向左走向右走，智能輔助駕駛技術博弈升級

近期，特斯拉官方微博發文強調其視覺處理方案的重要性，宣稱“堅持視覺處理方案，讓人人買得起安全智能的產品”。

就在上個月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過社交平臺X宣布，特斯拉即將推出基于純人工智能技術的“通用型全自動駕駛（FSD）解決方案”。這一方案延續了公司自2016年起堅持的“視覺優先”戰略，將徹底拋棄激光雷達，僅靠攝像頭和自研芯片實現L4-L5級自動駕駛。

一邊是特斯拉All in純視覺方案，另一邊是激光雷達的熱銷。國際市場研究與戰略咨詢機構Yole Group發布《2025年全球車載激光雷達市場報告》顯示，全球乘用車激光雷達市場持續高速增長，2024年同比擴增68%，市場規模攀升至6.92億美元。截至2025年3月底，中國全市場有交付量的激光雷達配置車型達到94款，相比上一年度翻了一倍。

禾賽CEO李一帆曾在技術開放日上表示，車載激光雷達正從“可選功能件”進化為“必選安全件”；同時，用了8年左右的時間，將激光雷達的成本砍掉了99.5%（從數千美元降至200美元左右）。

在智能輔助駕駛領域，激光雷達與純視覺的路線之爭已持續很長時間，至今仍無定論。無論是僅用攝像頭的“純視覺派”，還是采用激光雷達+毫米波雷達+攝像頭的“多傳感器融合派”，這場分歧的本質，是技術理念、成本邏輯與市場策略的三重博弈，預示著智能輔助駕駛技術路線之爭將再度升級。

通向完全自動駕駛“第一性原理”

特斯拉在發文中表示，公司的視覺處理方案搭配端到端神經網絡架構，已通過數十億真實世界數據樣本訓練，成功實現了多場景、更安全的智能駕駛技術路徑。這一表態進一步確認了特斯拉在智能輔助駕駛領域的技術選擇與戰略定位。

與業內其他依賴激光雷達等多傳感器融合方案不同，特斯拉強調“用實力證明先進的技術不需要昂貴繁雜的傳感器”。

眾所周知，特斯拉的FSD智能輔助駕駛系統是當前世界唯一的純視覺方案，甚至連毫米波雷達都已棄用，只依靠攝像頭和AI系統。

早在2021年，馬斯克在接受媒體采訪時就曾聲稱：“自動駕駛汽車應當使用與人類司機相同的感覺駕駛汽車，人依靠眼睛和智力駕駛汽車，自動駕駛汽車也應當這樣?！?/p>

馬斯克認為，道路和交通規則本身是基于人類視覺設計的，純視覺方案能最貼近人類駕駛習慣，是通向完全自動駕駛的“第一性原理”。他多次批評激光雷達是“錯誤的解決方案”，稱其在復雜道路環境中效率低下，而視覺系統結合生物神經網絡才是最優解。

之所以特斯拉只采用視覺方案，是為了讓車載計算機更加“專注”，一旦增加雷達等相關數據，會使系統獲得超過它處理能力的冗余數據，如此會對軟件產生負面影響。

從技術角度看，純視覺方案是一種基于攝像頭感知系統的技術路線，其核心思路是利用攝像頭捕捉環境的RGB圖像數據，通過深度學習算法提取語義特征，完成對車輛周圍環境的感知、識別和決策。

這一方案的最大特點在于其以算法為核心驅動，通過模擬人類的視覺系統實現對復雜駕駛場景的理解。

近年來，隨著計算機視覺和深度學習技術的快速發展，純視覺方案的感知能力顯著提升，尤其是在物體檢測、目標跟蹤和路徑規劃等關鍵任務上取得了突破性進展。

從方案部署角度，純視覺方案主要依靠攝像頭這一單一硬件，降低了系統集成難度和硬件成本。但其依賴的算法對場景的高效感知與理解，特別是在惡劣天氣（如大霧、大雨或積雪環境）和受光照條件影響較大的復雜工況下，如何確保可靠性仍是其核心挑戰之一。

其次，該方案需要處理大量的圖像數據，這對自動駕駛系統的數據處理和存儲能力提出了更高的要求，增加了系統的復雜性和能耗。

而國內雖然也有宣稱純視覺方案，實際上應該是“主視覺”，因為除了攝像頭，當前依舊保留了有其他傳感器，只是去除了激光雷達。

今年4月，特斯拉CEO埃隆·馬斯克通過其社交平臺宣布，特斯拉即將推出基于純人工智能技術的“通用型全自動駕駛（FSD）解決方案”。

從市場反饋看，特斯拉FSD在北美市場滲透率超30%，雖然純視覺方案在美國表現出了優異性能，但可能低估了中國路況的復雜程度。相比之下，中國車企更擅長結合中國的實際道路環境開發智能輔助駕駛技術，從而在駕駛風格、安全性等層面實現“超車”。比如針對常見的“鬼探頭”“加塞”情況，中國車企都會在方案中加入更有針對性的解決辦法。

