作者| 鲁大师
出品| 汽车电子与软件
前言
2025年的中国车市，智能驾驶的竞争早已从“有无”转向“优劣”，而城市NOA（导航辅助驾驶）作为高阶智驾的核心战场，正上演着一场激烈的技术路线博弈。在深圳的早晚高峰车流中，搭载三颗激光雷达的华为问界M9能精准预判加塞车辆并平稳避让；而在上海的老城区街巷，未配备激光雷达的特斯拉Model Y焕新版也能灵活穿梭于狭窄道路。一边是“激光雷达=安全冗余”的行业共识，一边是“纯视觉=成本优势”的市场实践，两种方案的同台竞技，让“激光雷达是不是城市NOA必备”这个问题，成为所有车企、工程师和消费者共同关注的焦点。
城市NOA与高速NOA的核心差异，决定了其对感知系统的极致要求。高速场景下，道路结构化程度高、交通参与者行为相对规范，摄像头与毫米波雷达的组合基本能满足需求；但城市道路中，无保护左转、行人“鬼探头”、施工占道、非标准交通标识等“长尾场景”层出不穷，单一传感器难以实现全场景覆盖。正是这种场景复杂性，催生了技术路线的分化，也给曾经一度要被大家放弃的激光雷达留出了一条“活路”。今天我们试着聊一聊，智驾的“城市NOA时代“”激光雷达到底是不是必须品？
01
激光雷达走红
激光雷达并非新鲜事物，但在城市NOA领域的爆发式应用，本质上是技术需求与硬件成熟度共振的结果。当车企将“零接管”作为城市NOA的核心目标时，激光雷达凭借其独特的感知原理，成为填补传统传感器短板的关键力量。从华为ADS 3.0到理想AD Max 3.0，主流高阶智驾系统纷纷将激光雷达作为标配，背后是对城市复杂场景的深刻认知。
1. 核心引入逻辑
城市NOA对感知系统的要求可以概括为“全、准、快”——全场景覆盖、精准识别目标、快速响应变化。而摄像头与毫米波雷达的组合，在城市复杂环境中存在难以规避的“感知死穴”，这正是激光雷达被广泛引入的核心原因。
摄像头作为视觉感知的核心，依赖于环境光照和算法训练，在极端天气和非标准目标识别上存在天然局限。例如在暴雨天气中，雨水会附着在镜头表面形成折射，导致图像模糊，摄像头可能将积水路面误判为干燥路面，或将路边的锥桶漏判为普通障碍物；夜间会车时，对向车辆的强光会造成“逆光盲区”，摄像头无法清晰识别前方行人。更重要的是，摄像头输出的是二维图像，需要通过算法进行三维重构，在距离测算上存在误差，面对“鬼探头”等突发场景时，可能因测距不准导致决策延迟。
毫米波雷达通过电磁波反射实现测距，不受光照影响，但对非金属目标的反射率较低，难以识别塑料锥桶、纸箱等物品，且分辨率有限，无法区分行人与自行车。在城市拥堵路段，毫米波雷达容易将相邻车道的车辆“混叠”为同一目标，导致变道决策失误。
激光雷达的出现恰好解决了这些问题。其基于激光脉冲测距的原理，通过发射数百万个激光点扫描周围环境，生成高密度的三维点云数据，能够直接获取目标的距离、轮廓、位置等信息，无需依赖光照和算法重构。这种“物理感知”的特性，使其在复杂城市场景中具备不可替代的优势。东吴证券2025年第二季度的深圳路测数据显示，搭载激光雷达的车型在复杂路口的接管率平均仅为0.3次/百公里，远低于纯视觉方案的0.5次/百公里，其中在暴雨、夜间等极端场景下，差距更是扩大至3倍以上。
2.激光雷达到底带来哪些性能提升？
激光雷达对城市NOA系统性能的提升，并非单一维度的优化，而是对整个系统场景适应性的提升。这种提升不仅体现在常规场景的流畅度上，更关键的是在极端场景中的安全保障能力，具体可从以下五大维度展开：
（1）非规则障碍物识别
