摘要：在辅助驾驶技术路线中，纯视觉方案与雷达（尤其是激光雷达）方案各有优劣，具体选择需结合技术成熟度、成本、场景需求及企业战略综合考量。以下是两种方案的核心对比分析：

在辅助驾驶技术路线中，纯视觉方案与雷达（尤其是激光雷达）方案各有优劣，具体选择需结合技术成熟度、成本、场景需求及企业战略综合考量。以下是两种方案的核心对比分析：

1. 核心优势

● 成本低：摄像头硬件成本仅为激光雷达的1/10甚至更低（例如特斯拉8摄像头总成本约200美元，而激光雷达单颗成本曾高达数千美元）。

● 算法迭代快：依赖海量数据训练端到端模型，通过深度学习快速优化。例如特斯拉FSD系统已积累超20亿公里行驶数据，覆盖复杂场景泛化能力。

● 系统简洁：无需多传感器融合，减少数据同步与冲突问题，适合规模化应用。

2. 挑战与局限

● 恶劣环境适应性差：暴雨、浓雾、逆光等条件下摄像头感知能力受限，需依赖算法补偿（如HDR摄像头、多光谱技术）。

● 深度估计依赖算法：需通过时序多帧分析或视觉惯性里程计（VIO）推断三维信息，技术门槛高。

典型应用：特斯拉FSD、小鹏MONA M03、比亚迪天神之眼C系统等，主打中低端市场，降低辅助驾驶门槛。

1. 核心优势

● 感知精度高：激光雷达点云数据可精确测距、建模三维环境，弥补视觉盲区（如低光照、远距离障碍物）。

● 恶劣天气更稳定：不受雨雪、雾霾等视觉干扰，提供可靠冗余。

● 多传感器融合潜力：与摄像头、毫米波雷达互补，提升系统鲁棒性。例如华为ADS、广汽埃安方案均采用激光雷达+视觉融合。

2. 挑战与局限

● 成本高：单颗激光雷达成本虽已降至200-500美元，但仍显著高于摄像头（例如华为自研雷达成本约200美元，仍需多颗配置）。

● 系统复杂：多传感器数据融合需高算力支持（500-1000TOPS），硬件集成难度大。

典型应用：华为鸿蒙智行、广汽埃安、极氪等中高端车型，强调安全冗余与复杂场景适应性。

1. 技术路线融合：纯视觉与激光雷达可能共存，例如特斯拉HW4.0尝试引入4D毫米波雷达，华为ADS SE通过算法共享降低激光雷达依赖。

2. 成本趋近：激光雷达价格持续下降（预计2025年单颗成本低于200美元），纯视觉为提升能力需投入更多算力与数据资源，双方成本差距缩小。

3. 场景分化：

● 中低端市场：纯视觉方案凭借成本优势普及（如15万级车型小鹏MONA）。

● 高端市场：激光雷达+视觉融合仍为主流，满足复杂路况与安全冗余需求。

纯视觉与激光雷达并非对立，而是互补。未来辅助驾驶的核心竞争力将取决于算法优化能力与数据积累规模，而非单一传感器选择。消费者可根据需求权衡，而车企则需在成本、性能与场景适配中寻找平衡点。

来源：蹦蹦数码圈一点号