在智能駕駛的競技場上，感知系統的技術路線選擇始終是行業的核心命題。純視覺、激光雷達主導的多傳感器融合、4D毫米波雷達平替方案……主機廠如何權衡成本、安全與本土化需求，成為最后的“終極選擇”。

6月5日的華南智能網聯新能源汽車技術大會圓桌論壇上，嘉賓圍繞“感知”策略進行了深入的討論，主機廠代表在論壇現場甚至發出靈魂拷問：“智駕平權首先是安全平權”。

那么，高階智駕的終局到底在何方？

一、技術路線分化的底層邏輯

主機廠在選擇智駕“感知”技術路線上呈現出明顯的差異化，甚至同一品牌不同車型采用的方案也各有不同，這既受技術成熟度和成本的驅動，也與各車企的戰略定位密切相關。

從目前來看，底層技術突破帶來的智駕技術路線分化將越趨顯著。

· 端到端大模型的普及重構技術路徑

2023 年以來，端到端大模型成為行業主流方向。特斯拉FSD V12率先實現感知-決策-控制全流程端到端，小鵬、華為、蔚來等企業隨后跟進，形成 “感知層端到端 + 決策規劃層端到端” 的主流架構。這種架構對傳感器選擇產生直接影響，首先是純視覺方案適配性提升，端到端模型通過海量數據訓練可彌補純視覺方案的短板。其次，多傳感器融合將仍是一定階段內的主流方案。

· 成本與性能的動態平衡

激光雷達成本不斷下探，國產化率超70%，推動其在中高端車型普及。例如，奇瑞獵鷹智駕系統搭載雙 Orin芯片與 30 顆傳感器（含激光雷達），通過多傳感器冗余提升復雜場景感知能力。

二、高階智駕的“終極答案”

數日前華南智能網聯新能源汽車技術大會圓桌論壇上，嘉賓圍繞“激光雷達、攝像頭和毫米波雷達的融合邊界與成本平衡”策略展開深入探討。

廣州汽車集團股份有限公司高級工程師、智駕技術總師王明明認為，單一傳感器存在局限性，多傳感器融合的性能指標更好。但是，產品在快速迭代，“感知”技術路線的選擇也會不斷演變，“激光雷達價格從十年前高達8萬美元，下探至目前200美元左右”，價格錨點不斷改寫，不能單一地就認為哪種方案孰優孰劣，隨著技術迭代，智駕路線選擇最終會回到本質：就是安全。

無可否認的是，技術融合將不斷深化。前融合架構因信息損失少、延遲低，成為端到端模型的理想選擇；4D毫米波雷達也正迅速崛起，可實現接近激光雷達的感知精度，但僅需要其1/5到1/10的成本......

針對智駕“感知”路線方向演進，大卓智能科技有限公司高級算法專家李紅軍認為，不同車型會采取不同智駕方案，但是作為算法工程師角度來講，“未來技術路線一定會趨向純視覺方案路線”。自動駕駛一定是朝向“低成本化、擬人化”發展，通過數據訓練驅動以及大模型優化迭代，純視覺智駕可訓練到像“人”在開車。

目前，除了特斯拉，大疆、百度等仍在堅持純視覺智駕方案。

主機廠的技術路線選擇本質上是“成本-性能-場景” 三角博弈的結果，特斯拉以純視覺押注算法迭代速度，小鵬通過無圖化與端到端搶占市場先機，華為憑借全棧能力構建技術壁壘，蔚來以高端冗余樹立安全標桿，傳統車企如奇瑞則探索漸進式智能化路徑。

算下“安全賬”和“成本賬”，高階智駕或許沒有終極答案，只有動態平衡。