城市道路中的“长尾障碍物”——如掉落的纸箱、破损的井盖、施工用的锥桶、横穿马路的宠物等，是自动驾驶系统最头疼的问题。这类目标形状不规则、外观差异大，摄像头需要通过海量数据训练才能识别，而毫米波雷达对非金属目标的探测能力薄弱，容易出现“视而不见”的情况。
激光雷达则通过三维点云直接还原目标的物理轮廓，无论目标是否经过算法训练，都能被精准捕捉。华为ADS 3.0系统搭载3颗激光雷达，其中前向主雷达采用1550nm波长的禾赛AT128，点云密度达到153.6万点/秒，能够清晰识别直径仅10cm的锥桶，识别距离超过200米。在深圳前海片区的施工路段测试中，该系统能提前50米识别临时占道的锥桶群，并自动规划绕行路线，而纯视觉方案在此场景下的漏判率高达35%。
更重要的是，激光雷达能够区分目标的材质和形态差异。例如在路口，它可以精准区分“静止的石墩”和“等待通行的行人”，避免纯视觉方案因外形相似而产生的误判。百度Apollo RT6系统的实测数据显示，激光雷达对非规则障碍物的识别准确率达到99.2%，相比纯视觉方案提升了40个百分点。
（2）厘米级测距与动态轨迹预判
城市道路的突发场景，如加塞、“鬼探头”、行人横穿马路等，对系统的响应速度要求极高，而精准的距离测算和轨迹预判是快速响应的前提。激光雷达±3cm的测距精度，能够实时捕捉目标的位置变化，为决策系统提供精确的输入数据。
以无保护左转场景为例，传统纯视觉方案通过摄像头识别对向车辆的速度和距离，误差通常在1-2米，决策系统为避免碰撞，往往会选择“保守等待”，导致通行效率低下；而搭载激光雷达的理想L9，能够实时测算对向车辆的速度（误差±0.5km/h）和距离（误差±5cm），通过轨迹预判算法，精准判断是否有足够的安全距离完成左转，通行效率提升了60%。
在“鬼探头”场景中，激光雷达的优势更为明显。当行人突然从公交车后方穿出时，激光雷达能在0.05秒内捕捉到目标，并测算出其移动速度和方向，决策系统可立即触发减速或制动。小米SU7 Max版的实测显示，在40km/h的车速下，激光雷达方案的刹停距离比纯视觉方案缩短了2.3米，这一差距在城市道路中足以避免事故发生。
（3）全天候环境适应性
城市NOA需要应对各种天气和光照条件，而摄像头和毫米波雷达在极端环境下的性能会显著下降。激光雷达不依赖环境光照，且激光脉冲具有较强的穿透性，在暴雨、大雾、夜间强光等场景下表现稳定，这是纯视觉方案难以企及的。
行业测试数据显示，在中到大雨场景下（1小时降雨量15-30mm），纯视觉方案的交通灯识别准确率从晴天的99%下降至50%，而激光雷达方案仍能保持97%的准确率；在大雾天气（能见度50米）中，纯视觉方案基本失效，激光雷达通过点云数据仍能识别前方100米内的车辆和行人；夜间会车时，强光导致摄像头出现“白屏”现象，激光雷达则不受影响，可正常探测对向车辆的位置和速度。
华为ADS团队在重庆的暴雨路测中，搭载激光雷达的问界M7完成了连续20公里的城市道路行驶，未出现一次人工接管；而同期测试的纯视觉车型，因无法识别被雨水覆盖的车道线，累计接管次数达到8次。这种全天候的稳定性，是城市NOA实现“全场景覆盖”的核心保障。
（4）无图化落地的核心支撑
高精地图曾被视为城市NOA的“标配”，但高昂的制作和更新成本，以及在施工路段、临时管制区域的“滞后性”，使其难以实现大规模覆盖。激光雷达的出现，推动城市NOA向“无图化”方向演进，通过实时构建环境模型，摆脱对预存地图的依赖。
无图城市NOA的核心是“实时感知+定位”，而激光雷达生成的三维点云数据，能够实时还原道路的路沿、标线、交通设施等静态元素，结合IMU（惯性测量单元）和GPS数据，实现厘米级定位。百度Apollo的“无图方案”通过激光雷达实时扫描周边环境，构建局部动态地图，定位精度达到±10cm，即使在高精地图未覆盖的区域，也能实现稳定的NOA功能。
