本文来自微信公众号“汽车之心”（ID:Auto-Bit），作者：田溪，未来汽车日报经授权发布。

自今年初车市开启价格战以来，智能驾驶行业似乎一夜之间，开始从追求高性能往追求高性价比转变。

一个明显的例子是，过去被车企用来做亮点宣传的高性能激光雷达，悄悄淡出舆论C位，「四颗以下，请别说话」的豪言壮语沦为历史，取而代之的是，「几V几R」甚至是纯视觉的感知方案。

在前不久的上海车展上，许多人对这一点感受尤为深刻，从车企到供应商，无不在提降本，都在力求通过最简单的硬件配置，实现更优的智驾体验，这使得谈论「上激光雷达、上几颗」开始显得不合时宜。

有人称之为行业回归理性，所谓「一款车搭载激光雷达的多少，绝不代表该车自动/辅助驾驶能力的高低」，然而现在的情况却是「最好一颗激光雷达也不要」，似乎从一个极端，又走向另一个极端，疯狂堆料到激进减配的背后，暗藏着矫枉过正的隐忧，这其中需要理清的问题是，激光雷达的价值究竟是什么？

降本大潮下，激光雷达开始被「抛弃」

今年以来，强调「极致性价比」的智能驾驶方案越来越多。

智驾供应商们纷纷提出，仅仅应用无/轻高精地图、无lidar、百十TOPS算力等简单配置，便能实现L2+功能，最典型如大疆车载，以低至32TOPS的算力，7V/9V的纯视觉配置，通过「强视觉在线实时感知、无高精地图依赖、无激光雷达依赖」，实现包括城区记忆行车（32TOPS）/ 城区领航驾驶（80TOPS）在内的L2+智能驾驶功能。

同样的还有元戎启行，凭借7V（可选配 lidar）和200+TOPS的算力，在导航地图覆盖范围内，可实现包括高、快速路以及城市复杂路段等全域点到点的智驾功能。

据汽车之心统计，还有多达20家企业提出了类似方案，核心都指向「降本」。

事实上，自1月6日特斯拉开启「降价潮」以来，随着国内车企纷纷跟进，成本压力迅速传导到位于产业链上游的智驾供应商，福瑞泰克董事长张林在接受21世纪经济报道记者采访时就曾表示：「应对被车企持续挤压的成本压力，只能逼迫自己卷得更厉害一点。」

在此背景下，成本较高的激光雷达部件首先被「动刀」：中高端车型开始减配激光雷达，例如华为 ADS 2.0 相较 ADS 1.0，只采用了1颗激光雷达而非3颗；而中低端车型则直接阉割舍弃，比如小鹏P7i Pro版就没有搭载激光雷达。

福瑞泰克也表示，希望激光雷达成为一种可插拔的感知能力，即根据车企的需求灵活进行配置，也不会打破整体上基于视觉和毫米波雷达的系统架构。

一位业内人士认为，行业正进入冷静期，「现在的风向是内卷性价比。」

把时间拨回到两年前，截然是另外一种景象，彼时内卷的是激光雷达够不够多。

2021年4月14日，全球首款搭载量产激光雷达的小鹏P5正式发布，由此拉开了激光雷达上车大爆发的序幕，从蔚来、理想、哪吒等新势力，到传统车企上汽、广汽、长城、吉利等，纷纷宣布将推出搭载激光雷达的车型。

当时如果有车企没谈到用上了激光雷达，会被视作落后于时代，在品牌宣传中也会处于十分被动的局面。

需要指出的是，车企之间不仅比拼上不上激光雷达，上得多快，更较量谁上的多。2021年广州车展上，沙龙汽车一句「4 颗以下，请别说话」，为行业献上了经典名场面。

「激光雷达就像一阵风，来得快去得也快。」上述业内人士表示，当车企需要打造卖点和吸引流量时，便把激光雷达高高举起，用来标榜高端，当成本压力顷刻而至，便将激光雷达弃置一旁，这不由得让人疑惑，激光雷达究竟是智能汽车的装饰品还是功能件？

用禾赛科技 CEO 李一帆在新品 ET25 发布会上的自我「灵魂拷问」来说，激光雷达究竟是「must have」（不可或缺）还是「nice to have」（锦上添花）？

安全防线，绝非锦上添花而是不可替代

要弄清这个问题，首先得明白激光雷达给智能汽车带来了什么。

激光雷达拥有比摄像头更多的深度信息，且不受光照影响，拥有比毫米波雷达、超声波雷达更高的分辨率，直接输出物理世界3D点云，大幅度提高了整车的感知能力，尤其是在对行人、静态障碍物、小物体等障碍物的检测上具有绝对的优势，能够为智能驾驶提供更深一层的安全冗余。

