辅助驾驶持续迭代，有必要非买带激光雷达的车吗？

黑夜和辅助驾驶，貌似已经成为了一个必要的考题，尤其是在很多测试场地、测试节目中，我们也经常能够看到，车辆是否能够在黑夜精准识别障碍物，其实主要取决于车辆的感知能力，而提到感知能力，激光雷达也成为了绕不开的话题。

随着智能驾驶技术的快速发展，一场关于感知路线的争论也在激烈进行：是选择纯视觉方案，还是引入激光雷达？

不同车企给出了不同的答案。小米YU7、理想、领克等越来越多品牌选择全系标配激光雷达，而小鹏MONA M03 MAX则采用纯视觉组合辅助驾驶方案。

在黑夜、强光、逆光等复杂环境下，激光雷达凭借其独特的技术优势，正成为智能驾驶系统在极端条件下的“可靠眼睛”。

激光雷达的独特优势

在智能驾驶的多种传感器中，激光雷达有其独特的位置。它是一款将光当作“尺子”来量距离的传感器，在自动驾驶里负责“看清三维形状和距离”。

与摄像头、毫米波雷达不同，激光雷达能直接给出稠密的三维点云，帮助车辆判断周围物体的空间位置与几何形状。

激光雷达在黑暗环境中的表现尤其出色。例如，Argo AI研发的激光雷达传感器能够探测到单个光子，这一功能使其能够探测到低反射黑暗物体，如在漆黑夜色中的黑色车辆。

沃尔沃EX90搭载的Luminar第三代iris激光雷达，即便在夜晚也可以感知前方250米的黑色车辆，实现提前7.5秒的安全隐患预判。

复杂环境下的稳定表现

激光雷达的性能不仅限于黑暗环境，在各种复杂场景下都展现出强大实力。

据小米汽车介绍，小米YU7全系标配的激光雷达最远有效点云距离达200米，让车辆在夜间或复杂环境下识别更精准。

一些高端激光雷达产品更是实现了更远的探测距离。

泰览Tele-15激光雷达探测距离可达500米，即便面对反射率低至10%的物体，探测距离仍可达320米。

激光雷达还展现出强大的环境适应能力。SLAMTEC公司研发的LPX-T1激光雷达抗环境光能力可达80000lux，无论是室内复杂环境还是室外光照强烈的场景，它都能稳定运行。

激光雷达的重要性

为什么激光雷达对高阶智能驾驶如此重要？城市NOA（领航辅助驾驶）面临的各种复杂场景给出了答案。

与高速公路等相对规则的驾驶环境不同，城市道路场景存在大量动态且不可预测的因素。

激光雷达通过高密度的三维点云数据，能够在复杂的城市环境中实时捕获周围物体的位置、形状和动态信息。

激光雷达在识别非规则障碍物方面具有无可替代的优势。与摄像头需要通过深度学习算法识别物体不同，激光雷达直接输出高精度的3D点云信息。

它无需复杂的图像处理，能够准确、快速地识别不规则障碍物的位置和形状。

在安全冗余方面，激光雷达也扮演着关键角色。由于激光雷达与摄像头、毫米波雷达的感知原理不同，它们在不同场景下的感知特性具有高度的互补性。

如何普及加速

曾经，激光雷达因其高昂的成本，被认为是“贵族传感器”。如今，这一情况正在迅速改变。

瑞银证券研究报告指出，入门级激光雷达价格已降至200美元，已渗透至经济型汽车（售价<15万元人民币）。

东莞证券的观点更为直接：“激光雷达已从‘贵族传感器’变成‘10万级标配’，中国厂商在规模、成本和量产节奏上已领先全球，行业正迎来‘量价齐升’的黄金时期。”

成本下降带来的是渗透率的快速提升。中国激光雷达渗透率将从当前约10%提升至2030年的50%。

全球市场规模从2025年13亿美元（95亿人民币）增至2030年65亿美元（466亿人民币），年均复合增长率达37%。

写在最后

尽管激光雷达优势明显，但专家们普遍认为，未来并非纯视觉与激光雷达的二选一，而是走向融合。

专家表示，纯视觉+激光雷达作为未来发展趋势，具有很大的合理性和潜力。这种融合方案可以充分发挥两者的优势，弥补各自的不足。

纯视觉方案在成本、数据处理灵活性和常规场景感知方面具有优势。

而激光雷达在复杂环境和高精度感知方面表现出色。两者结合可以在保证辅助驾驶系统安全性和可靠性的同时，提高系统的适应性和灵活性。

整个自动驾驶赛道，最核心的逻辑不是单点技术的争论，而是如何构建一个安全、可迭代、规模化的综合系统。

无论是激光雷达还是纯视觉，都只是实现这一目标的手段之一。

激光雷达技术仍在快速演进。固态化与规模化正在进一步压低成本和提升可靠性；FMCW等能直接输出速度信息、抗干扰能力更强的技术也在不断成熟。

未来，激光雷达将与摄像头、毫米波雷达更深度融合，三者互为冗余并各自发挥优势。

在通往更高等级自动驾驶的道路上，激光雷达不再是昂贵的选项，而是智能驾驶系统安全进阶的关键保障。