你能想象现在车里其实有两条路在争着抢脑？一边是激光雷达，像一只会发光的眼睛，直接读出距离；另一边是纯视觉的摄像头，靠一堆像素让神经网络来推断。两条路都在往同一个目标跑：让车看得更准、反应更快。
如果把192线激光雷达当成一颗等效1K，把华为系现在用的896线看成等效4K的三维摄像头，或许能更容易懂。激光雷达本质上是一种会主动发光、还能直接读出距离的特殊摄像头。一个直接给出距离和形状，一个向你要原材料让系统自己算。只要算力和数据足够强，两边的成就是可以拉近的。也因此，纯视觉为何能成立，原因其实就藏在这条差路里。
截至2026年二季度末，特斯拉全球累计交付约970万辆。
但全球最具话题性的问题，是为什么这么成功的公司不买激光雷达。先说成本。早在2016年前后，Velodyne的64线机械激光雷达要价约8万美元，32线也要2万到3万美元，相当于两辆紧凑型电动车的售价，规模化装车在商业上几乎行不通。
后来国产供应链把价格打下来了，2023年前后，国产车载激光雷达降到500美元以下，头部企业的方案降到约200美元级别。换句话说，特斯拉当年弃用，主要是那时激光雷达贵且不成熟，它们选择用算法和数据来弥补硬件的不足。
在工程层面，马斯克常用一个比喻：人靠眼睛和大脑开车。2019年的Autonomy Day上，他把激光雷达称作“徒劳之举”，解释自己在SpaceX对接时用的激光雷达是封闭场景，而道路的开放环境完全不同。特斯拉因此走上了去雷达化之路。
2021年先移除毫米波雷达，2022年再移除超声波雷达，现在整车只靠8颗外部摄像头和神经网络，靠全球车队回传的数据持续训练模型。
当然，激光雷达也不是没有价值。它在1%到2%的极端工况下，例如逆光、暗光、散落物等场景，能提供更高的距离和轮廓确定性。华为坚持激光雷达，是因为自研把硬件做得更便宜、整车算力也能支撑融合，896线这样的高规格产品已经量产上车。
很多人不知道，激光雷达也有被神化的部分。受扫描机制限制，它的帧率通常只有10到20Hz，摄像头则轻松超过30Hz。后端算法还要处理多路点云之间的冲突和仲裁。
穿云破雾的说法其实有偏差，激光雷达在雨雾沙尘里也会衰减，法规本就要求极端天气退出辅助驾驶。
2027年7月实施的强制性国标GB44721-2026，是结果导向的测试，专注于安全能力，并未强制要求一定要装激光雷达，企业自己决定走哪条路。
因此，为什么特斯拉不用激光雷达？没有非黑即白的答案。
特斯拉，以及从2025年起在新车型转向纯视觉的小鹏，押注的是算力、数据和端到端模型的迭代速度，用更轻的硬件换取长期的上限。
华为、理想、小米和蔚来等主品牌则坚持多传感器融合，愿意在极端场景下以硬件成本换取更确定的下限。
到底哪种智驾路线更安全？
