無人駕駛再迎路線之爭，馬斯克、Uber CEO與李彥宏激辯未來

馬斯克又在炮轟激光雷達了。

“裝上激光雷達和雷達，會讓自動駕駛車輛更危險？！”8月25日，馬斯克在社交媒體上再次拋出的觀點引發行業震動。他認為，“激光雷達和毫米波雷達由于傳感器之間的沖突，實際上會降低安全性”。

這已經不是馬斯克第一次對激光雷達提出質疑，作為純視覺路線的擁躉者，他多次發表觀點，將激光雷達比作“昂貴的闌尾”。

就在近期，全球最大網約車平臺——Uber的CEO，達拉·科斯羅薩西（Dara Khosrowshahi）在接受采訪時談到對于自動駕駛的一些看法。對于自動駕駛行業仍存在的路線之爭，他也表明了自己的立場：傾向于Waymo和百度蘿卜快跑的路線，也就是裝上激光雷達和雷達

近期，Uber還與蘿卜快跑達成了合作，要攜手落地數千輛Robotaxi。這也證明了當前階段激光雷達路線的可靠性和安全冗余，特別是在海外環境中的適應性和穩定性。

此前百度聯合創始人兼首席執行官李彥宏在內部會議中也指出，激光雷達目前已跑通且具有成本優勢，純視覺技術尚處早期，但未來有發展空間。

在行業競爭加劇的背景下，全球自動駕駛已經形成了三大家鼎立的局面，它們之間的路線之爭——純視覺 VS 蘿卜路線（激光雷達），也在愈演愈烈。

事實上，三大家的路線之爭，背后體現的則是技術、成本與市場的三重博弈。

01

馬斯克的純視覺信仰：源于成本，終于執著

馬斯克對純視覺路線的堅持源于他的“第一性原理”思考方式。他認為，既然人類依靠雙眼就能駕駛汽車，那么經過充分訓練的AI系統同樣可以通過攝像頭實現全自動駕駛。

特斯拉的純視覺系統基于8個環繞攝像頭，覆蓋360度視野，探測距離可達250米。這些攝像頭實時捕捉道路圖像，通過視覺神經網絡處理成三維矢量空間，模仿人類駕駛員的感知過程。

馬斯克解釋了他反對激光雷達的核心原因：當激光雷達/毫米波雷達和攝像頭的結果不一致時，系統難以判斷應該相信哪一個，這種傳感器數據不一致會給系統帶來決策困境。

他認為，這也是Waymo不在高速公路運營的原因。因為在遇到類似模糊場景時，Waymo可能會因難以立即決策而停下，這在高速路上有多嚴重自然不用多說了。

但頗具諷刺意味的是，盡管馬斯克公開貶低激光雷達的價值，去年美國激光雷達供應商Luminar透露，特斯拉是其第一季度的最大客戶，銷量占比在10%以上。

馬斯克最初之所以選擇攝像頭和視覺方案，主要原因還在于成本，相對于激光雷達當時高昂的價格和有限的供應量，攝像頭的成本和規模化供應上就有保障得多。

如今激光雷達價格已經大幅降低，這或許也導致了馬斯克在行動和言論上并不一致。

02

激光雷達陣營崛起，成本優勢凸顯

與馬斯克的立場截然相反，Uber CEO達拉·科斯羅薩西是堅定地站激光雷達陣營。

他認為固態激光雷達的售價已經降到了500美元左右（約合人民幣3577元），為了安全冗余，加裝激光雷達是更合理的選擇。

李彥宏在內部也表達了類似的觀點，他認為激光雷達（多傳感器混合推理）是目前真正跑通了的技術，且在中國有著激光雷達的成本優勢。

最近幾年，激光雷達的價格已經呈現大幅下降趨勢

十年前Velodyne一顆64線激光雷達賣8萬美元（約57萬元人民幣），今天蘿卜快跑第六代無人車4顆遠距激光雷達成本只要3.5萬元人民幣。

隨著乘用車高階智能駕駛功能成為新車的標配，激光雷達每年的需求量也被推高至百萬級，規模量產直接帶來的就是成本下降。

激光雷達頭部廠商禾賽科技，目前用于L2級智能輔助駕駛的主激光雷達價格已降至200美元（約合人民幣1434元）左右，相較于三四年前的20萬-30萬元，激光雷達的價格已經下降99.5%以上。

