在智能驾驶领域有多个流派。特斯拉是纯视觉路线的拥护者，特斯拉CEO马斯克曾经表示，“只有傻瓜才会使用激光雷达”。但是美国激光雷达传感器制造商Luminar Technologies透露，特斯拉是其2023年第一季度最大的激光雷达客户，采购额占该季度营收的10%以上。
高阶智能驾驶已经成为车企必争之地，围绕高阶智能驾驶主要有两条技术路线，一是以特斯拉为代表的纯视觉派，主张取消激光雷达，通过视觉来实现高阶智能驾驶；另一派是视觉+激光雷达的技术路线，认为纯视觉存在一定的短板，需要加上激光雷达来实现城市NOA的快速落地。两条技术谁才是自动驾驶的终局答案？
纯视觉方案优劣势明显
自动驾驶技术被视为未来汽车行业的发展方向，其核心在于如何实现车辆对复杂路况的精准感知和智能决策。在众多自动驾驶方案中，纯视觉方案因其低成本和算法迭代优化的巨大潜力，正逐渐获得越来越多科技公司和车企的认可。
纯视觉感知路线选择以机器视觉为核心，利用毫米波雷达+摄像头解决方案实现自动驾驶，主要代表有美国特斯拉的FSD、中国百度的Apollo Lite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流纯视觉感知方案。
在自动驾驶技术上，特斯拉扮演着领头羊角色。基于神经网络应用深度学习算法，特斯拉有了抛弃雷达设备的底气，成为纯视觉驾驶方案的坚定拥护者。马斯克认为纯视觉方案主要提供足够多的行驶数据喂养，通过海量的数据训练和AI大模型优化迭代，积累驾驶经验，纯视觉智驾可训练到像“人”在开车。
除特斯拉外，小鹏、理想等新兴车企最新推出的自动驾驶辅助系统也开始效仿纯视觉方案，这从侧面印证了该技术路线的前景。纯视觉自动驾驶方案的发展潜力已经获得了越来越多车企的认可。
如果说算法是纯视觉方案实现的基础，低成本则是推动其商业化背后的动力。激光雷达的价格往往高达数千美元，而摄像头的成本仅为数十美元。在自动驾驶技术大规模商用的初期阶段，纯视觉方案凭借低成本优势将更具吸引力。
纯视觉方案的潜力已经在实践中成为现实，作为国内唯一纯视觉L4级城市道路自动驾驶解决方案，百度的Apollo Lite已拥有仅凭纯视觉感知就能实现城市领域L4级自动驾驶的能力，在量产领域，也在自主泊车产品AVP和领航辅助驾驶产品ANP上帮助一系列主机厂实现了L4能力的降维商用。
但纯视觉方案也非完美无缺，单一传感器的感知方案存在着不可避免的缺陷，会在某些场景中失效造成恶劣后果，即便增加单一传感器的数量也不能从根本上解决问题。正所谓看到的不一定都是正确的，尤其是在一些特殊条件下，人眼对于事物的判断是很容易出现偏差的，更不要说单单依靠摄像头。
看过辅助驾驶测评视频的人都有所了解，类似特斯拉FSD这般的纯视觉辅助驾驶方案在大雨、暴雪、大雾或逆光和昏暗路况下，辅助驾驶功能是受限制无法开启的，很多功能都会因为感知软板而出现误操作现象。所以关于纯视觉和激光雷达路线，哪种智驾更胜一筹？在行业内仍存在明显的分歧。
传感器融合路线更普遍
当下采用感知融合视觉的多传感器协作方式实现自动驾驶依然是主流选择。近年来国内以蔚小理为代表的造车新势力、传统主机厂以及百度、华为等科技大厂纷纷布局自动驾驶，并且不断有新的自动驾驶初创公司参与其中。它们大多主张通过搭载激光雷达、毫米波雷达、摄像头等方式来增强单车感知能力，实现快速量产，完成商业化落地。