從效果來看，中國市場中大多數高階智能輔助駕駛已經擁有了相當出色的完成度，而針對中國路況的優化又會帶來更多安全感，這些都是純視覺方案暫時沒有的特質。

將傳感器武裝到牙齒的“安全冗余”

自動駕駛的四大核心技術分別為環境感知、精確定位、路徑規劃、線控執行。實際的自動駕駛汽車面對的路況遠比實驗室仿真或者試車場的情況要復雜得多。因此，在行車過程中，自動駕駛汽車需要準確識別周邊環境，尤其是實時動態環境數據的精準識別與分析。

在自動駕駛感知系統中，環境感知的核心目標是全面了解周圍環境中的靜態和動態元素，包括車道線、交通標志、其他車輛、行人以及可能存在的障礙物。通過對這些元素的準確感知，車輛能夠在復雜的交通場景中構建清晰的環境模型，為后續的駕駛決策提供可靠依據。

環境感知是通過攝像頭、傳感器、雷達對自動駕駛行為的參與方環境的監控以及信息獲取，完整的環境感知技術方案需要多方的信息協調構成。其中攝像頭可大致分為單目攝像頭、雙目攝像頭、環視攝像頭等；雷達可分為激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達等，因各種雷達原理不同，其性能特點也各有千秋，可實現不同的功能。

感知系統的實現依賴于多個技術模塊的協同運作，其中包括傳感器數據采集、特征提取、數據融合以及語義分析等。

數據采集是感知系統的起點，通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等多種傳感器的協作，感知系統能夠覆蓋從遠距離到近距離的全方位感知需求。

特征提取則通過復雜的算法從原始數據中提取如檢測車輛邊界、分割行人輪廓以及識別道路標志等有價值的信息。

隨后，系統通過數據融合技術將來自不同傳感器的信息整合為統一的環境模型，以彌補單一傳感器可能存在的缺陷。比如，激光雷達的數據可以提供高精度的三維點云，但難以區分物體類型，而攝像頭可以補充視覺信息，增強系統的語義識別能力。

此外，自動駕駛感知系統的設計還需要滿足高效性和可靠性的要求。在復雜的駕駛場景中，系統需要在極短的時間內處理大量數據，并給出準確的識別和分析結果。

因此，現代感知系統通常借助人工智能技術，特別是深度學習算法，在目標識別和分類方面取得了顯著的進展。為了應對各種極端天氣和光照條件的挑戰，感知系統在傳感器硬件設計和算法魯棒性方面也進行了多層優化。

多模態傳感器技術是感知系統的基礎，也是感知能力的重要保障。每種傳感器針對不同應用場景發揮其獨特作用。

激光雷達最大優勢在于測距精度非常高，通?？梢赃_到厘米級別，遠高于傳統的雷達和攝像頭技術。

通過高密度、高精度的三維點云數據，激光雷達能夠精確感知周圍環境中的物體位置、形狀和距離，被廣泛應用于構建周圍環境的幾何模型，特別是在復雜城市場景中，它的高空間分辨率和測距能力極大地提高了障礙物識別和建圖精度。

激光雷達不依賴環境光照條件，能夠在白天、夜晚以及光線復雜的環境中工作，這使得激光雷達特別適用于多變的戶外環境，如城市街道、隧道和夜間駕駛等場景。

攝像頭作為模擬人眼的視覺工具，能捕獲豐富的語義信息，用于識別車道線、交通標志、行人和車輛類型等。攝像頭在晴天和光照良好的條件下表現出色，但強光、陰影和夜間等復雜光照條件會顯著降低其性能。

毫米波雷達在感知速度和距離信息方面表現優異，尤其在雨雪天氣和低可見度環境中，能夠可靠工作。但其空間分辨率不足以精確識別靜態或復雜形態的物體。

超聲波雷達則更多應用于如泊車場景中的障礙物檢測短距離環境感知，但其探測距離較短，無法滿足復雜場景需求。

因此，為了克服單一傳感器的局限性，多傳感器組合已成為自動駕駛的主流解決方案。相比于依靠攝像頭的純視覺感知方案，激光雷達與攝像頭的融合感知方案，可以帶來全局信息獲取能力的提升，為行駛安全增添了多重保障。

以華為、理想汽車為代表的企業是激光雷達的堅定擁護者。華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志在公開場合曾表示，未來走向L3、L4級自動駕駛時，汽車必須配備激光雷達。

比如Waymo的第五代Robotaxi，配備了8顆攝像頭、5顆雷達和3顆激光雷達，而第六代Robotaxi更是配備了13顆攝像頭、4顆激光雷達、6顆毫米波雷達以及一系列外部音頻接收器，為駕駛員提供360度環視視野，最遠探測距離達500米，極大提升了車輛在不同光照條件、極端天氣下的適應能力。

