作為造車新勢力領頭羊，特斯拉的一舉一動都備受“后進者”關注與“借鑒”。然而在車用感知層傳感器上，特斯拉不僅沒有被當做前進的明燈，反而被“后進者”批判成了反面教材。

激光雷達，被馬斯克稱為“只有傻子才會用”的東西，成為了“后進者”們評判自動駕駛性能優劣的衡量物，長城汽車旗下的高端新能源品牌‘沙龍汽車’甚至直接喊出了“4顆以下，請別說話”的“炫耀”口號，彰顯實力。

在國內外車展上，激光雷達也成為了吸睛之王，速騰聚創、禾賽科技、圖達通、Lumina、法雷奧在2022 CES展會上紛紛發布了新品，獲得了車企的大量訂單，并預計在今年實現新一代激光雷達“上車”全新車型的量產銷售。

蔚來、威馬、智己、小鵬、極狐、哪吒、本田等車企都將或已推出搭載激光雷達的新車型，激光雷達規模應用元年已然到來。

兩派路線之爭：成本與技術的平衡之道

就像動力電池路線之爭一樣，國內激光雷達市場同樣面對著路線選擇的問題。

從當下來看，國內“激光雷達派”占據了上風，但這并不意味著國產車企在車用感知層傳感器上就此領先了堅持“視覺算法”的特斯拉。

在車智駕看來，國產車企成為“激光雷達派”的擁躉者，在本質上是在“拼成本博未來”，而特斯拉堅定視覺算法路線則是在“淡化未來博發育”，兩者殊途同歸，最終目的都是為了搶市場。

通過硬件堆砌彌補算法與數據不足的國產車企，通過成本的額外付出換取行業競爭權。

ADAS高級駕駛輔助系統需要感知、決策、執行這三步才能進行駕駛的操作，后兩者車企結合自身優勢，在解決方案上形形色色，各具千秋，唯獨在感知層的傳感器硬件選擇上產生了極大的分歧。

“視覺算法派”的邏輯很清晰，既然人靠兩個眼睛就能做到駕駛車輛，那么給車輛多加幾個眼睛（攝像頭），理論上會比人駕駛更安全。至于在駕車時人大腦的作用，則用AI代替。通過先進的算法和海量的數據讓AI自主學習，以此達到等同或接近人大腦的水平。

“視覺算法派”的優點在于成本偏低，特斯拉“三目攝像頭”的環視解決方案成本在千元以內，并且規模效應會進一步降低成本；但缺點也很明顯，在算法不成熟之前，很容易因為算法的錯誤識別出現安全事故。比如特斯拉撞車、撞欄桿、錯誤識別緊急剎車等事故是早期算法不成熟造成的事故。

除此之外，“視覺算法派”很難解決人眼無法感知的corner case（極端情況），增加了行車安全風險。理論上，“視覺算法派”只適合L3之前的自動駕駛，需要人工干預，在車輛自主權更高的L4或L5級自動駕駛上，會出現有心而無力的情況。

“激光雷達派”則踐行著未雨綢繆的準則，在“視覺派”的基礎上多加了幾個激光雷達，通過硬件堆砌最大程度上彌補感知缺陷以及算法上的落后，降低事故概率，相當于多花錢為自己買了一份安全保險。但這份用來做安全冗余的“保險”并不便宜，激光雷達落地的不成熟導致其成本在短時間內高企不下。

“激光雷達派”最大的弊端在于，成本大幅度增加的激光雷達并不能成為智能汽車殺手級的硬件。

在小鵬P5上市當天，何小鵬接受訪談時表示，電芯和芯片才是電動汽車兩大重要殺手硬件，激光雷達也不如攝像頭重要，其核心只是針對極端情況把可靠性、穩定性和準確率提高。也就是說，除了在特斯拉出反面事故的時間段，增加攝像頭對于消費者決策的影響力并不深。

總的來說，從行車安全來看，隨著新能源汽車政策趨嚴以及車企差異化競爭拼賣點，增加激光雷達做安全冗余的方案必將成為主流，甚至是車企的必選方案。小鵬的何小鵬和蔚來的李斌都表示，寧愿硬件、軟件冗余，也要做出一個“負責任”的高級別自動輔助駕駛來。

從成本考量看，激光雷達的價格高企不下，視覺算法經過多年的發展已經接近人類要求的水平，在L4、L5全面來臨之前，似乎沒必要增加看似不必要的激光雷達。

那么是否可以認為，要不要添加激光雷達是安全冗余的必要性與成本考量之間的問題，國產車企為了用戶安全寧愿選擇“不討好”的方案？或許未必。

特斯拉的“固執己見”，只為短期內策馬狂奔。

特斯拉的視覺算法通過多年的積累，在L2、L3級別的自動駕駛上已然夠用。在更高階的自動駕駛上，各國大都持有保守態度，政策上尚未全面開放。

在這一過渡的時間節點上談安全冗余，似乎有違大眾對于資本“利益最大化”的認知。

以車企的角度看問題，先將硬件留足富余，量產上車后再通過OTA不斷升級的長遠打算只能作為Plan B。因為激光雷達只是硬性標準，要想達到更安全的自動駕駛，關鍵在于如何運用激光雷達提供的數據，本質上還是要調教算法。比如小鵬的P5雖然搭載了激光雷達，但是與P7的智能駕駛水平差異并不明顯。

