人形機器人感知方案或如同自動駕駛，分為純視覺感知與激光雷達兩大路線。純視覺感 知路線以機器視覺為核心，利用攝像頭實現自動駕駛，其優勢為成本低且符合人眼邏輯，在 數據積累達到一定規模后能夠超越激光雷達方案的表現，但在惡劣環境下，攝像頭完成感知 任務的難度也會隨之提升。
激光雷達方案可以在現有技術條件下實現快速 3D 建模，比較準確的還原路況信息，形 成計算機可以快速識別、快速處理、快速應對的方案，目前的痛點在于成本G昂、且對芯片 算力需求大。
特斯拉憑借自身的算法能力、數據儲備等優勢，采取基于攝像頭的視覺方案；而其他企 業通常選擇基于激光雷達的技術方案。因此在人形機器人方面，特斯拉可能會堅持純視覺路 線，隨著各類傳感器技術持續提升，產業鏈逐步成熟以及成本逐漸降低，未來多傳感融合的混合方案或將成為主流方案。
| 純視覺方案 | 激光雷達方案 | 混合方案 | |
| 優勢 |
■成本低 ■技術成熟度G ■產業鏈成熟度G ■符合人眼邏輯 |
■識別率G ■環境適應力強 ■產業鏈成熟度G |
■結合前兩者技術優勢 |
| 劣勢 |
■易受天氣影響 ■易受光照影響 ■算力需求較G ■需要大量圖像訓練集 |
■易受天氣影響 ■成本G ■工藝復雜 ■技術成熟度低 |
■成本G ■供應鏈復雜 ■技術門檻G |
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