摄像头和激光雷达的分工不同，摄像头像素高主要用于图像信息的采集，实现精细化识别，例如各类车道线、交通标志、行人、障碍物等。激光雷达的作用则在于精准测算距离，且不受光照影响白天和晚上都能照常工作，但无法对障碍物的语义、材质软硬进行精确描述。
多传感器融合方案可以提升系统感知准确度，多种传感器联合互补，避免单一传感器的局限性，最大程度发挥各种传感器的优势，还能提升系统感知可靠性，多传感器融合可带来一定的信息冗余度，即使某一传感器出现故障，系统仍可正常工作，并且可以增强环境适应能力，多传感器融合技术采集的信息具有明显的特征互补性，弥补了单一传感器的语义不确定性。
不过多传感器融合方案也有自己的局限性，激光雷达容易受到雨雪雾天气的影响。由于激光雷达本身数千美元的硬成本，加上多传感器融合往往对计算芯片有更高的算力要求，因此成本没有优势。
目前，采用多传感器融合方案实现自动驾驶的企业主要有华为、小鹏、蔚来等。两大派系在技术实现上都是基于硬件来帮助汽车构架自身周围的3D信息，然后让计算芯片提取关键信息来做出驾驶决定。
无论何种派系，在量产领域都应专注安全。在这波由特斯拉引起的新一轮自动驾驶路线争论下，面对层出不穷的观点，消费者无法分辨、也不需要分辨，市场需要的只是一辆更智能、更安全的智能汽车，自动驾驶的路线，不应站队。那什么才是市场需要的答案？
符合当前的技术需求最好
关于纯视觉和激光雷达路线，哪种智驾更胜一筹？在行业内仍存在明显的分歧。从实用性的角度来讲，纯视觉和感知融合视觉其实是很难分出高下，两者在给自动驾驶系统赋能这方面，属于半斤八两的水平。
目前国内的自动驾驶尚处于起步发展阶段，厂家所适配的自动驾驶功能，只需要做好驾驶员的助手就好，所以车辆不需要过高的硬件配置，就能够实现类似车道纠偏、定速巡航、自动刹车等功能，无论是使用摄像头还是激光雷达，两者在实际功能体验上的差距还是比较小的。
用马斯克本人的话来说，他认为雷达和视觉感知不一样。这句话的底气是特斯拉在自动驾驶算法和大数据层面或许有着一定的先发优势。但在安全层面，面对我国更为复杂的路况，显然有激光雷达作为加强的融合感知方案更加安全。
特斯拉FSD自动驾驶系统入华将为国内市场带来前所未有的活力和竞争。作为首个L4级自动驾驶系统，它必将成为国内车企的有力竞争对手。FSD所采用的纯视觉技术路线，也将加剧与传统方案的路线之争。这场争论的结果将直接决定未来自动驾驶技术的发展方向。如果纯视觉方案获得认可，国内车企或将全面转向这一路线，而激光雷达等硬件辅助仍将是不可或缺的。特斯拉FSD在华的表现将被视为纯视觉方案是否具备绝对优势的检验。
百姓评车
无论是特斯拉的纯视觉方案还是目前自主品牌多用的激光雷达方案，一个更强调软件实力，另外一条则更加依靠硬件感知。两条技术路线各有所长，不过特斯拉FSD尚未在中国落地，因此两条路线还无法进行实际对比。参考目前自主品牌高阶智能驾驶系统，尤其是华为ADS的实际表现，无论是城市或高速领航辅助功能，还是一般的LCC车道保持辅助，体验感受已经相当丝滑平顺，驾驶水平直追拥有3-5年驾龄的司机水平。
未来汽车辅助驾驶必然会一步一步向着自动驾驶升级转变，为用户提供更加智能、安全、便捷的出行用车体验。现在消费者购车也不需要特别去关注这方面的配置，喜欢什么就买什么。
至于厂家们关于激光雷达和纯视觉的争论，大家看看热闹就好。