华为ADS 3.0更是实现了“全国都能开”的无图覆盖，其核心技术就是激光雷达与视觉的融合感知。在未更新高精地图的施工路段，激光雷达能实时识别临时改道路线和锥桶位置，通过点云匹配实现定位，而纯视觉方案在此场景下，因缺乏地图参考，容易出现定位漂移，导致路线规划错误。
（5）多传感器冗余
高阶自动驾驶的核心安全原则是“单一传感器失效不影响系统安全”，激光雷达与摄像头、毫米波雷达的感知原理互补，形成三重冗余，为城市NOA构建了“失效安全”的最后防线。三种传感器的感知特性差异明显，某一传感器失效时，其他传感器可立即补位，确保系统不中断运行。
例如在隧道入口场景中，强光逆光会导致摄像头感知失效，此时毫米波雷达可提供目标距离信息，激光雷达则负责精准识别车道线和道路轮廓，三者融合确保系统正常行驶；当激光雷达因故障暂时停止工作时，摄像头和毫米波雷达的组合可维持基本的感知功能，系统会提示驾驶员接管，避免突发风险。
特斯拉早期纯视觉方案因缺乏激光雷达冗余，曾出现多起“无法识别静止障碍物”的事故；而搭载激光雷达的车型，在类似场景下，激光雷达可独立识别静止目标，避免事故发生。这一差异充分说明，多传感器冗余是城市NOA实现高安全性的必要条件。
02
激光雷达不是完美的
激光雷达的技术优势有目共睹，但成本问题始终是其普及的“拦路虎”。对于主打性价比的中低端车型而言，搭载激光雷达意味着整车成本的显著上升，而这部分成本最终会转嫁到消费者身上，影响产品竞争力。在此背景下，以特斯拉、小鹏为代表的企业，选择“算法补硬件”的路线，通过纯视觉或“视觉+毫米波雷达”的低成本方案，实现城市NOA功能落地，为行业提供了另一种可能性。
1. 激光雷达的成本困境
激光雷达的成本并非仅指硬件本身，还包括配套的芯片、算法开发、校准测试等全链路成本，这对车企的成本控制能力提出了极高要求。尽管近年来激光雷达价格大幅下降，但仍处于较高水平。
从硬件成本来看，2025年主流车规级激光雷达的单价在1500-3000元之间，禾赛的AT128激光雷达通过芯片化设计，将价格降至200美元以下（约1400元），这是目前的行业低价水平；速腾聚创的M1系列激光雷达单价约2000元，而华为的96线激光雷达单价仍在2500元左右。若搭载3颗激光雷达（前向+左右侧向），仅硬件成本就达到4500-9000元，占整车BOM成本的2%-3%。
除了硬件成本，激光雷达还会增加系统的开发和测试成本。多传感器融合需要复杂的标定算法，确保激光雷达、摄像头、毫米波雷达的感知数据在同一坐标系下对齐，这一过程需要大量的测试和数据积累；同时，激光雷达生成的海量点云数据，对车载芯片的算力提出了更高要求，需要搭载更高规格的智驾芯片，进一步增加了成本。例如，搭载激光雷达的车型通常需要双Orin X芯片（算力200TOPS以上），而纯视觉方案搭载单Orin芯片（算力84TOPS）即可满足需求，芯片成本相差近万元。
对于售价在15-20万元的主流车型而言，每增加1万元成本，都会显著影响产品的市场竞争力。因此，在成本敏感度较高的细分市场，激光雷达并非最优选择，纯视觉方案成为车企的务实之举。
2. 主流低成本方案
目前市场上的低成本城市NOA方案主要分为两类：纯视觉方案和“视觉+毫米波雷达”方案。这些方案通过算法优化和数据积累，在不搭载激光雷达的情况下，实现了城市NOA的核心功能，成为中低端车型的主流选择。
（1）纯视觉方案：以特斯拉FSD和小鹏XNGP为代表
