车企、Tier 1 又开始丢包袱了。

上一次组队丢了「高精地图」，这一次「激光雷达」也不想要了。

一个明显趋势是，一众智驾玩家又选择向纯视觉路线倒戈。

• 华为在问界 M7 PRO 基础版智驾方案中，把激光雷达去掉了；

• 小鹏就在十周年发布会上，推出了全新一代小鹏 AI 鹰眼视觉方案；

• 极越发布「纯视觉+端到端大模型」的智驾方案 ASD，售价 4999 元；

• 蔚来第二品牌乐道，在第一款车型 L60 上搭载纯视觉方案；

• 宝骏云海在双目纯视觉方案加持下，实现了城市记忆领航与高速领航。

如此密集的动态似乎释放了一个信号：

纯视觉路线，又压过激光雷达，卷土重来了？

01、去掉激光雷达，从全视觉到纯视觉

如果细究纯视觉派的路径，可以看到两条岔路，一派是全视觉，另一派是纯视觉。

所谓全视觉，指去掉激光雷达后，保留毫米波雷达、超声波雷达的位置。

毫米波雷达的作用在于，它能够探测到远距离目标的位置、速度，并且不受光照、天气等不良条件影响，抗干扰能力强。

而超声波雷达用于近距离目标检测，精度较高，能够为车辆在低速行驶和泊车场景下提供准确的环境信息。

一远一近，为高清摄像头这一核心感知部件打「辅助」。

因此在乐道、华为、极越的纯视觉方案中，都能看到毫米波雷达，或者超声波雷达继续发挥效用。

乐道 L60 采用了 1 颗赛恩领动 4D 毫米波雷达，最远探测距离能达到 370 米，相较于普通毫米波雷达，在探测精度、主动安全能力、应对恶劣天气方面都拥有更强表现。

华为纯视觉方案的感知硬件配置为，10 个视觉感知高清摄像头，3 个毫米波雷达及 12 个超声波雷达，已在问界 M7 Pro、智界 S7 Pro、深蓝 S07 车型上量产上车。

极越纯视觉方案也类似，包含 11 个高清摄像头、5 个毫米波雷达以及 12 个超声波雷达，极越 01、极越 07 都搭载了这套硬件配置。

值得一提的是，极越的未来思路是，逐渐把毫米波雷达、超声波雷达去除。

这刚好对应了「全视觉」与「纯视觉」一字之差的分歧所在。

纯视觉对应的路径是，只保留摄像头，把雷达相关硬件通通拆除。

最典型的案例当属特斯拉，从 2021 年 5 月开始，特斯拉为北美市场制造的 Model 3、Model Y 就不再配备毫米波雷达、超声波雷达技术，而是采用纯视觉摄像头方案，由 8 个高清摄像头担任感知角色。

这要求玩家对自身的视觉算法技术足够自信。

国内市场中，只有卓驭（原大疆车载）、鉴智机器人表现出了这种态度，在双目摄像头上大做道场。

双目摄像头的原理在于，模仿生物左右眼的立体感知逻辑，利用两个摄像头的视觉差异进行测算，获得障碍物的距离感知以及识别能力。这可以直接解决非标障碍物「先识别再检测」的问题。

但这种方式也天然存在一些弊病，包括多传感器融合处理后语义理解问题、弱纹理、重复纹理场景时差匹配精度问题等。

卓驭、鉴智机器人的思路都是引入 AI 算法校正，双方打造的双目立体视觉产品，不仅降低了语义处理复杂度，得到更精确的 3D 视觉结果，并且支撑信息描述的点云，比激光雷达获得的更加稠密。

目前，卓驭纯视觉方案的配置为 7/9 个摄像头，包括一对前视惯导立体双目摄像头、一对侧视单目摄像头 (进阶版配置、基础版无）、一个后视单目摄像头、四个环视鱼眼摄像头。

