一、激光雷达
（一）马斯克的尖锐批评
马斯克对激光雷达的批评引发了争议。从成本考量来看，激光雷达设备昂贵，而摄像头成本低得多。在六、七年前，车用入门版 64 线激光雷达成本将近 70 万，这对于追求大规模生产和平民化的特斯拉而言难以接受。马斯克的技术理念认为，人类靠两只眼睛就能驾驶，那么配备多个摄像头的汽车，辅以强大的 AI 算法，理应能实现更好的驾驶效果。特斯拉拥有庞大的数据优势，数百万辆特斯拉汽车每天在道路上行驶，为 AI 系统提供训练数据，使 FSD 系统持续学习和优化。
（二）激光雷达的优势
激光雷达在测距精度和实时性方面有着明显优势，特别是在复杂的城市环境中，能够以毫米级的精度识别物体。但是激光雷达成本高昂，这不仅增加了生产成本，也提高了系统的运营和维护难度。硬件复杂，需要频繁更新高精地图等。以国内某车企为例，一辆自动驾驶测试车每天会产生约 10TB 的数据，激光雷达的数据处理和储存需求巨大。尽管目前华为、大疆、速腾、禾赛等企业利用国内供应链优势和市场规模效应，把激光雷达的成本迅速降到数千至万元级别，但相比摄像头，成本仍然较高。同时，激光雷达在恶劣天气下的性能可能会受到影响，如雾霾、雨雪等天气状况时，激光雷达收到的数据会产生 “噪点”，从而令自动驾驶芯片产生误判。
二、纯视觉路线与激光雷达的较量
（一）特斯拉纯视觉路线解析
特斯拉纯视觉路线依赖的核心技术是 Occupancy Network 和 NeRFs 神经网络。这些技术能够通过 2D 图像重构 3D 环境，实现对周围物体的识别和定位。特斯拉拥有庞大的数据优势，数百万辆特斯拉汽车每天在道路上行驶，源源不断地为 AI 系统提供训练数据。这种持续学习和优化的能力，是特斯拉 FSD 系统的最大优势。然而，特斯拉的纯视觉路线也存在明显的局限性。在恶劣天气或强光干扰下，摄像头的性能可能会受到严重影响。此外，FSD 系统的 “黑盒子” 特性也引发了安全性和可解释性的担忧。如果系统出现故障，工程师可能难以迅速定位和解决问题，这在涉及生命安全的汽车领域是一个不容忽视的风险。
（二）激光雷达的发展现状
近年来，激光雷达技术不断进步，成本呈下降趋势。目前国内外市场上一颗激光雷达价格通常在 2000 元 - 3000 元上下。速腾聚创相关负责人表示，明年一颗激光雷达价格有望降至 200 美元左右。2023 年开始的车市价格战更是引发整个汽车产业链的连锁反应，激光雷达厂商为了扩大市场份额，不断降价。到 2023 年，激光雷达的平均售价已降至 3200 元人民币，到了 2024 年，部分厂商更是将价格拉到了千元上下。如一径科技的短距激光雷达售价下探到 100 美元（约 722 元人民币）左右，长距激光雷达售价为 200 美元（约 1442 元人民币）左右；速腾聚创在北京车展前夕推出的中长距激光雷达 ——mx，计划明年量产，价格预计在 200 美元上下；森思泰克的 96 线激光雷达和 192 线激光雷达产品成本也大幅下降，进入 “千元以内” 时代。
不同企业对激光雷达的应用情况各不相同。目前辅助驾驶功能集中于 L2 级，L3 级渐行渐近。国家政策持续推进智能网联汽车发展，2023 年末正式实现 L3 级别自动驾驶汽车落地应用的开端，11 月 17 日，工信部、公安部、住建部、交通部联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，其中明确提出在智能网联汽车道路测试与示范应用基础上，遴选具备量产条件的 L3 及 L4 级别自动驾驶汽车开展准入试点。市场已呈现 L2 + 级升级趋势，激光雷达成本下降加速普及。2023 年新能源乘用车 L2 级及以上的辅助驾驶功能装车率已经达到 55.3%，分价格区间来看，低价车型装车率仍有较大的提升空间，目前市场以 24 万以上车型为主，新发布车型搭载高阶辅助驾驶功能较多。许多汽车制造商，尤其是中国企业，选择将激光雷达作为自动驾驶系统的核心传感器。例如华为正在研发 ADS 4.0 平台，在激光雷达这些核心零部件上的成本将会进一步下降。国内禾赛科技、速腾聚创、镭神智能、万集科技、华为、览沃、图达通、一径科技、天眸光电、北醒光子、北科天绘等企业凭借各自的优势，在激光雷达领域群雄逐鹿。在 2024 年国际消费电子展（CES 2024）上，禾赛科技、图达通以及速腾聚创三家中国激光雷达头部企业悉数亮相，积极 “秀肌肉”。