纯视觉方案的核心逻辑是“用数据和算法弥补硬件短板”，通过高分辨率摄像头、大算力芯片和端到端算法，实现环境感知和决策控制。特斯拉和小鹏是这一路线的坚定践行者，其技术方案已实现大规模量产落地。
特斯拉的FSD中国版是纯视觉方案的标杆，其硬件配置包括8颗高清摄像头（含4颗环视摄像头、3颗前视摄像头、1颗后视摄像头）和1颗FSD芯片（算力144TOPS）。核心技术是端到端的神经网络模型，直接从摄像头数据输出控制指令，无需经过传统的“感知-定位-预测-规划-控制”模块化流程，减少了信息损失。特斯拉通过海量的真实路测数据（累计超100亿公里）训练模型，使其在常规城市场景中具备较高的可靠性。例如，FSD中国版能精准识别中国特有的“电驴”和行人，在拥堵路段的跟车距离控制和加塞应对上表现流畅。
小鹏XNGP纯视觉版则采用“多目摄像头+Orin芯片”的配置，搭载12颗摄像头和1颗Orin X芯片，通过BEV（鸟瞰图）+Occupancy网络技术，实现三维环境建模。与特斯拉不同，小鹏保留了模块化架构，但通过算法优化提升了视觉感知的精度。例如，其Occupancy网络能通过视觉数据识别目标的占用空间，即使是未训练过的非规则障碍物，也能通过轮廓判断其位置和大小，一定程度上弥补了纯视觉的短板。小鹏G6纯视觉版已在全国200多个城市开放城市NOA功能，常规场景的接管率达到0.4次/百公里，接近激光雷达方案的水平。
（2）“视觉+毫米波雷达”方案：以比亚迪DiPilot和商汤绝影为代表
为了进一步提升纯视觉方案的可靠性，部分车企选择在摄像头基础上增加毫米波雷达，形成“视觉+毫米波雷达”的组合，通过两种传感器的互补，提升测距精度和动态目标识别能力，同时成本仍低于激光雷达方案。
比亚迪的DiPilot 300 C方案是该路线的代表，硬件配置包括6颗摄像头和5颗毫米波雷达，搭载自研的DM4.0芯片（算力120TOPS）。核心技术是“视觉感知+毫米波雷达测距”的融合算法，摄像头负责识别目标类型和轮廓，毫米波雷达负责提供精准的距离和速度信息，两者数据融合后提升感知可靠性。该方案主打入门级城市NOA功能，支持常规道路的车道保持、自动跟车、红绿灯识别等核心功能，价格仅为5000元，大幅降低了用户的使用门槛。比亚迪汉EV的实测数据显示，该方案在晴天的城市主干道场景中，接管率为0.6次/百公里，能满足日常通勤需求。
商汤绝影J6M方案则采用“7V纯视觉+地平线征程6M芯片”的配置，通过7颗摄像头和大算力芯片，实现低成本城市NOA。其核心技术是强化学习和世界模型，通过模拟真实世界的物理规则，让算法在虚拟场景中进行大量训练，提升对突发场景的应对能力。该方案已搭载于广汽传祺向往S7车型，BOM成本控制在3000元以下，支持AI通勤记忆行车功能，能自动学习用户的日常通勤路线，优化路线规划和场景应对策略。
03
没有激光雷达也可以
纯视觉方案凭借成本优势实现了城市NOA的普及，但“算法补硬件”的逻辑并非完美无缺。在带来成本下降和快速迭代优势的同时，纯视觉方案也面临着极端场景可靠性不足、数据依赖度高、长期迭代成本上升等弊端。这种双面性，决定了纯视觉方案在城市NOA中的适用边界。
1. 纯视觉方案的核心优势
纯视觉方案之所以能在市场上占据一席之地，核心在于其在成本控制、技术迭代和规模化普及上的独特优势，这些优势与中低端车型的市场需求高度契合。
（1）较低的成本
成本优势是纯视觉方案最核心的竞争力。如前文所述，激光雷达方案仅硬件成本就比纯视觉方案高出5000-10000元，这部分成本差异直接体现在整车售价上。以同级别车型为例，搭载激光雷达的小鹏G9 Max版售价34.99万元，而纯视觉版售价29.99万元，差价达到5万元；特斯拉Model Y焕新版纯视觉方案售价26.39万元，若选装激光雷达（海外版可选），售价将突破30万元。
