滴滴自动驾驶用了几个摄像头

根据最新公开的硬件配置，滴滴自动驾驶在最新一代L4级Robotaxi车型中，搭载了33个高精度传感器，其中摄像头数量达到21个，这一配置远超行业平均水平，确保了360°无死角的环境感知能力。

这些摄像头并非简单堆砌，而是根据功能进行了精密分层布局。前向主摄像头采用高分辨率车规级图像传感器，可实现远距离目标识别，探测距离超过300米，用于识别信号灯、车道线及远端障碍物；侧向广角摄像头覆盖车辆左右两侧盲区，尤其在变道、汇入车流时提供关键数据支持；后向倒车摄像头与车内乘客监控摄像头协同工作，不仅保障倒车安全，还可识别乘客手势或需求，提升服务交互体验。此外，部分摄像头专门针对极端天气优化，具备红外成像与HDR高动态范围功能，可在暴雨、强光、夜间等复杂光照条件下保持稳定输出。

为提升系统冗余与安全性，滴滴在传感器架构中采用多模态融合策略。21个摄像头与8颗激光雷达、6颗毫米波雷达及4D成像雷达协同工作，形成“视觉+雷达”的立体感知网络。当激光雷达在雨雾环境中点云稀疏时，摄像头的视觉信息可作为关键补充；反之，当强光导致图像过曝，毫米波雷达的测距能力可维持系统稳定。这种多传感器互补机制，使系统在复杂城市场景中的误识别率降低超过60%。

在硬件迭代方面，滴滴已从早期搭载7个摄像头的沃尔沃XC60测试车，升级至当前集成21个摄像头+三域融合计算平台的定制化车型DiDi NEURON。新平台不仅提升摄像头数量，更通过车规级相机像素总和超1亿，实现图像细节的极致还原。每颗摄像头均通过ISO 26262功能安全认证，确保在-40℃至85℃的极端温差下持续稳定运行。同时，摄像头数据通过高速以太网实时传输至“虎鲸”中央计算平台，算力超过2000 TOPS，实现毫秒级环境建模与决策响应。

值得一提的是，滴滴并未止步于感知层，而是将摄像头数据深度融入“城市泛化引擎”与“Fallback G”备用系统。当主感知系统遭遇突发故障，备用系统可立即切换至摄像头主导的降级模式，确保车辆安全靠边停车。这种以摄像头为核心、多传感器冗余为保障的架构设计，不仅体现了滴滴对安全的极致追求，也奠定了其在L4级自动驾驶商业化落地中的技术壁垒。