在自動駕駛技術加速滲透的當下，智駕夜間行駛安全性已成為衡量系統成熟度的核心指標。近期行業測試數據顯示，不同技術路線在暗光環境下的表現差異顯著，折射出激光雷達與純視覺方案的底層邏輯博弈。這場“暗夜對決”不僅關乎傳感器性能，更涉及算法優化、系統冗余設計等深層次技術較量。

激光雷達方案在極端場景中展現出不可替代性。華為ADS 3（參數丨圖片）.0憑借192線激光雷達構建的0.05°角分辨率點云，在無路燈道路實現98.3%的行人識別準確率，較純視覺方案高出12.7%。蔚來NOP+通過“超感系統”將攝像頭動態范圍提升至150dB，配合激光雷達冗余測距，在對面車輛遠光燈干擾下仍能保持車道居中行駛。這類方案的核心優勢在于物理測距與語義理解的雙重保險——激光雷達提供厘米級定位精度，視覺系統則負責目標分類與場景理解。但需注意的是，激光雷達在濃霧天氣下的衰減問題仍未完全解決，其可靠性仍需與視覺系統形成互補。

純視覺方案通過算法迭代實現性能躍遷。小鵬XNGP依托雙Orin-X芯片的并行計算，將夜間交通標識識別準確率提升至96.5%，其時序幀融合算法可基于連續10幀圖像預測障礙物運動軌跡。特斯拉FSD V12則憑借影子模式積累的10億公里夜間數據，使動態物體追蹤速度提升40%。但純視覺方案的物理局限始終存在：暴雨天氣下攝像頭信噪比下降導致的漏檢率較激光雷達方案高出3倍，這成為其沖擊L4級自動駕駛的核心瓶頸。

技術路線的選擇本質上是安全冗余的取舍。華為ADS 3.0的GOD網絡2.0通過異構傳感器融合，在夜間施工路段實現95%的障礙物識別率；小鵬XNGP的XNet 2.0視覺神經網絡則通過BEV+Transformer架構，在無高精地圖場景下保持85%的可用里程。但需清醒認識到，當前智駕系統仍存在決策邊界——特斯拉FSD V12在夜間城市道路的行人避讓成功率雖達88%，但面對施工路段時仍需人工接管；蔚來NOP+的強光抑制能力雖突出，但在濃霧天氣下的激光雷達衰減仍會導致感知盲區。

這場“暗夜對決的”終局，或許不在于單一技術路線的勝出，而在于系統能否在復雜場景中實現“感知-決策-執行”的全鏈條冗余。對于消費者而言，智駕夜間行駛安全性排名不應成為絕對信任的依據，而應作為技術成熟度的參考坐標。在激光雷達與純視覺方案的技術博弈中，唯有構建多層次的安全冗余體系，才能真正突破暗光環境的駕駛邊界。