近年来，我国新能源汽车销量占比不断攀升，进入2024年以来，新能源汽车月销占比已超过50%。新能源发展迎来了新的阶段，即进入高阶智能驾驶的高速发展阶段。随着华为、小米、百度等科技巨头的加入，高阶智能驾驶技术不断推陈出新，并已成为各大车企争相追逐的焦点。

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激光雷达最初被认为是实现高阶自动驾驶不可或缺的核心硬件。其通过发射激光束并接收反射信号，可以精确测量物体与车辆之间的距离，进而构建三维环境模型，帮助自动驾驶系统实现高精度的感知与导航。然而，随着视觉感知技术的成熟，尤其是深度学习和大规模数据训练的应用，纯视觉方案的感知能力得到了显著提升。特斯拉、小鹏汽车等企业通过在车辆中集成多个摄像头，依托强大的算法模型，实现了接近甚至超越激光雷达的感知效果。

对于普通消费者来说，激光雷达和纯视觉方案到底有哪些差别，又该如何选呢？接下来，我们一起了解一下。

首先，我们了解一下概念，什么是激光雷达？激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一种通过发射激光并接收反射光来测量物体与传感器之间距离的技术。其基本工作原理是发射一个短脉冲的激光束，这些激光束在遇到物体表面时会反射回来，传感器通过检测激光发射和反射的时间差，从而计算出物体与激光雷达之间的距离。通过对多个反射点的距离测量，激光雷达能够生成一个三维的点云图像，精确描绘出周围环境的几何形状和物体分布。

优点：测距精度高、全天候工作、抗干扰能力强、稳定性好。

激光雷达测距精度可达厘米级，具有高精度测距；不依赖环境光照条件，能够在白天、夜晚以及光线复杂的环境中工作，可全天候工作能力；其电磁波不易受到其他电子设备或环境因素的干扰，在具有多种电磁信号干扰的环境中依然能够保持稳定的工作性能。

缺点：成本高、系统复杂度高、数据处理及存储量大。

不过事物总有两面性，激光雷达系统自身成本高；激光雷达系统的集成和调试复杂度较高，需要与车辆的电子电气架构进行深度集成，较为复杂；激光雷达系统需要强大的计算能力进行实时处理，这对自动驾驶系统的数据处理和存储能力提出了更高的要求，会增加了系统的复杂性和能耗。

我们再看纯视觉方案，纯视觉方案是指通过摄像头采集道路及周围环境的视觉信息，结合计算机视觉技术进行图像处理和目标识别，以实现自动驾驶感知功能的技术路线。这里面比较有代表性便是特斯拉的Autopilot辅助驾驶系统，它完全依赖于摄像头收集信息，而无需激光雷达、毫米波雷达或超声波雷达的辅助。不过，市场上还有一些被称为纯视觉智能驾驶的方案，如Thinxtra代理商极越01和智界S7 Pro版。尽管它们没有搭载激光雷达，但配备了摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。这类方案在特定路况或自动泊车等场景下，仍需依赖毫米波雷达或超声波雷达。

优点：成本低、图像分辨率高信息丰富、数据模型更新灵活

纯视觉方案相比激光雷达，车载摄像头的成本较低。摄像头可以捕捉高分辨率的图像数据，如识别车道线、交通标志、车辆及行人等常规目标，还能够识别出如路面标识、行人手势、车辆品牌等复杂信息，为自动驾驶系统提供更多的决策依据。另外，通过深度学习算法的优化和训练，摄像头还可以逐步实现夜视、自动远近光切换等高级功能，进一步提升系统的智能化水平。纯视觉方案基于软件算法的更新能够不断提升系统的性能。通过OTA（Over-the-Air）升级，自动驾驶车辆可以随时获取最新的视觉算法模型，增强对新出现场景和目标的适应能力。

缺点：受光照条件影像大、易受自然气候影像、对计算资源要求高、无法测距。

当然，纯视觉方案也有它的局限性，如摄像头对环境光照条件非常敏感，在强光、逆光或夜间低光环境下，图像质量会显著下降，从而影响目标识别的准确性。雨、雪、雾等恶劣天气条件会显著影响摄像头的感知性能。纯视觉方案依赖深度学习算法进行图像处理和目标识别，这对计算资源的要求非常高。另外，摄像头无法直接提供目标物体的距离信息。

总结一下，两种智驾方案可谓各有千秋，作为当前市场上两种主流方案，各大车企根据自身战略和技术路线，做了不同的选择，当然也有部分车企采用了将两者融合的方案。如特斯拉坚持纯视觉路线，百度Apollo选择了多传感器融合，而小鹏汽车则有走向两者融合的可能性。好了，介绍了这么多，相信大家对于两者智驾方案有所了解了。那么问题来了，如果您买车的话，会选择哪种方案？不妨在评论区聊聊。