文章核心观点 - 自动驾驶技术路线存在“纯视觉派”与“激光雷达派”的分歧，小鹏汽车从激光雷达转向纯视觉方案引发行业关注 [1][5] - 技术路线的选择本质是车企在算力、成本、安全及数据融合能力等核心要素上的权衡，两种方案预计将长期并存 [15][28][32] 技术路线分歧 - 特斯拉是坚定的“纯视觉派”，认为先进的人工智能系统仅靠视觉即可实现自动驾驶 [4] - 绝大部分国产品牌是“激光雷达派”，认为激光雷达识别能力更强，能提供更可靠的决策支持 [4] - 小鹏汽车是目前唯一从“激光雷达派”转向“纯视觉派”的车企 [5] 小鹏汽车的技术转型 - 小鹏在2021年首次将激光雷达应用于量产车型P5，但近期推出的新车型如MONA M03、P7+、G7等均已取消激光雷达 [7] - 转型逻辑是新AI系统基于大语言模型，无法吸收激光雷达的数据，移除激光雷达彰显了公司在模型、算力与数据上的先进性 [7][15] - 公司对纯视觉方案充满信心，预计到2027年技术路线选择将不再是问题 [7] 算力支撑与方案演进 - 算力是纯视觉方案实现可靠辅助驾驶的核心，高算力支持复杂任务的并行运行及更先进AI算法的迭代 [11] - 小鹏P7+算力为508TOPS，特斯拉HW 4.0算力为720TOPS，小鹏G7凭借三颗图灵芯片总算力达到2200TOPS [11] - 小鹏早期在P5上使用激光雷达是为了弥补当时仅30TOPS的算力短板 [12] - 根据行业报告，高于150TOPS的大算力芯片是实现城市NOA功能的基础 [14] 激光雷达派的立场与优势 - 众多品牌如鸿蒙智行、理想、蔚来、比亚迪、小米等仍在高端车型上布局激光雷达方案 [16] - 安全是车企不愿放弃激光雷达的根本原因，其在强光、黑夜等极端环境下性能更稳定，可弥补摄像头不足 [18][19] - 理想团队测试数据显示，搭载激光雷达的车型事故率显著下降20%-30% [20] - 华为认为需集成摄像头、毫米波雷达和激光雷达三种硬件才能提供全方位的安全保障 [20][21][22][24] 激光雷达产业链发展 - 上游供应商技术快速迭代，禾赛科技推出800线超远距激光雷达，速腾聚创平台可生产最高2160线产品 [25][26] - 激光雷达成本大幅下降，从早期数万美元降至1000美元以内，地平线预测其成本十年内将降低1000倍，华为计划降至200美元甚至100美元 [26][27] - 成本下降使激光雷达配置门槛下探，零跑已将配备激光雷达的车型价格降至11.38万元 [28] 市场趋势与未来展望 - 消费者更关注辅助驾驶的体验与主动安全表现，而非具体技术路线 [28][31] - 两种技术路线将长期并行，其博弈的终局将由市场与技术共同筛选出最优解 [32]

核心观点 - 文章认为中国智能驾驶领域的最大赢家并非车企，而是激光雷达头部供应商禾赛科技，其凭借市场主导地位、财务业绩反转和强劲增长前景成为行业焦点 [1][2][33] 市场地位与业绩 - 2025年上半年，禾赛科技在中国车载主激光雷达装机量达28.4万颗，以33.0%的份额位居榜首，并在全球车载激光雷达营收中占比33%，领先于华为和速腾聚创 [2] - 公司于2025年9月16日登陆港交所，成为全球首家美股+港股双重主要上市的激光雷达公司，挂牌首日高开13.3%，收盘市值达363亿港元，IPO获167倍超额认购 [3] - 2025年第二季度营收7.1亿元，同比增长53.9%，单季净利润4410万元，成功扭亏为盈，成为行业首家实现季度盈利的上市激光雷达公司，上半年累计净利润2653万元，毛利率维持在42%的高位 [5] - 2025年上半年激光雷达ADAS产品出货45万台，同比增长238%，公司将全年出货指引大幅上调至120–150万台 [33] 技术路线与市场机遇 - 高阶辅助驾驶分为以激光雷达为核心的多传感器融合方案和以摄像头为核心的视觉融合方案两大流派 [2] - 2024年开始，城区NOA成为中国车企竞争核心，因需应对复杂场景，激光雷达被普遍视为安全冗余必选项，市场需求激增 [8] - 