车载光学技术路线之争，核心是纯视觉方案（摄像头）与多传感器融合方案（激光雷达+摄像头）在竞争壁垒上的差异：摄像头的壁垒在于像素提升与算法能力，而激光雷达的壁垒在于芯片化带来的成本下降曲线。两条路线并非谁取代谁，而是由车企的技术积累与市场定位决定，最终“殊途同归”。

技术路线的分野：安全冗余与算法自信

在自动驾驶的感知层，车企的选择分化明显。特斯拉是纯视觉路线的代表，坚决不采用激光雷达，甚至计划在后续车型中取消超声波雷达，这背后是其算法能力的支撑，因此行业内有“摄像头看特斯拉”的说法。

与之相对，国内车企除极氪外普遍配备激光雷达，走多传感器融合路线。这一方面是因为国内企业更舍得堆料，另一方面也反映出在算法层面与特斯拉存在差距，需要通过硬件冗余来保障安全。从主流车企的布局看，小鹏、理想、蔚来、长城、北汽、上汽等均在其代表车型上搭载了激光雷达，同时配备多颗摄像头与毫米波雷达。

竞争壁垒的差异：算法为王与成本曲线

两条技术路线的竞争壁垒截然不同。摄像头路线的护城河在于算法，像素提升只是基础，真正拉开差距的是如何通过感知算法将二维图像转化为可靠的三维环境理解能力。特斯拉敢于“all in 摄像头”，正是基于其长期积累的算法实力。

激光雷达路线的核心壁垒则在于芯片化与降本能力。激光雷达产业链较长，涵盖发射、接收模块等上游环节，其成本下降依赖芯片化带来的规模效应。国内企业在激光雷达布局上领先于国外，这也是“激光雷达看国内”这一判断的由来。对国内车企而言，在算法尚未追平的情况下，通过激光雷达等硬件堆料换取安全冗余，是更务实的市场适配策略。

常见问题

纯视觉方案能完全替代激光雷达吗？

短期内难以替代。纯视觉方案依赖算法成熟度，特斯拉凭借领先的算法可以走得更远，但国内车企在算法层面尚未达到同等水平，仍需激光雷达提供安全冗余。两条路线的竞争本质是算法能力与硬件成本的赛跑。

激光雷达的成本壁垒会随着规模量产而消失吗？

激光雷达的成本下降主要依赖芯片化与产业链成熟，随着搭载车型增多，规模效应有望推动成本下行。但这一过程取决于技术迭代速度与市场需求，具体降本幅度需以企业后续披露及第三方数据为准。

国内车企为何普遍选择“堆料”而非纯视觉？

国内车企在算法层面相对落后，选择多传感器融合是为了通过硬件冗余弥补软件短板，保障自动驾驶的安全性。同时，国内企业在激光雷达产业链上的领先布局，也为这一路线提供了供应链支撑。