 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可是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。雖然華為此前曾表示，正試圖在短時間內將百線激光雷達的成本降至100美元，但華為并未明確“短期”的定義。
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，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，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，何小鵬接受采訪時表示，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，伴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
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