在智能驾驶领域有多个流派。特斯拉是纯视觉路线的拥护者，特斯拉CEO马斯克曾经表示，“只有傻瓜才会使用激光雷达”。但是美国激光雷达传感器制造商Luminar Technologies透露，特斯拉是其2023年第一季度最大的激光雷达客户，采购额占该季度营收的10%以上。
高阶智能驾驶已经成为车企必争之地，围绕高阶智能驾驶主要有两条技术路线，一是以特斯拉为代表的纯视觉派，主张取消激光雷达，通过视觉来实现高阶智能驾驶；另一派是视觉+激光雷达的技术路线，认为纯视觉存在一定的短板，需要加上激光雷达来实现城市NOA的快速落地。两条技术谁才是自动驾驶的终局答案？
纯视觉方案优劣势明显
自动驾驶技术被视为未来汽车行业的发展方向，其核心在于如何实现车辆对复杂路况的精准感知和智能决策。在众多自动驾驶方案中，纯视觉方案因其低成本和算法迭代优化的巨大潜力，正逐渐获得越来越多科技公司和车企的认可。
纯视觉感知路线选择以机器视觉为核心，利用毫米波雷达+摄像头解决方案实现自动驾驶，主要代表有美国特斯拉的FSD、中国百度的Apollo Lite、以色列Mobileye的SuperVision三大主流纯视觉感知方案。
在自动驾驶技术上，特斯拉扮演着领头羊角色。基于神经网络应用深度学习算法，特斯拉有了抛弃雷达设备的底气，成为纯视觉驾驶方案的坚定拥护者。马斯克认为纯视觉方案主要提供足够多的行驶数据喂养，通过海量的数据训练和AI大模型优化迭代，积累驾驶经验，纯视觉智驾可训练到像“人”在开车。
除特斯拉外，小鹏、理想等新兴车企最新推出的自动驾驶辅助系统也开始效仿纯视觉方案，这从侧面印证了该技术路线的前景。纯视觉自动驾驶方案的发展潜力已经获得了越来越多车企的认可。
如果说算法是纯视觉方案实现的基础，低成本则是推动其商业化背后的动力。激光雷达的价格往往高达数千美元，而摄像头的成本仅为数十美元。在自动驾驶技术大规模商用的初期阶段，纯视觉方案凭借低成本优势将更具吸引力。
纯视觉方案的潜力已经在实践中成为现实，作为国内唯一纯视觉L4级城市道路自动驾驶解决方案，百度的Apollo Lite已拥有仅凭纯视觉感知就能实现城市领域L4级自动驾驶的能力，在量产领域，也在自主泊车产品AVP和领航辅助驾驶产品ANP上帮助一系列主机厂实现了L4能力的降维商用。
但纯视觉方案也非完美无缺，单一传感器的感知方案存在着不可避免的缺陷，会在某些场景中失效造成恶劣后果，即便增加单一传感器的数量也不能从根本上解决问题。正所谓看到的不一定都是正确的，尤其是在一些特殊条件下，人眼对于事物的判断是很容易出现偏差的，更不要说单单依靠摄像头。
看过辅助驾驶测评视频的人都有所了解，类似特斯拉FSD这般的纯视觉辅助驾驶方案在大雨、暴雪、大雾或逆光和昏暗路况下，辅助驾驶功能是受限制无法开启的，很多功能都会因为感知软板而出现误操作现象。所以关于纯视觉和激光雷达路线，哪种智驾更胜一筹？在行业内仍存在明显的分歧。
传感器融合路线更普遍
当下采用感知融合视觉的多传感器协作方式实现自动驾驶依然是主流选择。近年来国内以蔚小理为代表的造车新势力、传统主机厂以及百度、华为等科技大厂纷纷布局自动驾驶，并且不断有新的自动驾驶初创公司参与其中。它们大多主张通过搭载激光雷达、毫米波雷达、摄像头等方式来增强单车感知能力，实现快速量产，完成商业化落地。
