華為的激光雷達是探測手段之一，所以華為也并不排斥視覺圖像系統！實際上，華為采用的是一種“全融合”的方式：

1. 通過高精度地圖對行車路線周邊的大型固定建筑物進行精準建模
2. 通過廣角、長焦以及裸眼3D攝像頭，獲得汽車周邊遠近距離的可見光圖像
3. 通過超聲波雷達對汽車周邊近距離的人體、橫向移動物體進行探測
4. 通過毫米波雷達對汽車周邊遠距離環境進行探測
5. 通過激光雷達對中遠距離實現精確探測。

之所以采用這么復雜的傳感器去探測，主要是單純的、單一的探測雷達是有一定的盲區和缺欠的。

可見光攝像頭、激光雷達在雨霧天氣受到的影響比較大，探測精度和距離都會受限。激光雷達無法識別顏色，無法對紅綠燈進行識別。而超聲波雷達和毫米波雷達雖然穿透力強，不受環境影響，但是超聲波雷達主要是用于近距離探測，而毫米波雷達雖然探測距離遠，但是對于橫向移動的物體和人體的探測精度不足。

因此，華為采用這種全方位、全融合的方式去探測周邊環境，最后通過麒麟990A的其強大的AI運算能力，綜合匯總這些資訊，實現對周邊場景資訊的全方位精確感知。

汽車的自動駕駛一共分為三個步驟：

• 1、環境探測感知、建模

通過車身攜帶的各種攝像頭、雷達對汽車行駛周邊環境進行感知，實時繪制場景建立模型

• 2、計算、決策

根據實時繪制的模型，對汽車行駛路線周邊環境以及汽車周邊交通參與者的行為進行分析、計算和預判， 對于汽車安全行駛有威脅或有交叉的行為交由控制模塊進行處理，對不影響車身行為和安全的系統將拋棄這些資訊不做處理。

• 3、控制實施

所謂的控制系統就是通過轉向油門剎車等系統控制汽車實現避讓或其他操作，并將處理結果實時的反饋給決策模塊。

為什么特斯拉不使用激光光雷達？

實際上特斯拉并不是完全排斥激光雷達，主要是因為在特斯拉問世的時候激光雷達昂貴的價格，受受限于特斯拉的成本無法承受而已，在華為的激光雷達問世以前，一個64線的激光雷達價格在8~10萬美元，折合人民幣60~70萬，這個價格肯定是馬斯克無法承受的。因此退而求其次特斯拉采用了基于視覺神經FSD系統，為了提升探測能力特斯拉還是配置了微波雷達和超聲波雷達。 , 也就是說如果激光雷達的價格真的達到了幾百美元的成本，還能夠提升探測精度和探測距離，特斯拉并沒有什么理由去全面的否定激光雷達。當然客觀來看也許需要對特斯拉現有的系統進行全面的升級，至于說值不值得那就看特斯拉決策層的意見了。

華為的激光雷達是否代表未來的方向？

在華為的激光雷達問世以前激光雷達的價格居高不下，這也限制了車企對激光雷達的選購，客觀來看激光雷達仍然是現有的探測手段中不可或缺的一種模式，特斯拉由于沒有采用激光雷達其探測的手段是有缺陷的正是因為這種缺陷，導致特斯拉在大陸外事故頻發，無法精準的識別周邊的物體，比如前階段美國發生的特斯拉撞樹事件，導致兩人死亡。特斯拉無法對貨車進行識別，鉆入貨車底部，特別是目前可見光攝像頭在探測時是有一定缺陷的比如在逆光時就無法獲得足夠的探測精度。而激光雷達則可以很好地對周邊環境進行精準的探測，從這一角度來看激光雷達的確代表著未來的方向。