这套方案已经在奇瑞 iCAR 03、宝骏云朵、宝骏云海、宝骏悦也 PLUS 上量产上车。

鉴智机器人的 AI 双目纯视觉方案，配置了 7 颗摄像头，已获得国内头部车企标杆车型的 40 万套量产定点。

如果把两条路径都投掷在激光雷达与纯视觉路线的坐标轴上，会发现全视觉与纯视觉是一种递进关系：

从激光雷达的端点往纯视觉端点奔赴，整体演变成从重激光雷达，到去激光雷达，再到去毫米波雷达、超声波雷达，最后是只有摄像头的全过程。

02、纯视觉路线，能迈过 L2+的坎吗？

激光雷达，被视为对抗特斯拉 FSD 的捷径。

特斯拉敢于坚定不移地走纯视觉路线，关键在其拥有近 700 万辆车队，跑出来的真实数据足够支撑其建立一套成熟的感知算法模型。

对于国内任何一家车企、Tier1 而言，缺乏车队、数据这种硬性条件，意味其在感知性能上难以比肩，所以激光雷达成为了智驾玩家眼中的「香饽饽」。

这种传感器可以通过发射激光来获得目标的距离、方位、高度、速度、姿态、形状等参数，不像摄像头容易受到天气、光线条件变化的影响，而且不依赖算法训练，算力要求低。

车企、Tier1 甚至开始激光雷达叠 buff，智驾需求越高，激光雷达上车数量越多，这也使得激光雷达派在开城大战中往往占据上风，比如华为、小鹏通过激光雷达版的智驾方案，率先实现「全国都能开」。

由此，激光雷达派在不断触碰高阶智驾天花板时，纯视觉派的大多数还在 L2+的桎梏中挣扎。

正如华为把「去激光雷达」的行为放置在 ADS 的基础智驾版本中，基础与高阶的最大分水岭是，不支持城区 NCA。

而搭载卓驭纯视觉方案的宝骏云朵，虽然能支持城区智驾，但需要先用记忆领航建立路线，AI 学习之后才能使用。

目前，只有特斯拉、极越两家纯视觉方案已上车的车企，能够表现出较好的城区智驾效果，极越在今年上半年智驾开城超 300 座，并计划在年底前实现全国都能开。

特斯拉 FSD 尚未入华，实际效果其实还有待商榷。

此外，纯视觉路线能否实现从L2 到 L3，甚至 L4 的跨越，依然是个问号。

行业普遍认为，激光雷达派的感知精度要比纯视觉派更强，甚至认为这个追赶时间，需要3 年。

即便各家都在上车端到端大模型，训练出更类人、更聪明的神经网络，但在量产落地效果还未跑通前，不敢轻易撤下激光雷达。

但这种质疑也逐渐被打破，蔚来、小鹏等新势力企业把纯视觉路线再度提上日程，就释放出了「看涨」的积极信号。

尤其是小鹏，十周年发布会上，小鹏公布了AI 鹰眼视觉方案，透露出的信息点是：

• 支持 L3 级智驾

• 激光雷达从必选变为可选

• 与激光雷达版同步更新，99.99% 体验一致

• 实时感知距离比上一代提升 1.25 倍，识别速度提升 40%，网络规模提升 125%

虽然小鹏并未公布感知硬件配置情况，但可以确定 AI 鹰眼视觉方案制胜的关键点在于LOFIC 架构摄像头。

在小鹏的官方描述中，这是行业首个单像素 LOFIC 架构，可以看得更准、更清、更远，无惧暗光、逆光和大光差。

这套方案将率先搭载在今年四季度上市的小鹏 P7+上。

可以看到，纯视觉路线已经在尝试抬高上限，以期与激光雷达派站在同一水平线上。

03、一道关乎成本的资源整合题

车企、Tier1 对激光雷达的态度，有点又爱又恨的味道。

一边需要激光雷达的性能加持，一边又陷入激光雷达的价格桎梏。

特斯拉早期抛弃激光雷达的最大原因是，贵。当时一颗激光雷达的价格是万元级，几颗激光雷达上车后，车企很难把价格打下来。

不过，以速腾、禾赛为首的激光雷达厂商也足够给力，硬是把激光雷达的价格压至到千元级，以量取胜，让智驾成功进军下沉市场。

数据显示，今年 5 月份，15 万元以上新能源汽车销量约 50.9 万台，其中激光雷达渗透率达 20.5%，最新一代埃安霸王龙已经把激光雷达配置车型降至 16.98 万元。