对消费者而言，纯视觉方案不仅降低了购车门槛，还减少了后续的维护成本。激光雷达作为精密光学设备，容易受到碰撞和灰尘影响，维修成本较高，单颗激光雷达的更换费用通常在2000-5000元；而摄像头和毫米波雷达结构相对简单，维修成本仅为激光雷达的1/5-1/10。此外，纯视觉方案的智驾功能订阅费用也更低，特斯拉FSD中国版的年订阅费为2.18万元，而华为ADS 3.0的年订阅费为3.68万元，长期使用成本差异显著。
（2）快速的迭代
纯视觉方案基于数据驱动的迭代模式，具备“越用越聪明”的特性。摄像头采集的图像数据体积小、传输效率高，便于大规模回传和标注，形成“数据-训练-OTA升级”的闭环迭代。特斯拉凭借全球超200万辆搭载FSD的车型，每天能采集数千万公里的路测数据，这些数据通过影子模式（系统在人类驾驶时同步运行并验证决策）不断优化模型，迭代周期缩短至2周一次。
这种快速迭代能力，使得纯视觉方案能快速适应新的交通场景和政策。例如，当某城市新增“公交专用道限时开放”政策时，纯视觉方案可通过采集该区域的图像数据，快速训练模型识别相关标识，通过OTA推送给用户；而激光雷达方案因涉及多传感器融合，迭代周期相对较长，通常需要1-2个月才能完成适配。
（3）规模化的普及
城市NOA的终极目标是“全民普及”，而纯视觉方案的成本优势，推动了高阶智驾从高端车型向中低端车型下沉。2025年，搭载纯视觉城市NOA的车型售价已下探至15万元区间，如比亚迪秦PLUS EV智驾版、广汽传祺影豹智驾版等，让更多消费者能够体验到高阶智驾的便利。
这种规模化普及不仅惠及消费者，还能反哺技术迭代。更多的车辆意味着更多的数据采集，进一步提升算法的泛化能力；同时，规模化生产也降低了摄像头、芯片等硬件的成本，形成“成本下降-销量提升-数据增加-算法优化”的良性循环。小鹏汽车的数据显示，随着纯视觉车型销量的提升，其城市NOA的接管率每半年下降20%，算法可靠性持续提升。
2. 纯视觉方案的固有弊端
尽管纯视觉方案在常规场景中表现出色，但受限于感知原理，其在极端场景和技术瓶颈上的弊端难以通过算法完全弥补，这些弊端直接关系到城市NOA的安全边界。
（1）极端天气与光照条件下的感知失效风险
纯视觉方案依赖环境光照和图像识别，在暴雨、大雾、暴雪、夜间强光等极端条件下，感知性能会急剧下降，这是其最核心的弊端。行业测试数据显示，在暴雨场景下，纯视觉方案的交通灯识别准确率从晴天的99%下降至50%，车辆识别距离从150米缩短至50米；在大雾天气（能见度50米）中，纯视觉方案基本无法识别前方行人，而激光雷达方案仍能保持100米的识别距离。
2024年发生的一起特斯拉Model Y纯视觉版事故，就暴露了这一问题。该车辆在暴雨天气中行驶时，因摄像头被雨水遮挡，未能识别前方静止的工程车，最终发生碰撞。事后调查显示，当时车辆的FSD系统处于开启状态，但因感知失效未触发制动。类似的事故在纯视觉车型中并非个例，极端天气已成为纯视觉城市NOA的“安全盲区”。
（2）非规则障碍物识别的“长尾困境”
纯视觉方案依赖算法训练识别目标，对于未经过训练的“长尾障碍物”，如掉落的树枝、破损的井盖、临时摆放的纸箱等，识别准确率较低，容易出现漏判或误判。尽管小鹏等企业通过Occupancy网络技术提升了对未知目标的识别能力，但仍无法与激光雷达的物理感知相媲美。
