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]