但这依然不能阻挠车企又倒向纯视觉路线，原因有三点：

一是纯视觉方案的硬件价格依然更香。

目前，一套纯视觉方案总计在千元级别，特斯拉 8 个摄像头，硬件成本在 200 美元（约合人民币 1417 元）。这相当于一颗激光雷达的硬件价格。

广汽研究院首席科学家、自动驾驶实验室主任陈学文表示，现在激光雷达的成本降低，一定程度上是以牺牲部分性能为代价，例如，早期的激光雷达能够实现 360°全方位扫描，而现在低成本雷达的扫描范围通常只有 100 多度。

所以，纯视觉方案如果能实现与激光雷达方案相同的性能表现，激光雷达还是避免不了因价格失去竞争力。

不过值得一提的是，纯视觉方案的总体成本并不意味着一定比激光雷达方案低，冰山之下，算法、路测、云计算、数据标注、仿真训练和系统软件等方面都筑高了隐性成本。

极越整车产品负责人贾秀江曾表示，极越背靠百度，算力能达到 2.2EFlops，而仅每周进行一次纯视觉方案的迭代、训练就需要花费 2000 至 3000 万元。

当然，随着小鹏等车企自研芯片、迭代算法的脚步加快，这种软件成本的压力也逐步能够掌控。

二是车企需要给「性价比」铺路。

正如车企都在往性价比上卷，这要求其往越来越低的价格框架中塞足够丰富的配置，但还要维稳住薄弱的利润空间。

也就是说，不仅高阶智驾开始拥抱 20 万，甚至 10 万级市场，冰箱沙发大彩电等高端配置也在向下沉市场渗透，留给车企赚钱的毛利率不多了。

在这种情形下，华为、蔚来、小鹏都做出了一致行为，把纯视觉方案加持到更低价的车型上。

一个有意思的点是，在激光雷达厂商的语境中，激光雷达不断压价是希望「科技平权」，把市场做大。

但车企并不为这点买单，在蔚来、路特斯的语境中，激光雷达是高端车型与安全性能的象征，所以车企更愿意在「性价比」车型上选择纯视觉方案，而不是激光雷达路线。

华为基本把 30 万作为一道分水岭，即 30 万以下的车型，很难使用华为的激光雷达方案，就算是问界新 M7 PRO 搭载了纯视觉路线，余承东都要补一句，「这台车，我们卖一台亏近 3 万。」

蔚来也选择把纯视觉路线押注在第二品牌乐道 L60 上，这台售价 21.99 万起的中型 SUV，支持 L2+自动驾驶。

小鹏在推出 AI 鹰眼视觉方案的选择是，首发搭载在 20 万级的小鹏 P7+上，但随着小鹏 Mona M03 的问世，已经证明了小鹏往 15 万级，甚至更低市场打爆款的决心。

所以，在这个节点推出竞争力强势的自研纯视觉方案，更像是为智驾继续下沉做铺垫。

三是纯视觉路线与端到端可能更同频。

行业普遍认准通往高阶智驾路径的端到端架构，将感知到决策的一连串模块，训练成一个大的神经网络，使 AI 拥有类人思维。

而纯视觉路线的底层逻辑，就是模仿人眼视觉做出判断，两者似乎在一个体系中相互回应。

马斯克也表示，「如果雷达与摄像头传来的信息相互矛盾，智能驾驶系统反而会难以抉择。不如只选其一，做到极致。」

极越、小鹏也基本和特斯拉这种「纯视觉+端到端」的路径不谋而合。

事实上，小鹏对于激光雷达的使用一直非常收敛，这使得其能容易地放下这根拐杖。

在 AI 鹰眼纯视觉方案曝出后，现在小鹏也基本确定了转向纯视觉路线的局面。

这样看来，纯视觉路线其实亟需一个量产落地，证明自己的机会。

无论如何，纯视觉路线 VS 激光雷达路线的战事将毫无意外地继续延续。

车企、Tier 1 在自动驾驶上，从来需要考虑的都是，在有限成本内，如何最大保证安全与性能。

• 出于安全冗余，他们会考虑加上激光雷达、或是毫米波雷达，充当最后一道安全防线；

• 出于性能升级，他们也会选择押注纯视觉路线，通过一套成熟的算法模型驱动感知能力。

像华为、蔚来、小鹏在内的玩家，都开始两条腿走路，在高、中、低端车型上做出最佳方案整合。

可以确定的是，尽管纯视觉路线与激光雷达路线处于零和博弈的状态，但对于车企、Tier 1 而言，这从来不是一项单纯的选择题，而是一道对资源、规模、成本调度整合的计算题。

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