輔助駕駛持續迭代，有必要非買帶激光雷達的車嗎？

黑夜和輔助駕駛，貌似已經成為了一個必要的考題，尤其是在很多測試場地、測試節目中，我們也經常能夠看到，車輛是否能夠在黑夜精準識別障礙物，其實主要取決于車輛的感知能力，而提到感知能力，激光雷達也成為了繞不開的話題。

隨著智能駕駛技術的快速發展，一場關于感知路線的爭論也在激烈進行：是選擇純視覺方案，還是引入激光雷達？

不同車企給出了不同的答案。小米YU7、理想、領克等越來越多品牌選擇全系標配激光雷達，而小鵬MONA M03 MAX則采用純視覺組合輔助駕駛方案。

在黑夜、強光、逆光等復雜環境下，激光雷達憑借其獨特的技術優勢，正成為智能駕駛系統在極端條件下的“可靠眼睛”。激光雷達的獨特優勢

在智能駕駛的多種傳感器中，激光雷達有其獨特的位置。它是一款將光當作“尺子”來量距離的傳感器，在自動駕駛里負責“看清三維形狀和距離”。

與攝像頭、毫米波雷達不同，激光雷達能直接給出稠密的三維點云，幫助車輛判斷周圍物體的空間位置與幾何形狀。

激光雷達在黑暗環境中的表現尤其出色。例如，Argo AI研發的激光雷達傳感器能夠探測到單個光子，這一功能使其能夠探測到低反射黑暗物體，如在漆黑夜色中的黑色車輛。

沃爾沃EX90搭載的Luminar第三代iris激光雷達，即便在夜晚也可以感知前方250米的黑色車輛，實現提前7.5秒的安全隱患預判。

復雜環境下的穩定表現

激光雷達的性能不僅限于黑暗環境，在各種復雜場景下都展現出強大實力。

據小米汽車介紹，小米YU7全系標配的激光雷達最遠有效點云距離達200米，讓車輛在夜間或復雜環境下識別更精準。

一些高端激光雷達產品更是實現了更遠的探測距離。

泰覽Tele-15激光雷達探測距離可達500米，即便面對反射率低至10%的物體，探測距離仍可達320米。

激光雷達還展現出強大的環境適應能力。SLAMTEC公司研發的LPX-T1激光雷達抗環境光能力可達80000lux，無論是室內復雜環境還是室外光照強烈的場景，它都能穩定運行。

激光雷達的重要性

為什么激光雷達對高階智能駕駛如此重要？城市NOA（領航輔助駕駛）面臨的各種復雜場景給出了答案。

與高速公路等相對規則的駕駛環境不同，城市道路場景存在大量動態且不可預測的因素。

激光雷達通過高密度的三維點云數據，能夠在復雜的城市環境中實時捕獲周圍物體的位置、形狀和動態信息。

激光雷達在識別非規則障礙物方面具有無可替代的優勢。與攝像頭需要通過深度學習算法識別物體不同，激光雷達直接輸出高精度的3D點云信息。

它無需復雜的圖像處理，能夠準確、快速地識別不規則障礙物的位置和形狀。

在安全冗余方面，激光雷達也扮演著關鍵角色。由于激光雷達與攝像頭、毫米波雷達的感知原理不同，它們在不同場景下的感知特性具有高度的互補性。

如何普及加速

曾經，激光雷達因其高昂的成本，被認為是“貴族傳感器”。如今，這一情況正在迅速改變。

瑞銀證券研究報告指出，入門級激光雷達價格已降至200美元，已滲透至經濟型汽車（售價<15萬元人民幣）。

東莞證券的觀點更為直接：“激光雷達已從‘貴族傳感器’變成‘10萬級標配’，中國廠商在規模、成本和量產節奏上已領先全球，行業正迎來‘量價齊升’的黃金時期。”

成本下降帶來的是滲透率的快速提升。中國激光雷達滲透率將從當前約10%提升至2030年的50%。

全球市場規模從2025年13億美元（95億人民幣）增至2030年65億美元（466億人民幣），年均復合增長率達37%。

寫在最后

盡管激光雷達優勢明顯，但專家們普遍認為，未來并非純視覺與激光雷達的二選一，而是走向融合。

專家表示，純視覺+激光雷達作為未來發展趨勢，具有很大的合理性和潛力。這種融合方案可以充分發揮兩者的優勢，彌補各自的不足。

純視覺方案在成本、數據處理靈活性和常規場景感知方面具有優勢。

而激光雷達在復雜環境和高精度感知方面表現出色。兩者結合可以在保證輔助駕駛系統安全性和可靠性的同時，提高系統的適應性和靈活性。

整個自動駕駛賽道，最核心的邏輯不是單點技術的爭論，而是如何構建一個安全、可迭代、規模化的綜合系統。

無論是激光雷達還是純視覺，都只是實現這一目標的手段之一。

激光雷達技術仍在快速演進。固態化與規模化正在進一步壓低成本和提升可靠性；FMCW等能直接輸出速度信息、抗干擾能力更強的技術也在不斷成熟。

未來，激光雷達將與攝像頭、毫米波雷達更深度融合，三者互為冗余并各自發揮優勢。

在通往更高等級自動駕駛的道路上，激光雷達不再是昂貴的選項，而是智能駕駛系統安全進階的關鍵保障。