這是昨天，輿情發酵后，禾賽科技的股價表現，單日大漲17%。

或許有人會問，它的股價暴漲和小米輿情有什么關系？

不但有，而且很緊密，因為禾賽科技是一家生產激光雷達的公司，而激光雷達是智能駕駛技術中的核心零部件。

普通版的小米SU7并沒有搭載激光雷達，但在高階版本中是有的，用的就是禾賽科技的雷達。

這次小米的事故暴露出的智駕短板，或將催化出一個龐大的激光雷達市場。

想搞清激光雷達為何在智能駕駛中如此重要，首先要搞清智駕中的“純視覺”技術的缺點。

“純視覺”顧名思義，就是在汽車自動行駛中，完全依賴攝像頭和毫米波雷達傳回的影像或數據，作為AI系統判斷下一步該如何操作的依據。

這么做的優勢在于，更像人類開車。正如特斯拉選擇純視覺路線時，馬斯克解釋的那樣，人類在開車時用的是眼睛和大腦，不是雷達，所以純視覺才是真正的人工智能。

也正如人類開車時會受到遠光燈或暴雨等因素的干擾，會對下一步的操作造成干擾，純視覺依賴的攝像頭也會，但現在這個難題還未得到徹底解決，否則特斯拉也不會遲遲兌現不了“完全自動駕駛”的承諾，仍停留在輔助駕駛的階段。

相比之下，激光雷達在夜間或惡劣天氣下誤判率比純視覺低40%。

所以說，雖然不是百分百能避免事故，但純視覺+激光雷達的雙系統，應該是更安全的智駕方案。

雙保險比單保險安全，這么一個淺顯的道理，專業的車企豈會不知，可他們為何不裝呢？

原因有二，一是技術；二是成本。

先看技術問題。

兩套系統想要融合并不是1+1=2那么簡單，其中牽扯到大量技術問題。

別的不說，單激光雷達一秒鐘傳回的數據量就高達百萬級，這么多的數據，汽車的芯片能處理得過來嗎？

而且還要綜合攝像頭傳回的數據，兩相對比后，才能作出決策，又帶來了新問題：誰的數據優先級更高？如何設定算法權重？兩邊數據有矛盾怎么辦？這些都在考驗著車企的研發能力。

一個反例是，有的車企在給汽車裝上“雙系統”后，由于配套技術沒跟上，反而導致智駕的表現還不如純視覺！吃力不討好。

再看成本問題。

受價格戰的影響，很多車企為了求生，不斷推出廉價車型，便在大眾不太熟悉的智駕上降規，推出替代激光雷達的視覺方案，這套方案往往比激光雷達版成本更低。

比如，蔚來用的是激光雷達，但第二品牌樂道，就變成了純視覺；早期的小鵬也用了激光雷達，但最新的P7+也變成了純視覺。

雖然近幾年，激光雷達售價在不斷下降，截至去年第一季度售價為2600元，比2019年降低了90%，但在價格戰日益激烈的今天，“節約每一個銅板”或許是不少車企不得不選擇的生存法則。

問題是，事關車輛安全的技術，該用成本思維去衡量取舍嗎？

答案顯然是否定的。

20世紀70年代，福特公司曾推出過一款售價僅為2000美元的轎車“斑馬”，由于動力足、外觀時尚、價格便宜，上市后非常受消費者歡迎，成為當年全美汽車銷售冠軍。

沒想到的是，斑馬汽車存在設計上的缺陷，車后廂在被追尾后容易爆炸。這個問題解決起來也不難，召回加裝一個11美元的小部件就行。

可惜，福特會計算了一筆賬，不承認缺陷，按概率推算最多發生180起車禍，一人賠20萬，最多損失3600萬-5000萬美元，如果召回1200萬輛車，成本就會高達1.3億美元。

思來想去，福特決定隱瞞缺陷。

結果，在印第安納州的公路上，斑馬汽車發生了一起慘烈的車禍，車上3名年輕的姑娘當場身亡，引發了全美國的憤怒，要求嚴查福特。

上面那段有關成本計算的會議記錄才得以曝光，福特陷入了更大的輿論風暴，不得不召回了所有斑馬汽車，品牌形象也一落千丈，給日本車后來居上創造了機會。

希望車企們在安全面前放棄成本思維，讓悲慘的案例不要再次發生。

作者：9527

參考資料：

《小米事故后激光雷達板塊大漲 有些車企為省成本砍掉激光雷達》棱鏡

《小米SU7爆燃事故：只有天價賠償，才能倒逼國產電車重視生命》冰川思享號