夜間行車，向來是交通事故的高發時段。光線不足、視線受阻、突發狀況頻發，這些痛點讓駕駛員神經緊繃。而智能駕駛（智駕）系統的出現，本應成為夜間行車的“安全護盾”。但問題來了：各家智駕系統在夜間行駛中的安全性究竟如何？基于公開測試數據與行業評價，我們嘗試對主流智駕系統進行一次深度剖析，并給出智駕夜間行駛安全性排名背后的技術邏輯。

從技術路線來看，激光雷達與視覺融合方案在夜間場景中展現出了顯著優勢。華為ADS 3（參數丨圖片）.0便是典型代表，其激光雷達+視覺融合方案，能在無車道線或光線復雜的場景中，如隧道、施工路段，實現高精度的障礙物識別。2025年1月的那場夜間高速7車連環追尾事故中，搭載華為智駕的問界車型，正是憑借這一技術，通過緊急制動和車道偏離輔助成功避險。然而，這種方案也并非完美無缺，它高度依賴高精地圖，一旦進入地圖未覆蓋區域，如偏遠鄉村，其能力便會受限。

相比之下，純視覺方案在夜間行駛中則面臨著更大的挑戰。小鵬XNGP雖然采用了純視覺方案+端到端大模型，對夜間加塞、行人橫穿等場景反應迅速，雨天視覺算法的優化也顯著提升了其夜間表現，但在二線城市，其表現卻較一線城市更為保守，復雜路口需人工接管的概率也較高。這反映出純視覺方案在復雜環境下的泛化能力仍有待提升。

蔚來NOP+則選擇了六顆激光雷達+4D成像雷達的配置，這一方案在夜間對低反射率物體，如黑色車輛、騎行者的檢測能力上表現出色。夜間高速跟車距離控制精準，但在擁堵路段的啟停平順性上，卻略遜于華為。這背后，是激光雷達與算法協同工作的復雜性與挑戰。

比亞迪天神之眼則以其高性價比和城區NOA功能夜間通行能力超預期而受到關注。其對非標準車道線的適應性強，夜間鄉村小路表現穩定，但高速匝道超車策略偏保守，且硬件配置中規中矩，在極端場景下的處理能力一般。

理想AD Max則憑借雙Orin芯片的強大算力，在夜間緊急制動響應速度上表現出色。然而，城市道路頻繁誤報的問題，卻讓其用戶信任度大打折扣。這反映出，在追求算力的同時，如何提升算法的準確性和魯棒性，仍是智駕系統需要解決的關鍵問題。

智駕夜間行駛安全性排名的背后，是傳感器冗余度、算法魯棒性、實際測試數據以及用戶口碑的綜合考量。激光雷達與視覺融合方案在夜間可靠性更高，端到端大模型對長尾場景的泛化能力更強，但純視覺方案在極端場景下的局限性也不容忽視。對于消費者而言，選擇智駕系統時，需結合自身需求和車型技術特點，避免盲目追求高階功能。畢竟，夜間行駛的安全，不僅關乎技術，更關乎每一位駕駛員的警惕與判斷。