三、自动驾驶技术的未来走向
（一）技术路线的争论与思考
马斯克对激光雷达的尖锐批评确实引发了行业内的巨大争议。纯视觉路线虽然成本低且有庞大的数据优势，但在恶劣天气和强光干扰下性能受限，同时其 “黑盒子” 特性带来的安全性和可解释性问题也不容忽视。而激光雷达路线虽然在测距精度和实时性方面有明显优势，尤其是在复杂城市环境中能以毫米级精度识别物体，但成本高昂、硬件复杂以及在恶劣天气下性能可能受影响等问题也较为突出。
不同技术路线的优缺点对行业的影响深远。纯视觉路线的低成本可能促使更多企业在成本敏感的市场中选择该路线，加速自动驾驶技术在中低端车型中的普及。然而，其性能的不稳定性可能导致消费者对自动驾驶的安全性产生疑虑，从而影响市场的接受度。激光雷达路线虽然能提供更高的安全性和精度，但高昂的成本可能限制其在大规模量产车型中的应用。不过，随着技术的不断进步和成本的逐渐降低，激光雷达有望在高端车型和对安全性要求极高的领域发挥更大的作用。
（二）中国企业的机遇与挑战
中国汽车企业在激光雷达技术应用中具有一定的优势。首先，国内拥有庞大的市场规模和丰富的应用场景，为激光雷达技术的发展提供了广阔的空间。例如，在城市交通环境复杂的情况下，激光雷达能够更好地满足自动驾驶对安全性的要求。其次，国内供应链优势明显，如禾赛科技、速腾聚创等企业能够利用国内的制造能力和成本优势，迅速降低激光雷达的成本。此外，国家政策对智能网联汽车的大力支持也为中国企业提供了良好的发展机遇。
自动驾驶技术的未来走向充满不确定性。在性能、成本和安全性的平衡问题上，不同技术路线将继续竞争和发展。中国企业应抓住机遇，克服挑战，积极探索适合中国市场的自动驾驶技术发展路径，为推动全球自动驾驶技术的进步做出贡献。
四、自动驾驶技术的多层面挑战
（一）伦理挑战
自动驾驶技术在面临不可避免的碰撞时，需要做出艰难的道德抉择。就像伦理学中的 “电车难题”，自动驾驶汽车在某些情况下必须决定是保护乘客还是行人，以及在不同数量的生命之间做出权衡。这种道德困境目前并没有明确的解决方案。在事故发生的一刹那，自动驾驶系统应该优先保护车内乘客还是车外行人？如果选择保护车内乘客，可能会导致更多的行人伤亡；如果选择保护行人，车内乘客的生命安全又如何保障？此外，不同的社会文化背景可能对这些道德抉择有不同的看法，这也增加了自动驾驶技术在全球范围内推广的难度。
（二）法律挑战
自动驾驶技术的发展给现有的法律体系带来了巨大的挑战。首先，在事故责任认定方面，目前的法律框架难以明确界定自动驾驶汽车发生事故时的责任主体。当自动驾驶汽车发生事故时，是由汽车制造商、软件开发商、还是车主承担责任？例如，在百度旗下的 “萝卜快跑” 无人驾驶出租车发生事故时，责任该如何认定？其次，自动驾驶汽车的保险制度也需要重新构建。由于自动驾驶技术的复杂性，传统的汽车保险模式可能无法适用。保险公司需要考虑如何评估自动驾驶汽车的风险，以及如何制定合理的保险费率。此外，自动驾驶技术的发展还涉及到数据隐私和安全等法律问题。自动驾驶汽车需要收集大量的用户数据来进行决策，这些数据的安全和隐私保护成为一个重要的法律问题。
（三）社会适应挑战
自动驾驶技术的普及还需要考虑社会的适应性。人们是否愿意乘坐自动驾驶汽车？他们对于自动驾驶技术的信任程度如何？这些问题都需要考虑。一方面，人们对于新技术可能存在恐惧和不信任感。一些人可能担心自动驾驶汽车的安全性，不愿意将自己的生命安全交给机器。另一方面，自动驾驶技术的发展可能会对就业市场产生影响。大量的司机岗位可能会被自动化系统所取代，这将导致一部分人失业。政府和企业需要提前做好应对准备，帮助这些受影响的工人实现转型和重新就业。自动驾驶技术的发展还可能会对城市规划和交通管理产生影响。随着自动驾驶汽车的普及，城市的交通流量和出行模式可能会发生变化，这需要城市规划者和交通管理者提前做好规划和调整。