禾赛的AT128产品凭借每秒153万点的点频和约350美元的优惠价格（比竞品便宜100-150美元）成为市场明星产品，帮助公司年出货量突破50万台并实现扭亏 [8][10] - 东吴证券2025年8月的调研显示，在69位车主参与的投票中，59%站队激光雷达派，认为其更安全 [11] 产品技术与宣传策略 - 禾赛最新发布「真800线车规级激光雷达ETX」，通过增加垂直方向的激光线数（800线）来提升点云清晰度和分辨率上限 [11][13] - 公司宣传重点强调激光雷达在复杂路况下的优势，如应对“鬼探头”等中国特有高密度人车混行路况，其产品探测距离可达100米以上，不受目标物形态和光照影响 [14][16] - 激光雷达在消费者心中被视为直观的“科技标签”和安全感的象征，禾赛通过成本控制将这一“科技徽章”的价格压至一两千元，使其成为车企吸引消费者的低成本高价值配置 [30][32] 竞争格局与挑战 - 特斯拉是视觉路线的坚定支持者，其创始人马斯克基于“第一性原理”和“人类比喻”，认为自动驾驶应模仿人类视觉系统，并指出激光雷达无法读取交通标志等信息，且多数据流会增加系统复杂性 [16][17][19][21] - 小鹏汽车在2021-2023年是激进的激光雷达旗手，但2024年后因成本和体验考量转向纯视觉方案，其2025年新推出的旗舰车型顶配版已不再配备激光雷达 [21][22][24] - 视觉方案的支持者认为其优势在于对世界的理解能力（如识别交通灯、路牌文字）和通过软件算法OTA实现的可成长性，而激光雷达的性能提升依赖硬件迭代 [24][25] - 尽管存在视觉路线的竞争，但市场数据显示激光雷达方案占据主导地位：2024年上半年，标配城市NOA功能的车型100%前装了激光雷达；2025年，激光雷达的统治地位和禾赛的顺风生意未受根本影响 [27][28] 订单与客户基础 - 禾赛在乘用车端已获得全球24家主机厂120余款车型定点；在商用车/Robotaxi端，与全球前十的Robotaxi公司中的八家建立合作，并于2025年9月15日再签美国头部Robotaxi企业4000万美元独家订单 [33]

自动驾驶技术路线之争 - 小鹏汽车明确坚持纯视觉路线，认为视觉方案上限远超激光雷达，未来将用于辅助驾驶、自动驾驶甚至无人驾驶 [2] - 视觉方案优势在于算力提升后能处理复杂场景（如暗光、眩光），小鹏AI鹰眼智驾采用800万像素摄像头，感知距离提升125%，识别速度提升40% [2] - 视觉方案潜力包括识别路面钉子、沙井盖等细节，预计到2027年将全面超越激光雷达 [3] 纯视觉方案特点 - 依赖摄像头和深度学习算法，模拟人类视觉感知，成本低、数据量大、易获取环境细节，但对光照和天气敏感 [3] - 特斯拉是纯视觉方案坚定支持者，认为道路规则为人类视觉设计，视觉方案更适应现有交通环境 [3] - 马斯克批评激光雷达效率低下且与视觉数据冲突时难以判断，称依赖激光雷达的公司注定失败 [4][5] 激光雷达方案特点 - 激光雷达通过激光束测量三维信息，具有高精度、全天候工作、异形障碍物识别优势，但硬件成本高、数据处理复杂 [3] - 理想汽车选择激光雷达路线，认为极端场景下（如无光环境）激光雷达能提供更可靠安全保障 [5] - 中国激光雷达厂商全球份额超80%，2024年ADAS激光雷达均价预计下降15.56%至3800元 [5] 行业技术发展现状 - 华为、速腾聚创通过芯片化、固态化技术降低激光雷达成本，提升点云密度与扫描频率 [7] - 中国智能网联汽车市场爆发，预计2025年渗透率超40%，2030年成主流，2029年产业规模或突破两万亿元 [7] - 当前自动驾驶感知技术均处研发初期，未来低成本高性能方案将成发展方向 [10]