在2024年12月的理想AI Talk對話節目中，理想汽車CEO李想被問及“特斯拉沒有用激光雷達，你們為什么要用”時，他坦言保留激光雷達是為了安全。

李想表示，中國路況與美國不同，深夜駕駛時可能會遇到尾燈損壞的大貨車，甚至大貨車會停在主路上。在這種情況下，激光雷達可以看到200米遠的距離，而攝像頭在無光環境下的可視距離只有100多米。這使得激光雷達能夠實現130公里/小時的AEB自動緊急制動功能。

AEB的關鍵性能指標包括剎停速度與誤報率，激光雷達能實現更遠距離的探測，對物體的檢測也更加靈敏，在高速場景里保證了更高的剎停速度，在城區里則有效降低誤報率。因此，不少業內人士認為，激光雷達除了承擔安全冗余的角色，更是實現AEB功能必不可少的感應器，是“功能件”。

事實上，特斯拉與國內車企的路線分歧本質是“算法驅動”與“硬件驅動”的理念之爭。特斯拉壓押注于通過海量數據訓練出“全能算法”，最終實現“無雷達”的純視覺自動駕駛；而國內車企則選擇用硬件堆砌安全冗余，通過多傳感器互補應對復雜場景。

單一技術的安全威脅在于安全冗余能力的不足，視覺可能“看不見”，激光雷達可能“看不懂”。在真實場景中，一場大霧足以讓視覺系統失效，一個反光物體可能讓激光雷達誤判，任何單一傳感器的“脆弱性”都可能成為系統性風險的導火索。

通過將激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器的感知數據進行融合處理，能夠提供更為準確、完整的環境信息。這種融合感知技術能夠充分利用各種傳感器的優勢，通過在時間和空間上對不同傳感器的信息進行對齊和優化，從而彌補單一傳感器的缺陷。

比如在融合激光雷達和攝像頭時，激光雷達提供準確的空間位置和深度信息，而攝像頭則補充色彩、紋理等語義信息，二者結合能夠實現更全面的目標檢測和識別。

不過，融合感知技術的推廣仍面臨成本、技術和法規等多方面的挑戰。首先，融合感知技術需要集成多種傳感器，這增加了系統的復雜性和成本。其次，不同傳感器之間的數據融合需要高精度的校準和同步，這對技術實現提出了很高的要求。

單車智能之外的另一條路徑

雖然特斯拉不斷為純視覺路線搖旗吶喊，但目前純視覺路線仍未是智駕的終局，美國針對純視覺路線的反思與討論從未停歇。出于安全的考慮，激光雷達也還遠未到被淘汰之時，其作為車企的重要營銷賣點，短期內都不會出現變化。

從國內的技術能力出發，現階段要實現去激光雷達還有難度。特斯拉之所以捍衛純視覺路線，是基于其在數據、算力與算法三方面的巨量投入。

在考慮成本的時候，不能夠只看到硬件成本，實際上更要考慮背后所需要各種研發服務和資源投入，也就是“全成本”——除了冰山上面的顯性成本，還有大量被忽視的隱性成本，包括算法、路測、云計算、數據標注、仿真訓練和系統軟件等。

換句話說，特斯拉作業并不好抄，其用數據和算力構建起的門檻和壁壘都極高。

早期，智能輔助駕駛供應鏈剛剛起步，激光雷達尚未能達到相當穩定的性能表現，且造價高昂，以萬元為單位，車企們望而卻步，激光雷達只能搭載在Robotaxi以及高端車型。

但隨著產業發展，激光雷達已經有了更高的可靠性與成本表現，售價降至千元級別，這也是高階智能輔助駕駛能夠逐步下沉的根本原因。

今年，高階智能輔助駕駛來到了20萬元以內的汽車市場，在這個價格帶里，選擇激光雷達上車的車企越來越多。

實際上，只要成本降到一定程度，車企就無法拒絕激光雷達的上車，因為激光雷達與先進的算法架構并不沖突，反而能提升智能輔助駕駛系統的魯棒性。

除了單車智能，通過AI網絡緊密連接路側傳感器、車載終端、云端算力中心等各個節點要素，實現對環境數據信息的實時感知、智能決策與精準控制，可根據不同交通場景動態調配計算資源，支持超視距感知、多車協同控制、交通流優化等復雜任務。

通過與大模型相互配合，AI網絡構建起實時物理世界數字鏡像，通過多樣化的傳感器融合、邊云協同計算與城市級V2X部署，系統可感知整條路徑上的交通動態，并實時推送給前后車輛，實現集體智慧下的自主決策，從而將“單車智能”進化為“系統智能”。

當前，智能輔助駕駛正從早期試點邁向規?；占半A段，這一過程需要技術創新與用戶體驗的平衡共進。激進的技術冒進可能對行業普及進程造成沖擊，而以用戶為中心的安全體驗遠勝于技術“炫技”。

智能輔助駕駛的行業終局尚未明晰，但行業共識已然清晰：無論技術路徑如何選擇，安全始終是不可逾越的底線。在關乎生命安全的領域，穩步構建可靠的技術體系，讓用戶在每一次出行中感受到有溫度、可信賴的技術守護，才是智能輔助駕駛技術普惠大眾的正確打開方式。