也就是說價格已經不再是制約激光雷達上車的阻礙。

03

技術性能對比，安全是關鍵指標

從技術原理看，攝像頭作為被動傳感器，依賴環境光成像，其性能受天氣、光照、目標特征影響顯著。此外，攝像頭的測距精度也有限，單目攝像頭依賴AI估算距離，誤差較大；雙目雖可測距，但計算復雜。

面對長尾問題時，依賴攝像頭的純視覺方案對罕見場景（如特殊障礙物、極端天氣）泛化能力也不足。

相比之下，激光雷達通過主動發射紅外信號測距，精度可達厘米級，遠超攝像頭，且不受光照影響，夜間、強光、雨霧天氣制約。 多線激光雷達可覆蓋全向盲區，實現360°無死角探測，并且與攝像頭、毫米波雷達互補，形成安全冗余。

簡單來說，純視覺方案就像人眼開車，但比人眼更挑環境：

比如晚上、太陽直射時、下雨下雪起霧的時候，它的“視力”就會變得很差，跟人眼瞇著看路差不多；

單目攝像頭就像閉上一只眼睛看東西，距離估不準；雙目攝像頭雖然好點，但算起來比較燒腦，非常考驗算法；

路上如果突然出現個從來沒見過的東西，或者遇到極端天氣，比較容易當場死機，不能隨機應變。

實際測試數據也揭示了兩種方案的性能差異。根據加州DMV 2023年報告，Waymo（激光雷達）每百萬英里介入0.68次，特斯拉（純視覺）介入3.2次。

MIT研究顯示，激光雷達在夜間行人檢測的準確率（98.5%）遠超純視覺（82.3%），雨霧天氣下，純視覺誤檢率升高4倍，激光雷達僅升高1.2倍。

這也是為什么目前行業主流趨勢仍以激光雷達+多傳感器融合為主導，尤其在L4級高階自動駕駛領域，激光雷達因其高精度、強抗干擾能力成為更安全穩定的選擇。

理想汽車CEO李想曾表示：“如果馬斯克在中國高速深夜開過車，特斯拉也會保留激光雷達。”他強調了中美路況的差異：“中國汽車廠商保留激光雷達，并不是因為技術不好，而是因為中國（路況）和美國不一樣”。

04

全球化布局，短期還需激光雷達兜底

得益于成本和技術的多重優勢，激光雷達方案更有助于目前的Robotaxi玩家在全球市場布局。

今年以來，Uber陸續與絕大多數頭部Robotaxi玩家簽署合作協議，包括Waymo、蘿卜快跑等。

無一例外，Uber現在所有的合作伙伴，都在使用攝像頭、雷達和激光雷達的多傳感器方案。

特別是蘿卜快跑與Uber達成了史上最大車輛規模無人駕駛合作，幾年內投入數千輛Robotaxi，屆時數千輛蘿卜快跑無人車將接入Uber在全球多個市場的出行網絡。

自2024年底拿下香港首張自動駕駛先導牌照后，蘿卜快跑今年已經出海迪拜、阿布扎比等地，加速全球化擴張。多年積累的技術優勢和規模化落地的成本控制能力，正是蘿卜快跑能夠迅速占領全球市場的重要支撐。

從長遠角度來看，李彥宏也并沒有全盤否定純視覺，他認為純視覺方案是高階自動駕駛商業化的下一個發展關鍵， 只不過目前仍處于發展的早期，短期內還需要激光雷達兜底，但未來仍有發展空間。

未來或許不會有純粹的勝利者，就像一位行業專家所說：“若后期成本趨向一致，兩條技術路線可以考慮從不同場景出發，融合發展。”