近年来，自动驾驶技术的发展引发了“激光雷达 vs 纯视觉”两大技术路线之争。然而，许多智能驾驶系统的表现却常常让人联想到一个“看得清但反应迟钝”的木讷保安。这种现象背后的原因值得深思。
首先，“看得清”是指这些系统具备一定的环境感知能力。无论是通过激光雷达还是摄像头捕捉数据，它们都能清晰地识别周围物体的位置和形状。然而，问题出在“木讷”上，即系统缺乏对复杂场景的快速响应能力。这与算法的设计和决策逻辑密切相关。目前，大多数自动驾驶算法更倾向于基于规则的处理方式，而非灵活的人类直觉。例如，在面对突发状况时，系统可能需要耗费较长时间进行计算，导致反应滞后。
其次，传感器本身也存在局限性。激光雷达虽然精度高，但在雨雪天气下性能会显著下降；而纯视觉方案则容易受到光线变化的影响。此外，两种技术都难以完全理解人类行为背后的意图，比如行人突然横穿马路或车辆突然变道等动态情况。这种信息解读上的不足进一步加剧了系统的“木讷”表现。
最后，行业对于安全性的过度追求也是一个重要因素。为了确保万无一失，开发者往往倾向于采用保守策略，将更多注意力放在避免事故上，而非提升整体效率。这种谨慎态度虽然有助于降低风险，但也使得系统显得不够敏捷。
综上所述，智能驾驶系统之所以像木讷保安，既源于算法与硬件的不足，又反映了行业发展的阶段性特征。未来，随着技术进步和应用场景拓展，这一局面有望得到改善。
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