第三方测试机构在深圳的路测中，在道路上放置了一个未标注的塑料锥桶，结果显示：搭载激光雷达的问界M7在100米外就识别到锥桶并减速绕行；而特斯拉Model Y焕新版在50米处才识别到目标，且误判为“可碾压的小障碍物”，未采取减速措施，直到距离锥桶20米时才触发紧急制动。这种“长尾困境”是纯视觉方案的固有缺陷，即使有海量数据训练，也难以覆盖所有可能的场景。
（3）无图化落地的技术瓶颈
纯视觉方案在无图化城市NOA的落地中，面临着定位精度和环境建模的瓶颈。无图化需要实时构建环境模型并实现精准定位，而纯视觉方案通过视觉SLAM（同步定位与地图构建）技术实现这一目标，容易受到环境变化的影响。
例如在隧道内，由于缺乏特征点，纯视觉方案的定位误差会从厘米级扩大至米级，导致路线规划错误；在城市施工路段，道路标线被覆盖，纯视觉方案难以识别临时改道路线，容易偏离车道。而激光雷达通过点云数据实时扫描周边环境，定位精度受环境变化的影响较小，能更好地支撑无图化落地。小鹏G6纯视觉版在无图区域的接管率达到1.2次/百公里，远高于激光雷达车型的0.3次/百公里，充分暴露了纯视觉方案在无图化场景中的短板。
（4）长期迭代成本的“隐性上升”
纯视觉方案看似成本较低，但长期的算法迭代和数据标注成本呈上升趋势。为了覆盖更多的“长尾场景”，需要采集海量的特殊场景数据，如极端天气、特殊交通标识、罕见障碍物等，这些数据的采集和标注成本极高。特斯拉为了优化中国市场的算法，在中国建立了超千人的数据标注团队，每年的研发投入超过100亿元。
此外，随着纯视觉方案向更高阶的自动驾驶演进，对芯片算力的需求呈指数级增长。特斯拉FSD芯片的算力已从最初的40TOPS提升至144TOPS，下一代芯片的算力预计将突破500TOPS，芯片成本也随之上升。这种“算法迭代-算力需求增加-成本上升”的循环，可能会逐渐削弱纯视觉方案的成本优势。
04
到底如何选择？
回到文章开头的核心问题：激光雷达是不是城市NOA必备？通过前面的一些分析可以看出，这个问题没有绝对的答案。激光雷达和纯视觉方案并非对立关系，而是分别对应不同的市场需求和产品定位，车企的选型决策应基于自身的技术积累、成本预算和用户画像，选择最适合的方案。
1. 激光雷达方案：高端车型的“安全标配”
对于主打高端市场、追求极致安全和全场景覆盖的车型而言，激光雷达是“必需品”。这类车型的用户群体对价格敏感度较低，更关注智驾系统的可靠性和安全性，愿意为更高的安全冗余支付溢价。激光雷达方案的全场景适应性、极端天气稳定性和多传感器冗余，恰好契合了高端用户的核心需求。
华为问界M9、理想L9、小米SU7 Max版等高端车型，均将激光雷达作为智驾系统的核心配置。以问界M9为例，其搭载3颗激光雷达和双Orin X芯片，实现了“全国都能开”的无图城市NOA功能，在暴雨、夜间等极端场景下的接管率低于0.2次/百公里，构建了强大的技术护城河。这些车型的市场表现也证明了激光雷达的价值，问界M9上市首月销量突破1.5万辆，其中80%的用户选择了搭载激光雷达的智驾版。
此外，在Robotaxi（无人驾驶出租车）领域，激光雷达方案也是绝对主流。Robotaxi需要在复杂的城市道路中实现“零人工接管”，对安全性的要求远高于消费级车型，激光雷达的高精度感知和安全冗余是其实现商业化落地的核心保障。百度Apollo RT6、Waymo Driver等Robotaxi车型，均搭载了4-6颗激光雷达，确保全场景的感知可靠性。
2. 纯视觉方案：中低端车型的“务实之选”
