目前智能驾驶系统分作两个不同的赛道，国内大部分车企以激光雷达为主，而特斯拉则以纯视觉为主。
圈内大部分人的想法是，激光雷达方式才是未来。只是由于激光雷达价格居高不下，特斯拉为了节约成本，不得不使用视觉模式而已。
而小鹏汽车之前是用激光雷达的，却突然换成了视觉模式，这确实令人困惑，这中间到底发生了什么事情？
第一个是激光雷达模式太花钱。因为大凡是激光雷达模式都是两套系统，包括激光雷达和大量的摄像头。他们是通过激光雷达为主，摄像头为辅来达到智驾的目的。
用两套系统本来就花钱，激光雷达价格又明显比摄像头高的多。考虑到成本上的优势，像特斯拉这样的车企，就坚决放在了视觉驾驶的方案上。
第二个是技术上实在太难做。不管是哪个方案，都需要车辆能知道前方物体到底是个什么物体，并将物体输入到电脑中来，让车辆判断到底该如何行驶，如何规避。
而如果是激光雷达方案，就必须要对物体进行精细建模。一旦建模失败，就会导致车辆出现误判。所以必须要把雷达的精度给无限制提高，体积还不能做大了，这样的技术难度确实太高。
此前，大凡是使用雷达智驾的车辆，价格很少有低于30万以下的。要不是像华为这种有钱的企业，一般的汽车生产企业光玩智能驾驶系统，就足以烧光全年利润。小鹏汽车这样的造车新势力，又怎么可能接受得了？
第三个是小鹏不是华为，小鹏更多的是一家汽车制造商。而华为不是汽车制造商，就是卖系统的，华为把系统制造出来之后，可不光是为了自己使用的，还要把系统卖给更多的企业。如此一来，其研发成本自然会摊平一些。
因此华为需要把系统做到最好，如此一来才能找到更多的甲方，而小鹏汽车则不是这样。
第四是特斯拉fsd系统的发布，也给了使用视觉智驾系统的车企信心。这让他们感觉到，使用纯视觉方案也是可以做到纯自动驾驶的。不一定非要使用昂贵的雷达系统。既然花更少的钱就能够达到目的，那又何必去多花钱呢？
就比如在黑天或者下雨下雪，下雾天的时候，大不了我们把车开慢点，完全模拟人类的日常行为就可以。实在不行让车辆发出警报声，在特殊天气让人类接管车辆，等到以后技术成熟之后，再慢慢完善极端天气下的驾驶能力，也不失为一个最合适的替代方案。
期待
几十万的车，一万多的激光雷光占多少成。主要是技术不成，不敢用。
期待 回复 11-16 03:08
对呀，技术也是成本。有这技术才敢用激光雷达，有错吗？
曹锋 回复 01-08 17:22
他只看到了硬件，没想到硬件怎么工作，也就是软件算法的不断优化，这是一个大团队不断不断的去做，这个成本也是很高的
山里人出来了
因为小鹏今后的车要主打低端。低端那就一定要把成本降下来。激光雷达就是第一个要砍掉的。
用户17xxx73
华为看的远呗，现阶段视觉家雷达效果未必比纯视觉好，成本还高，但是以后各种雷达的安全冗余也是必须的。人眼会犯错，纯视觉哪怕100%达到人眼的水平也是远远不够，出问题那就是你车的问题了了。
好运连连 回复 01-20 09:47
第二句话得显得你多无知啊？？没买问界吧？买不起还不能去试驾么？张口就来
用户17xxx73 回复 02-11 15:44
什么智商都来回复，捉急
蛋蛋滴忧桑
也不知道是谁发明的“纯视觉”这个词，不就是只有摄像头嘛
兔八哥
愿意掏几十万买车的人，在价格和安全上他会选择哪一个？
霸谈天下
华为厉害的地方就在于不管什么系统，他都能够在现有的条件下，做到现阶段的最优解。
流浪者
看看天上飞的吧！
萬元戶~
激光和视觉配合才行吧，雷达能识别红绿灯？
唔艿楊康綄媄濺慷 回复 12-03 21:36
激光雷达方案，纯视觉方案！你在哪听过纯激光方案？纯这个字你是一点都不认识？
无乐99 回复 10-29 23:35
网上说的激光雷达驾驶其实就是融合方案
qian
5G和星链谁的设计理念更先进？？激光雷达智驾说白了就是原始的仿生蝙蝠模式，和视觉智驾就是隔代差距。
(￣.￣メ)
垃圾小鹏
用户15xxx94
自动驾驶系统，能做系统的放眼全球有几家能做的到？目前华为是首家，
一眉道人 回复 01-17 08:17
事故前一秒已经提醒驾驶员我退出了，再出事可是你驾驶员的责任
用户18xxx69 回复 01-07 11:44
那是经济赔付，如果出现刑事责任，没有哪个厂家去帮你兜底。
tyrone114
小鸟没钱搞研发，就学特斯拉了
小说
第一是成本，第二是融合
无乐99 回复 11-15 21:05
其实本质上只有一种就是成本，融合说白了就是建立大模型技术上其实没有多大的难点但是在信息的采集和整理需要投入大量成本和长期投入
用户10xxx70
相信华为相信老余
Who is your daddy
正面刚不过，换个赛道呗
致敬畏
激光雷达成本在下降！！！
流年－－回忆的沙漏
激光雷达稳定，还是摄像头稳定？口说破了都没有用。请参照军用装备。
Aurora
激光雷达配合对芯片算力要求会低很多，对软件算法上要求也会低很多
jean518
遥遥领先，法力无边