，它能快速识别周围物体的三维信息，精度准确，且不受光照及可见度影响。不过其体积大、费用贵，限制了大规模商用。而微波传感技术适合短距离信息识别，数据可信度高，只是难以识别二维平面中距离接近或为0的物体信息。

视觉传感技术虽被广泛应用，但在复杂变化环境中易受影响，三维空间信息感知能力也相对较差。这就体现出不同传感器需相互配合的重要性，单一传感器存在的缺陷，需要其他传感器来弥补。

智能驾驶的冗余和容错要求，使得高阶智能驾驶需要装配更多感知系统。单车智能驾驶感知所需各类传感器数量，会随智能驾驶阶段的提升而增加。正是这些传感器各司其职又协同合作，才让智能驾驶方案得以稳定、可靠地运行，为人们带来更加安全、便捷的出行体验。

总之，传感器是智能驾驶方案的基石，它们的性能、布局以及相互协作，共同决定了智能驾驶系统的感知精度和可靠性。随着智能驾驶技术的不断发展，对传感器的依赖在持续加深，传感器技术的进步也将推动智能驾驶迈向更高的台阶 。