一、特斯拉纯视觉突围，激光雷达中国市场逆势上扬

特斯拉在美国得州奥斯汀率先启用纯视觉方案Robotaxi车队，2025款Model Y凭借摄像头与自研AI芯片，在海量数据训练下实现“端到端”自动驾驶。与此同时，国内小鹏汽车也明确将激光雷达移出核心感知架构，转向视觉方案。这一技术路线的分野，让激光雷达的“存废之争”再度升温。

然而市场数据呈现另一番景象：去年全球车载激光雷达约160万销量中，中国市场贡献九成份额；今年以来，激光雷达加速下沉，从30万以上高端车型渗透至15万元大众市场。这种“技术路线争议”与“市场需求火热”的反差，引发行业深度思考——激光雷达究竟是“情绪价值”还是“安全刚需”？

二、视觉方案局限凸显，激光雷达的“物理确定性”优势

“摄像头的深度学习本质是概率论，而激光雷达提供的是确切的物理量。”一位激光雷达从业者表示，视觉方案存在难以逾越的物理局限：夜间信噪比衰减、异形障碍物识别歧义等问题持续存在。相比之下，激光雷达通过发射回波与接收回波的物理交互，实现“检测即所得”的精准测距，这种确定性更符合工程实践需求。

行业主流辅助驾驶方案已能实现150米有效检测，激光雷达在复杂场景中的表现尤为突出。某从业者透露：“90分之前的功能表现可能看不出差异，但AEB误刹一旦发生，用户就可能关闭功能。目前除特斯拉和小鹏外，多数车企仍依赖激光雷达提升系统可用性与置信度。”数据显示，国内车企对激光雷达的“权重依赖”远超海外同行。

三、技术迭代与成本下探，激光雷达的“强者恒强”逻辑

随着SPAD（单光子雪崩二极管）技术成熟，激光雷达性能迎来跃升。华为、速腾、禾赛等企业已采用索尼SPAD芯片，替代传统SiPM方案。这种半导体技术进步，使得激光雷达在保持成本优势的同时，线数提升、角分辨率优化，检测距离与精度显著提高。“未来两三年，激光雷达可能以几分之一的价格实现现有性能。”行业人士预测。

成本方面，激光雷达已从早期万元级降至千元级（约1000多元）。尽管仍高于摄像头和毫米波雷达，但其“减少开发工程量、提升检测效果”的特性，让车企“嘴上质疑、身体诚实”。“不用做深度估计、误差仅几厘米，天然轮廓信息好，开发效率大幅提升。”一位从业者坦言，“不用做特斯拉那样的数据驱动，激光雷达能大幅降低开发成本。”

四、融合感知成趋势，激光雷达与视觉的“共生关系”

“要把激光雷达用好，首先得把视觉做好。”多位工程师强调，激光雷达并非替代视觉，而是作为“置信度增强器”。在AEB（自动紧急制动）场景中，激光雷达可提升触发速度与场景覆盖范围；面对异形障碍物、极端天气时，二者融合能显著提高系统鲁棒性。“国标要求AEB在20-60km/h刹停行人与两轮车，纯视觉或许能实现底线功能，但复杂场景仍需激光雷达‘兜底’。”

特斯拉的纯视觉路线虽具前瞻性，但其技术成熟度与商业模式在中国市场面临挑战。“特斯拉尚未达到‘逃逸速度’，国内车企通过激光雷达+视觉融合，正快速缩小差距。”行业人士分析，当视觉方案突破物理局限前，激光雷达仍是提升辅助驾驶安全性的重要选择。

五、未来展望：工艺与技术的持续突破

“激光雷达的线数还能继续堆高，摄像头性能也在优化，远未到瓶颈期。”工程师指出，如同动力电池回归化学本质，激光雷达的核心竞争力在于工艺与技术的持续迭代。随着SPAD技术普及、半导体工艺进步，激光雷达将向更高线数、更低成本方向发展，与视觉方案共同构建更安全、更智能的辅助驾驶体系。

这场关于“物理确定性”与“数据概率”的技术博弈，最终指向同一个目标——让自动驾驶更可靠、让出行更安全。在视觉方案突破物理极限前，激光雷达仍将是中国车企冲刺高阶智驾的关键“砝码”。