（圖片來源：攝圖網）

近日，華為智能汽車解決方案BU CEO靳玉志接受媒體采訪時表示，未來走向L3、L4自動駕駛，汽車一定要有激光雷達，主要有兩大原因。

靳玉志表示，首先從技術上看，激光雷達對任何障礙物來說，它的原理就決定了不需要認識這個障礙物，但一定能夠檢測出這個障礙物，從而進行剎停或避障。純視覺方案則需要通過大量的訓練來認識障礙物，但如果數據不足夠多，或者數據量雖大但始終有一些沒見過的東西，它可能就不認識，這種極端的、很小的Corner case(極端情況)就會帶來風險。

其次，純視覺方案的相機在一些場景中是受限制的，比如在光線很暗、下暴雨的環境下，其清晰度就會受影響。而激光雷達本質上是通過發射激光脈沖并接收反射回來的光束來測量與周圍物體的距離，進而構建精確的三維點云地圖，其優勢在于不受光照條件影響，且在測量精度和穩定性方面表現優秀，特別適合于遠距離和復雜環境下的定位與避障

純視覺方案主要依賴攝像頭捕捉道路及周圍環境的視覺信息，結合計算機視覺技術和深度學習算法進行圖像處理和目標識別，從而實現自動駕駛的感知功能。這種方案試圖通過模擬人類視覺系統來理解周圍環境，其優勢在于成本相對較低，且在數據充足的情況下，能夠實現對常見物體的精準識別。然而，正如靳玉志所指出的，純視覺方案存在對未知障礙物識別能力不足以及在極端環境下性能下降的問題。一旦遇到數據未覆蓋的極端情況，就可能引發嚴重的安全事故。

特斯拉的FSD高階智能駕駛系統堅定采用純視覺方案。埃隆·馬斯克認為，在復雜的道路駕駛環境中，模擬生物神經網絡和眼睛的視覺系統才是最為有效的方式。馬斯克長期以來一直對激光雷達在自動駕駛汽車中的應用持批評態度，他多次強調，人類駕駛汽車時并不需要“從眼睛發射激光”，因此自動駕駛汽車也無需依賴激光雷達。在他看來，攝像頭和人工智能(AI)足以實現自動駕駛功能，激光雷達是一種“錯誤的解決方案”，并且是“注定要失敗的”。

目前，中國眾多車企選擇了激光雷達方案，包括比亞迪、理想汽車、蔚來、極氪、阿維塔等在內的眾多中國車企已將激光雷達應用于其車型中，并推動高階智駕功能的普及。

車載激光雷達主要用于高階輔助駕駛或自動駕駛。近年來，全球L2及以上級別智能駕駛滲透率近三年增加15.1%。國內也由2022年的0.5%增加至2024年的5.5%。高階智能駕駛加速滲透，帶動激光雷達滲透率和裝載數量上升，激光雷達正在加速“上車”。2024年1-10月，中國乘用車激光雷達安裝量TOP5包括：鴻蒙智行、理想汽車、蔚來、極氪以及阿維塔等，安裝量分別達31.8萬顆，18.6萬顆，16.7萬顆，12.0萬顆，9.1萬顆。

從全球車載激光雷達的區域市場競爭格局來看，中國車載激光雷達制造商處于領先地位，在所有車型中占據了全球80%以上的市場份額，其中禾賽科技、速騰聚創和Seyond(原Innovusion)位居榜首。

在商業化落地層面，兩種方案展現出不同的進化路徑。特斯拉通過影子模式積累超200億英里真實路測數據，其純視覺方案在北美市場已實現城區NOA功能。而國內車企則采取"激光雷達+視覺"的漸進式路線，蔚來ET7搭載的Aquila超感系統通過1顆1550nm激光雷達與11顆800萬像素攝像頭形成感知冗余，在隧道出入口等光照劇變場景中展現出更強的適應性。這種技術路線的差異，本質上是不同市場環境下的適應性選擇——北美道路基礎設施完善，為視覺方案提供了良好的訓練環境;而中國復雜多變的交通場景，則更需要多傳感器融合帶來的安全冗余。

純視覺和激光雷達之爭由來已久，這場爭論不僅是技術選擇的差異，更是成本、安全性和商業化落地的綜合博弈。純視覺方案雖然成本相對較低，但在安全性和對極端場景的適應能力上存在明顯短板;激光雷達方案雖然安全性高、適應能力強，但成本較高，限制了其在一些中低端車型上的應用。

前瞻產業研究院認為，目前新能源汽車無論是含有激光雷達的多傳感器綜合感知方案，還是視覺感知方案，都還處于研發初步階段，對外依賴程度高，均存在各自需要克服的困難。對于車企和科技企業來說，如何在保證安全性的前提下降低成本，實現方案的商業化落地，是未來需要解決的關鍵問題。最終，能以最便宜的價格提供相同功能產品的方案將成為感知的未來。

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