每日速览2026年03月05日 16:39消息，华为高管称大雾中雷达比人眼更可靠，智驾系统值得信赖。

　　 3月5日消息，面对极端大雾路况，你更信任自己的判断，还是车辆的智能驾驶系统？ 在当前智能驾驶技术不断发展的背景下，驾驶员的决策与车辆系统的配合显得尤为重要。尤其是在恶劣天气条件下，如大雾，能见度降低，道路情况复杂，这时候驾驶员的判断力和车辆的智驾功能之间的平衡值得深思。虽然智能驾驶技术在不断提升，但在极端环境下，仍需驾驶员保持高度警觉，不能完全依赖系统。合理利用科技，同时保持对路况的主动判断，或许才是最稳妥的选择。

　　 3月4日，在鸿蒙智行技术升级发布会上，华为智能汽车解决方案事业部CEO靳玉志就此前安徽浓雾路段发生的事故进行了公开回应。

　　 我们在春节期间遭遇了一起重大事故。当时车辆处于乾坤智驾辅助驾驶模式，经过安徽一段长达的浓雾路段。在浓雾环境下，智驾系统已将车速降至60公里/小时。

　　 但是人（肉眼）看不到，觉得很安全，他就把车速调到了超过100公里。而且他的脚持续踩在油门上、电门上，持续工作在97公里的时速。

　　 当车辆在浓雾中行驶时，驾驶员发现前方有一排静止的车辆，但由于能见度极低，已经无法及时刹车，最终导致连环碰撞事故。

　　 所以说，其实，目前这种毫米波雷达技术已经接近其性能极限，只能探测几十米范围内的目标，并据此计算出车辆应保持的合理车速。然而，一些驾驶员仍选择超速行驶，这无疑增加了交通事故的风险。 从安全角度来看，技术虽有局限，但驾驶员的责任同样不可忽视。在现有设备无法全面覆盖的情况下，更应强化交通法规的执行和驾驶者的安全意识，避免因超速带来的潜在危害。

　　 此外，靳玉志还放出一张图，清晰地呈现了不同传感器的特点。

　　 简单来说，激光雷达、毫米波雷达以及视觉摄像头，在不同应用场景中各具优势。

　　 那他们之间到底有何区别呢？

　　 早在2025年4月，余承东曾发布过一则科普视频，解释了配备智能辅助驾驶功能的汽车是如何实现“眼观六路，耳听八方”的。

　　 “一台智能辅助驾驶的汽车，它没有眼睛，遇到障碍物，它是如何发现并且避开的呢？”

　　 余承东表示，早在上个世纪，工程师就已经想到了用摄像头来代替人眼，摄像头可以真实地还原人眼看到的场景，包括交通的标志、红绿灯等等，但它和人眼一样，在逆光、夜晚、雨雾天，很容易看不清楚，产生误判。

　　 于是乎，工程师们提出了一种解决方案，即加装毫米波雷达。这种设备不受光线影响，夜间驾驶时具备稳定的探测能力。即使在暴雨、大雾、沙尘等恶劣天气条件下，其性能也远优于摄像头。

　　 然而，探索的脚步从未停歇，人类对未知的追求永无止境。传统毫米波雷达仍存在其局限性，它只能测量目标的距离和运动速度，却无法获取高度信息。这意味着，地面的减速带、障碍物以及上方的天桥，在它看来并没有本质区别。

　　 传统毫米波雷达在某些复杂场景中难以准确识别，因此无法让车辆根据实际情况做出相应的反应。 在当前自动驾驶技术的发展过程中，传感器的精准度至关重要。毫米波雷达虽然在探测距离和速度方面表现良好，但在面对复杂环境时仍存在局限性，这直接影响了车辆对周围情况的判断与应对能力。要实现更安全、更智能的驾驶体验，还需要进一步提升感知系统的性能，结合多种传感器优势，才能更好地应对多变的交通环境。

　　 针对这些不足，4D毫米波雷达引入了对高度的探测能力，有效解决了这一问题。

　　 毫米波雷达在目标识别方面仍存在一定局限，它只能捕捉到物体的大致轮廓，而无法准确判断障碍物的具体形状。这种技术特性在实际应用中可能会影响对复杂环境的判断，尤其是在需要高精度感知的场景中，如自动驾驶或智能交通系统。尽管毫米波雷达在探测距离和成本方面具有优势，但其识别能力的不足仍然是一个亟待解决的问题。

　　 这时候，就该激光雷达出场了。

　　 工作原理上，激光雷达通过发射人眼看不见的激光束，遇到物体后反射回来，形成由数百万个点组成的三维点云，例如图中展示的手掌。这种技术在自动驾驶、机器人导航和三维建模等领域发挥着重要作用。它能够精准捕捉环境的立体信息，为智能系统提供关键的数据支持。随着技术的不断进步，激光雷达的应用范围也在逐步扩大，未来有望在更多领域实现突破性应用。

　　 激光雷达具有更高的识别精度，但在穿透能力方面不如毫米波雷达。同时，它们也无法像摄像头那样获取颜色和亮度信息，例如红绿灯的显示情况。

　　 所以，摄像头、4D毫米波雷达和激光雷达相互补充、协同运作，只有将三者融合的感知方案应用其中，才能有效应对暗光、强光干扰，不受雨雪雾等恶劣天气影响，实现更精准的距离与速度测量。