当前，仅凭纯视觉或「视觉+毫米波雷达」仍然无法取代激光雷达的作用。以纯视觉方案为例，代表企业是特斯拉，虽然其一直宣称使用「第一性原理」，和人类司机一样仅靠视觉开车，然而人眼的焦距随时可变，能够做到在全景和瞬间聚焦之间快速切换，但目前的摄像头技术还难以达到人眼的强大功能；

此外，纯视觉路线识别物体必须依赖大规模的神经网络数据训练，辨别障碍物的类型，如果现实道路上出现了数据库中没有的场景例如侧翻的车辆，则可能由于无法识别，特斯拉汽车此前冲撞侧翻的白车身卡车事故正来源于纯视觉这一缺点。

后面，特斯拉又引入了新的占用网络（Occupancy Network）技术，然而其能否为汽车带来足够的安全性，仍备受质疑。

今年2月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，因监管压力，特斯拉将召回36.28万辆美国汽车，原因是特斯拉的高阶智能驾驶辅助软件 (FSD测试版) 存在增加撞车的风险。

苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克日前在一次采访中，甚至对特斯拉自动驾驶功能评论道：「如果你想研究出错的人工智能，接受大量索赔，一有机会就试图杀死你，那就去买一辆特斯拉吧！」

事实上，哪怕抛开纯视觉难以媲美人眼不提，特斯拉提出的「第一性原理」也并非能成立，这由于人眼也并非是完美的行车传感器，当遇到强弱光环境，会出现瞬盲、抹黑等情况，容易发生交通意外。

或许是认识到纯视觉路线的局限性，特斯拉最近在全新HW4.0硬件中，又加入了高精度4D毫米波雷达。

「这意味着特斯拉纯视觉路线的终结。」业内人士表示，4D毫米波雷达在探测前方障碍物速度、距离、静止状态等过程中，拥有比摄像头更突出的优势。

他随即补充道，哪怕是纯视觉加上4D毫米波雷达也无法为智能汽车提供足够的安全冗余，4D毫米波雷达只是在传统毫米波雷达距离、速度以及水平角的基础上增加了多一维的信息，也就是俯仰角（也就是高度），同时分辨率略有提升，但仍然只能算是同类产品的升级，还达不到足够高的探测效果。

然而特斯拉强大的示范效应，让市场不由分说地萌生出用4D毫米波（成像）雷达取代激光雷达的想法，并迅速发酵，甚嚣尘上，以至于禾赛、速腾、图达通、探维、北醒等激光雷达厂商在最近的媒体沟通会上几乎都被问道同一个问题：如何应对4D毫米波（成像）雷达的挑战？

而他们的回应都是激光雷达和4D毫米波（成像）雷达并不是同一维度的传感器。

4D毫米波雷达虽然同样具备成像功能，但在点云密度和质量上仍然无法与激光雷达性能媲美：前者每秒大概可以生成10万个点云，而市面上128线激光雷达在同一时间能生成140万点云，描摹出的物理世界精确度高得多。

此外，激光雷达对于小型物体的漏检率大大降低，角分辨率能够达到0.1°，相比之下4D毫米波雷达水平纵向分辨率通常在1°以上，这意味着，当两个目标物体间的角度差距小于1°时，只有激光雷达可以分辨出。

「4D毫米波雷达现在的点云仅相当于4线或者8线激光雷达的效果，」探维科技CTO郑睿童表示，无论是纯视觉还是4D毫米波雷达，均无法替代激光雷达带来的高精度识别以及主动安全冗余功能。

换句话说，激光雷达一定是「must have」。

华为常务董事、终端BG CEO、华为智能汽车解决方案BU CEO余承东在车展期间和微博大V「blood 旌旗」对话时也表示，不会考虑用「AI+视觉」替换激光雷达，因为后者提供的避障能力对于行车安全非常重要。

激光雷达降本，从高端车型专属走向全系标配

一边是无比清晰的结论：激光雷达是智能汽车必备传感器，另一边却是冰冷的现实：越来越多智驾方案在力图摒弃激光雷达，横亘在二者中间的是，激光雷达的成本仍处于相对较高的位置。

