江苏
在汽车行业，激光雷达和纯视觉通常被讲成两条对立的智驾路线。
打个比方，把192线激光雷达看成一颗等效1K、把如今华为系用到的896线看成等效4K的"三维摄像头"就好理解了，激光雷达本质上是一颗会主动发光、还能直接读出距离的特殊摄像头。
两者的有什么区别呢？
①激光雷达靠发射激光、测量回波，直接输出带距离的三维点云，把测距在硬件层面做完；
②纯视觉摄像头只采集二维图像，物体有多远、轮廓是什么，要靠神经网络从像素里反推。
一个直接给答案，一个给原材料让系统自己算，只要算力和数据足够强，两条路的结果可以非常接近，这就是纯视觉能成立的原因。
销量方面，截至 2026 年二季度末，特斯拉全球累计交付约970万辆。
全球销量那么好，特斯拉为什么不用激光雷达？
一是节省成本。有人说现在消费者根本不在乎多一两万块选激光雷达，但我们要把时间拉回到2016年前后，当时Velodyne一颗64线机械激光雷达报价约8万美元，32线也要2万到3万美元，相当于两辆紧凑型电动车的售价，规模化装车在商业上根本走不通。
后来国产供应链把价格打了下来，2023年前后国产车载激光雷达降到500美元以下，头部企业方案成本较早期下降约99.5%、下探到200美元级别。
换句话说，特斯拉当年弃用，主要是那时激光雷达又贵又不成熟，它选择用算法和数据补硬件，而不是从原理上否定它。
二是工程技术。人靠一双眼睛和大脑里的经验开车，这是马斯克反复使用的类比。他2019年在AutonomyDay上把激光雷达称作"徒劳之举"，并解释自己在SpaceX主导过龙飞船对接所用的激光雷达，但封闭确定的空间对接和开放复杂的地面道路不是一回事。
特斯拉随后彻底去雷达化，2021年先移除毫米波雷达，2022年再移除超声波雷达，全车只靠8颗外部摄像头和神经网络，靠全球车队回传的数据持续训练模型。
事实上，激光雷达并非没价值，两者的差距不在99%的日常路况，而在剩下1%到2%的极端工况，比如逆光、暗光、异形散落物这类强AEB瞬间，激光雷达给出的距离和轮廓确定性更高。
华为坚持激光雷达，正是因为自研把硬件做便宜、整车算力又养得起融合，愿意为这1%到2%的下限买单，896线这样的高规格产品也已经量产上车。
很多人不知道，激光雷达也同样有被神化的部分。
受扫描机制限制，激光雷达的帧率通常在10到20Hz，摄像头可以轻松超过30帧，后端算法足够快时，纯视觉的感知更新反而更及时；多一路点云就要多占算力，两路结果冲突时还要再做一层仲裁。
所谓"穿云破雾"也是误解，激光雷达在雨雾沙尘里同样衰减，而法规本就要求极端天气退出辅助驾驶。
另外，2027年7月实施的强制性国标GB44721—2026是结果导向，只考核安全能力，并未强制使用激光雷达，选哪条路线由企业自己决定。
因此，特斯拉为什么不用激光雷达？这道题没有非黑即白的答案。
特斯拉，以及2025年起在新车型上转向纯视觉的小鹏，押注的是算力、数据和端到端模型的迭代速度，用更轻的硬件换长期上限；
华为、理想、小米和蔚来主品牌等坚持多传感器融合，是用硬件成本买极端场景下的确定性下限。大家觉得哪种智驾路线更安全？
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