特斯拉坚持纯视觉方案，而国内主流车企普遍采用多传感器融合路线，两者在车载光学技术路线上的核心竞争壁垒主要体现在激光雷达的成本、车规级可靠性以及算法适配三个方面。特斯拉依靠摄像头与算法优势实现激进方案，但国内车企因算法相对落后，更倾向于通过堆料（如激光雷达）来寻求安全冗余。
纯视觉与多传感器融合的技术分野
在自动驾驶感知层，特斯拉是纯视觉路线的代表，其车型（如Model Y）仅配备摄像头和毫米波雷达，完全不使用激光雷达。而国内车企除极氪外，普遍配备激光雷达，例如小鹏G9搭载2颗、理想X01搭载1颗、蔚来ET7搭载1颗、极狐αS搭载3颗。这种分化源于特斯拉在算法层面的领先，使其能仅靠摄像头实现感知；国内车企则在算法上相对落后，必须依赖激光雷达等传感器来提供安全冗余。
激光雷达的三大竞争壁垒
激光雷达在多传感器融合路线中面临以下壁垒：
- 成本壁垒：激光雷达单价较高，而特斯拉通过取消超声波雷达等举措进一步压低成本，形成价格竞争压力。
- 车规可靠性：激光雷达需满足车规级要求（如耐高温、抗震动），这对上游发射、接收模块的稳定性提出挑战。
- 算法适配壁垒：点云数据与视觉算法的融合需要复杂的处理流程，国内车企在算法层面仍需追赶特斯拉的纯视觉方案，这也是它们选择堆料的原因之一。
常见问题
特斯拉为什么坚持纯视觉方案？
特斯拉依靠强大的感知算法，认为摄像头足以提供自动驾驶所需的环境信息，无需激光雷达。其技术路线更激进，且成本控制更优。
国内车企为何普遍采用激光雷达？
国内车企在算法层面与特斯拉存在差距，需要激光雷达等传感器提供额外的安全冗余，以弥补视觉算法不足。这体现了“堆料”策略，例如小鹏G9、理想X01等车型均配备多颗激光雷达。
极氪001未配激光雷达，是技术选择还是成本考量？
极氪001是少数未配备激光雷达的国内车型，其感知层仅靠摄像头和毫米波雷达。这反映了在激光雷达成本与算法适配尚未完全突破的背景下，部分车企在技术路线上的差异化选择。