摄像头和激光雷达的分工不同，摄像头像素高主要用于图像信息的采集，实现精细化识别，例如各类车道线、交通标志、行人、障碍物等。激光雷达的作用则在于精准测算距离，且不受光照影响白天和晚上都能照常工作，但无法对障碍物的语义、材质软硬进行精确描述。
多传感器融合方案可以提升系统感知准确度，多种传感器联合互补，避免单一传感器的局限性，最大程度发挥各种传感器的优势，还能提升系统感知可靠性，多传感器融合可带来一定的信息冗余度，即使某一传感器出现故障，系统仍可正常工作，并且可以增强环境适应能力，多传感器融合技术采集的信息具有明显的特征互补性，弥补了单一传感器的语义不确定性。
不过多传感器融合方案也有自己的局限性，激光雷达容易受到雨雪雾天气的影响。由于激光雷达本身数千美元的硬成本，加上多传感器融合往往对计算芯片有更高的算力要求，因此成本没有优势。
目前，采用多传感器融合方案实现自动驾驶的企业主要有华为、小鹏、蔚来等。两大派系在技术实现上都是基于硬件来帮助汽车构架自身周围的3D信息，然后让计算芯片提取关键信息来做出驾驶决定。
无论何种派系，在量产领域都应专注安全。在这波由特斯拉引起的新一轮自动驾驶路线争论下，面对层出不穷的观点，消费者无法分辨、也不需要分辨，市场需要的只是一辆更智能、更安全的智能汽车，自动驾驶的路线，不应站队。那什么才是市场需要的答案？
符合当前的技术需求最好
关于纯视觉和激光雷达路线，哪种智驾更胜一筹？在行业内仍存在明显的分歧。从实用性的角度来讲，纯视觉和感知融合视觉其实是很难分出高下，两者在给自动驾驶系统赋能这方面，属于半斤八两的水平。
目前国内的自动驾驶尚处于起步发展阶段，厂家所适配的自动驾驶功能，只需要做好驾驶员的助手就好，所以车辆不需要过高的硬件配置，就能够实现类似车道纠偏、定速巡航、自动刹车等功能，无论是使用摄像头还是激光雷达，两者在实际功能体验上的差距还是比较小的。
用马斯克本人的话来说，他认为雷达和视觉感知不一样。这句话的底气是特斯拉在自动驾驶算法和大数据层面或许有着一定的先发优势。但在安全层面，面对我国更为复杂的路况，显然有激光雷达作为加强的融合感知方案更加安全。
特斯拉FSD自动驾驶系统入华将为国内市场带来前所未有的活力和竞争。作为首个L4级自动驾驶系统，它必将成为国内车企的有力竞争对手。FSD所采用的纯视觉技术路线，也将加剧与传统方案的路线之争。这场争论的结果将直接决定未来自动驾驶技术的发展方向。如果纯视觉方案获得认可，国内车企或将全面转向这一路线，而激光雷达等硬件辅助仍将是不可或缺的。特斯拉FSD在华的表现将被视为纯视觉方案是否具备绝对优势的检验。
百姓评车
无论是特斯拉的纯视觉方案还是目前自主品牌多用的激光雷达方案，一个更强调软件实力，另外一条则更加依靠硬件感知。两条技术路线各有所长，不过特斯拉FSD尚未在中国落地，因此两条路线还无法进行实际对比。参考目前自主品牌高阶智能驾驶系统，尤其是华为ADS的实际表现，无论是城市或高速领航辅助功能，还是一般的LCC车道保持辅助，体验感受已经相当丝滑平顺，驾驶水平直追拥有3-5年驾龄的司机水平。
未来汽车辅助驾驶必然会一步一步向着自动驾驶升级转变，为用户提供更加智能、安全、便捷的出行用车体验。现在消费者购车也不需要特别去关注这方面的配置，喜欢什么就买什么。
至于厂家们关于激光雷达和纯视觉的争论，大家看看热闹就好。