特斯拉自动驾驶技术进展 - 特斯拉首批Robotaxi车队在得州奥斯汀上路，采用2025款Model Y，基于纯视觉方案（摄像头+自研AI芯片），实现"端到端"模型学习驾驶技能 [1] - 纯视觉方案被视为技术突破，国内车企小鹏也跟随该路线，将激光雷达移出核心感知架构 [1] 激光雷达市场现状 - 2023年全球车载激光雷达销量约160万台，其中中国市场占比90% [1] - 激光雷达价格从30万元以上高端车型下沉至15万元级大众市场，成本已降至1000多元 [9] - 行业主流产品线束为64线/128线/192线，测距能力达150米有效检测 [2][6] 技术路线争议 - 视觉方案存在物理局限：夜间信噪比衰减、异形障碍物识别歧义等问题持续存在 [1][4] - 激光雷达优势在于"检测即所得"，是确切的物理量，能提升AEB功能成熟度 [3][7] - 视觉方案开发代价高昂，需海量数据驱动，而激光雷达可减少开发工程量 [7] 激光雷达技术演进 - SPAD（单光子雪崩二极管）将成为未来主流技术，索尼芯片方案将被华为/速腾/禾赛采用 [8] - 半导体技术进步将推动激光雷达性能提升，2025-2026年可能出现突破性产品 [8] - 线束数量持续增加，角分辨率优化，测距能力有望突破200米 [6][15] 车企应用现状 - 除特斯拉和小鹏外，多数车企仍依赖激光雷达作为辅助驾驶核心组件 [5] - 激光雷达使用呈现"强者恒强"态势，需结合视觉方案才能发挥最大效用 [7][13] - 蔚来/理想/小米等车企已配备激光雷达，形成市场竞争驱动力 [12] 成本与供应链 - 激光雷达成本持续下探，性价比优势显现，能帮助车企减少技术弯路 [9] - 供应链体系已建立，可保证产品批量一致性，售后更换成本约几千元 [10][11] 性能边界与挑战 - 量产环节实际有效测距多为80-120米，少数能达到150米 [15] - 雨雾雪天气和玻璃/水面等高反射物体会影响检测精度，算法可部分缓解但无法根除 [16] - 参数标称的200米测距需结合线束数量和角分辨率综合评估 [6]

小鹏汽车技术路线 - 小鹏汽车自主研发的图灵芯片首次上车，搭载在中型SUV G7上，一颗图灵芯片的有效算力等同于三颗英伟达Orin X，整台G7的有效算力超过2200Tops [2] - 小鹏Mona M03顶配版配备两颗Orin-X芯片，算力达508TOPS [2] - 小鹏宣布将采取纯视觉方案，认为激光雷达"看不远、干扰多、帧率低、穿透性差" [2] 纯视觉技术方案 - 小鹏通过定制AI编译器、协同设计模型架构等方法，实现VLA和VLM大模型与图灵芯片的耦合 [3] - 小鹏训练了超过40万小时的视频数据，相当于AI看了3万部《流浪地球》，视频数据量将在今年增加到2亿clips [10] - 小鹏智能算力集群正向两万卡水平前进，云端集群运行效率常年保持在90%以上 [13] - 去掉激光雷达后节约了20%的感知算力，模型反应更快，视觉信息处理帧率达到业界主流激光雷达处理帧率的12倍 [13] 激光雷达技术发展 - 激光雷达成本12年间下降了400倍，禾赛已将激光雷达价格压到200美元 [3] - 激光雷达供应商通过自研关键器件并压缩成芯片实现降本，部分主机厂称禾赛激光雷达报价已降至人民币三位数 [25] - 激光雷达存在"多径效应"问题，但已有方法通过训练神经网络模型和多源数据对比来解决 [26][28] 技术路线对比 - 纯视觉方案优势：算力要求低、响应速度快、数据获取成本低 [13][22] - 激光雷达优势：测距精度高、不受光线条件限制、能识别视觉欺骗性场景 [30][31] - 视觉方案在极端天气下仍需依赖毫米波雷达 [25] 行业竞争格局 - 小鹏将纯视觉高阶智驾能力下放到13万元起的Mona Max，同时激光雷达也下探到同价位区间 [4] - 小鹏试图重新定义辅助驾驶标准，认为"算力"才是检验辅助驾驶的第一标准 [6] - 特斯拉和小鹏代表纯视觉派，而更多品牌转向激光雷达方案 [4][6] 技术争议 - 专家质疑去掉激光雷达是否能真正提升反应速度，认为占用算力的主要是大模型而非激光雷达 [18][19] - LOFIC技术最早由荣耀手机提出，工艺复杂且商用效果未达预期 [19] - 360°安全取决于传感器布置，视觉和激光雷达都可以实现 [21] 未来发展趋势 - 小鹏计划在2027年前结束纯视觉与激光雷达之争 [35] - L3及以上自动驾驶阶段，车企需证明纯视觉方案更安全 [34] - 最终衡量标准是哪种方案能更大概率防止事故发生 [36]