光大证券在研报中指出，大部分性能优良的激光雷达价格在1000美元左右，与之相比，4D毫米波雷达价格在200美元左右，而摄像头更低至几十美元。

如此强烈的价格对比加上来自主机厂传来的「降本」压力，驱动着智能驾驶供应商寻求通过各种手段减少乃至弃用激光雷达。

上述业内人士表示，这导致行业出现一种奇怪的现象：说起激光雷达，似乎只与中高端车型有关，只有城市NOA才必备。

「激光雷达攸关智驾安全，难道还分什么档次的车型，什么场景下才保障？」他补充表示，尽管在当前 L2+分级下，由驾驶员承担安全责任，但考虑到智能驾驶容易让部分人麻痹大意，供应商也理应像为汽车标配安全带一样，标配激光雷达。「主动安全不能减配，否则智能驾驶应用越广泛，血淋淋的悲剧就越多。」

破局之道还得望向激光雷达厂商。

以禾赛为例，李一帆曾在公司上市首次财报会议中提及，2023年，禾赛将开启转型，从高毛利、低交付量转向低毛利、高交付量。

在新品ET25发布会上，他透露，公司ADAS激光雷达的售价已经降到了几百美元。

禾赛降本的方式大概分为两条路，其一是通过迅速上量，摊薄各项成本，2022年禾赛总共交付超6万台 ADAS激光雷达，通过大规模的量产，分摊了高昂的研发成本和生产成本，进而拉动产品价格下降；

其二是利用芯片化设计指数级降低成本，通过把数百个激光收发通道集成到几颗分别负责发送和接收的芯片上，不仅大幅减少元器件数量、简化供应链，在装配上由于能够自动化完成，还省去了人力调试，由此使得物料成本、调试成本、芯片成本均降低。

李一帆认为，基于此，激光雷达有望迁移芯片行业的摩尔定律，总成本将大幅降低。

探维科技的做法与禾赛不谋而合。

探维CEO王世玮表示，通过芯片化设计提升系统方案的集成度，降低对高端信号处理芯片的依赖，大幅降低硬件成本。

王世玮透露，旗下Duetto系列产品（将搭载在MPV合创V09上）通过双模组优化的方式进一步降低了成本，2024年-2025年会降至200美元的价格区间。

值得一提的是，探维还进一步提出了面向未来的「降本」方式——硬件级图像前融合方案，通过直接把图像CMOS器件装到了激光雷达产品中，不仅建立了一种严丝无缝的「时空同步协作机制」，解决了图像与激光雷达的同步和融合问题，还达到了极限降本的效果。

一方面，智能驾驶方案商无需投入多余算力，对多传感器数据进行融合修正和补偿，节省了高性能芯片成本；另一方面，通过硬件级图像前融合，相当于只用一个 128 线的激光雷达和普通摄像头，就能够实现 800 万高清图像的效果，大大降低了激光雷达上车的成本压力。

王世玮还补充表示，这一方案看似增加了摄像头，但因为整合了硬件，整车的成本例如之前摄影头单独要耗费的接口成本都省了下来。

面向激光雷达售价高的难题，图达通不仅着眼于产品本身，更从整体解决方案入手，通过充分帮助客户挖掘硬件性能，侧面进行降本。

其最新开发的 OmniVidi 软件平台，包含感知中台和工具链两大组成部分。感知中台通过模型算法将激光雷达的原始数据输出为感知结果。工具链基于强大的激光雷达数据可视化、数据标注、模型训练等工具，形成数据和算法的闭环，助力感知模型的快速迭代。

OmniVidi 相当于在感知硬件与应用场景之间架起一座桥梁，可以帮助使用者更好的发挥激光雷达能力上限，打造更多场景应用。

速腾聚创同样瞄准「降本」。速腾聚创联合创始人兼执行总裁邱纯潮在和车云/电动邦创始人程里对话时也表示，激光雷达不仅要在性能（探测距离和分辨率）和质量方面做好，还要重视成本优化。

「我们在想一切办法把（激光雷达）进一步芯片化，从设计的角度把产品的成本降低到极致。」

北醒也十分看重成本管控，北醒 CEO 李远表示，通过芯片化降本是长期趋势，此外还可以通过模块化设计，减少整机装调流程工序并能降低后段的不良率，兼顾成本和可升级性。北醒的 AD2、AD2-s 激光雷达就是基于这样的思路打造而成。

智能汽车的发展离不开激光雷达，尽管从过去到现在一直有「纯视觉、4D 毫米波雷达」等取代激光雷达的论调出现，然而后者之于智驾安全的作用仍然被证明不可或缺，或许当下需要追问的不是「用不用激光雷达」的问题，而是如何「低成本用上」。

欣喜的是，禾赛、速腾、图达通、探维、北醒等激光雷达厂商们正在竭力破局，通过芯片化等降本方式推动智能驾驶更安全的普及。

可以预见的是，随着玩家们不断接力，不分车型、不分场景的激光雷达标配时代就要到来。