對于車企而言，算法才是Plan A，其優先級遠高于激光雷達。押注Plan B則意味著大部分車企沒有Plan A可供選擇。

特斯拉“放棄”激光雷達，將其形容為闌尾的底氣在于其Plan A（視覺算法）足夠先進，能夠支持L2全面過渡到L3或L4。至于到了不得不加激光雷達的L4或者L5時期，反復無常的馬斯克不介意再發一條推特“為了合規，特斯拉決定安裝激光雷達，雖然相對于我們先進算法和技術而言，這并沒有什么用”。

真到了這一時刻，激光雷達的價格或許早已下探到了可以忽略成本增加影響整車定價體系的程度。在此之前，節省了大量激光雷達成本的特斯拉，可以利用價格優勢搶占市場份額。

而國產車企已經錯過了借鑒“特斯拉打法”的最佳時機，也沒有必要的基因和實力。要想達到特斯拉級別的算法，需要優秀的算法和海量的數據。優秀的算法需要大量人才，海量的數據需要足夠大的用戶群體為特斯拉提供數據，這兩點國產車企都很難與特斯拉相提并論。

最為重要的一點在于，特斯拉的先行優勢使其擁有一定的犯錯權。換句話說，相關法規的不完善使得算法不成熟的特斯拉擁有了一定限度的“死亡指標”，時間差讓特斯拉度過了打磨算法的“事故頻發階段”，這也是后進者們不能借鑒特斯拉的一個重要原因。

因此，大部分車企都成為了更為保守的“激光雷達派”，額外支出大量的成本為更高級的自動駕駛預埋硬件的同時，借助激光雷達彌補算法的不足，在夜間行車、彎道巡航等場景提高L3級自動駕駛的可靠性。而這一成本負擔，或將長久持續。

激光雷達降本增效，規模化才是大前提

國產車企既然堅定了激光雷達的發展路線，就要想辦法降低激光雷達的價格，緩解成本壓力。在激光雷達領域，車企降本最普遍的方式就是與激光雷達廠商深度合作。

禾賽科技是激光雷達領域為數不多的優質企業，與理想汽車、集度、路特斯等至少12家OEN及自動駕駛研發企業達成了合作，據天眼查APP顯示，禾賽科技更是獲得了小米產投7千萬美金的追加融資。百度也選擇了禾賽科技，共同研發新一代激光雷達并將搭載于第五代Robotaxi上。

保時捷、奔馳、沃爾沃、現代、福特、等企業也通過投資方式與激光雷達廠商深入綁定，以期獲得低價激光雷達。Innovusion在接受蔚來B+輪融資時更是在融資公告中寫明，融資用于蔚來激光雷達大規模量產交付。

激光雷達廠商合作的車企越多，規模效應下激光雷達的成本也就越低，新產品的性能與可靠性只有通過車企大規模的市場應用，才能快速發現問題，反過來進一步推動激光雷達廠商的研發迭代。

鑒于成本、可靠性以及量產需求等多維度的考慮，激光雷達正處于從半固態過渡到全固態的“研發密集期”，而這一時期最需要商業提高落地效率來縮短迭代周期。

但目前激光雷達處于高端車導入初期，規模并不大。據國金證券數據顯示，已確認打造激光雷達的前裝量產車型將于2023年突破30萬輛，為數不多的銷量還未到達規?；挠|發點，而且其價格集中在40-80萬元。

當前來看，激光雷達更像是車企為了搶占高端市場的衡量物，沙龍機甲龍“4顆一下都閉嘴”的言論進一步加劇了激光雷達的“象征意義”，至于“4顆”的實用性比“3顆”強在何處，似乎并沒有人過于在意。不過，這種“混亂”現象的出現也側面體現出車企對于激光雷達的重視度在穩步提升，對整個激光雷達領域的正向發展起到了促進作用。

就像手機市場一樣，沒有賣點就堆砌攝像頭的數量和像素，你裝我也裝，攝像頭的價格隨著應用規模的增加得以快速下降。至于下降速度的快慢，則跟自動駕駛技術的普及程度相關。

激光雷達規模效應的降本速度與電動汽車自動駕駛技術的普及程度成正比，當激光雷達不再成為“賣點”大肆吹捧，而是成為經濟型車型自動駕駛的標配，普及到15萬元汽車市場時，才能最大程度上降低成本。

華為在激光雷達的降本上就深諳此理，華為預計將激光雷達的成本降低至200美元，甚至100美元，其重要依據就是降低系統成本以及提供整套方案，激光雷達讓出的利潤從整套方案的售賣中彌補回來。

提供硬件+打包的整套方案也是激光雷達領域的趨勢，就如上述所言，并非所有車企都有能力釋放激光雷達的硬件價值，硬件感知過后利用算法等軟件能力為數據賦能才能實現激光雷達上車的價值，而非單純的拼數量。

總的來說，激光雷達規模應用元年已然到，在這場綜合比拼中，誰能發揮激光雷達的最大價值，我們拭目以待。

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