对于聚焦中端市场、以性价比为核心竞争力的车型而言，纯视觉方案是“务实之选”。这类车型的目标用户群体以年轻消费者为主，购车预算有限，但希望体验高阶智驾的便利，日常通勤场景以城市主干道为主，极端场景的需求相对较低。纯视觉方案的成本优势，能够让更多用户触达高阶智驾，实现“用得起、够好用”的目标。
特斯拉Model Y焕新版、小鹏G6纯视觉版、比亚迪汉EV智驾版等车型，通过纯视觉或“视觉+毫米波雷达”方案，将城市NOA功能的入门价格下探至20万元区间，推动了高阶智驾的规模化普及。特斯拉Model Y焕新版2025年1-10月累计销量突破30万辆，其中60%的用户选择了搭载FSD的智驾版，证明了纯视觉方案在中端市场的强大竞争力。
纯视觉方案的另一个优势是快速迭代能力，通过OTA升级不断优化算法，提升系统性能。特斯拉FSD中国版每月都会推送一次OTA更新，持续优化中国特有的交通场景；小鹏XNGP纯视觉版通过海量数据训练，每季度的接管率都会下降20%，逐步缩小与激光雷达方案的差距。这种“持续进化”的特性，也增强了纯视觉车型的市场吸引力。
3. 未来趋势：成本下降与技术融合
随着激光雷达成本的持续下降和纯视觉算法的不断优化，两种技术路线的边界正在逐渐模糊。激光雷达的“摩尔定律”已显现，禾赛、速腾聚创等头部厂商通过芯片化设计，将激光雷达的单价从2020年的1万元以上降至2025年的1500元左右，预计到2027年，激光雷达的单价将降至500元以内，进入“百元时代”。届时，激光雷达在中低端车型的渗透率将大幅提升，成为智驾系统的标配。
同时，纯视觉方案的算法也在持续突破，VLA（视觉-语言-动作模型）、世界模型等新技术的应用，将进一步提升纯视觉方案的感知精度和泛化能力。VLA模型通过结合视觉感知、语言理解和动作控制，模拟人类驾驶员的认知过程，能够更好地应对复杂场景的语义理解；世界模型则通过学习物理规则，实现对未来场景的预测，提升系统的决策能力。这些技术的应用，将逐步弥补纯视觉方案的固有短板。
长期来看，激光雷达与纯视觉方案将实现“融合共生”。激光雷达的成本下降后，将成为纯视觉方案的“安全冗余”，在极端场景中补位视觉感知的不足；而纯视觉方案的算法优势，将提升激光雷达数据的利用效率，降低系统的算力需求。这种“激光雷达+纯视觉”的融合方案，将兼顾安全性和成本优势，成为未来城市NOA的主流技术路线。
05
结 语
技术路线服务于用户需求，激光雷达与纯视觉的路线之争，本质上是技术理想与商业现实的平衡。没有绝对“最优”的技术路线，只有“最适合”的产品方案。激光雷达的价值在于提供更高的安全冗余和全场景适应性，纯视觉的意义在于以更低的成本推动技术普及，两者都是城市NOA技术发展的重要组成部分。
对车企而言，选型决策应摒弃“非此即彼”的思维，基于自身的产品定位和用户需求制定技术策略：高端车型应坚持激光雷达方案，以技术优势构建品牌壁垒；中低端车型可采用纯视觉方案，以性价比抢占市场份额；未来则应布局融合方案，兼顾安全与成本。
对消费者而言，选择智驾方案时应结合自身的使用场景：如果经常在暴雨、大雾等极端天气下行驶，或频繁穿梭于复杂的老城区道路，激光雷达方案是更安全的选择；如果日常通勤以城市主干道为主，且预算有限，纯视觉方案完全能够满足需求。
自动驾驶的终极目标是“更安全、更便捷的出行”，无论是激光雷达还是纯视觉，都是实现这一目标的技术路径。随着技术的持续进步和成本的不断下降，未来的城市NOA系统将兼具激光雷达的安全性和纯视觉的性价比，让每一位消费者都能享受到高阶智驾带来的便利。而这场路线之争，最终将以技术融合的方式落幕，推动自动驾驶行业迈向新的发展阶段。
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