從“嗤之以鼻”到“真香”：純視覺智能駕駛的逆襲之路

1   純視覺智能駕駛：從嗤之以鼻到“真香”

回顧剛剛過去的2024 年，極越的“閃崩”無疑是在年底給業內帶來了極大的震動。不管極越汽車的功過如何，極越01 作為純視覺路線的代表車型之一，它的出現確實是打開了國內純視覺的大門。

曾被貼上“技術妥協”、“節約成本”等標簽的純視覺智能駕駛，卻在2024 年成為高階智駕領域最炙手可熱的技術路線。這場始于特斯拉FSD的技術革命，在經歷三年蟄伏期后，正以摧枯拉朽之勢重構行業格局—— 從新勢力品牌到傳統車企，從科技巨頭到供應鏈龍頭，超過87% 的國內車企開始調整智駕戰略，曾經高調炮轟特斯拉“視覺方案不靠譜”的企業，如今紛紛以自研成果上演著從質疑到追隨的戲劇性轉變。

樂道L60 憑借純視覺方案實現上市首月1.2 萬臺交付，其OCC 網絡在雨霧天氣的感知精度較激光雷達方案僅差0.3%；小鵬MONA 系列以12.88 萬元起售價搭載XNGP 系統，開啟預售48 小時即斬獲3.7 萬訂單；華為ADS 3.0 通過端云協同架構，將算法迭代周期壓縮至72 小時，推動問界新M7 智駕版用戶激活率達92%；大疆車載與五菱合作的“靈眸智駕”系統，以7000 元成本實現城區領航功能，帶動寶駿悅也PLUS 銷量環比激增213%。就連曾公開質疑視覺方案安全性的某德系豪華品牌，也在其最新概念車上悄然撤下了激光雷達。

這場技術路線的集體轉向，甚至倒逼特斯拉加速FSD本土化進程。曾經被戲稱為“期貨”的特斯拉純視覺方案，在獲得中國監管許可后，其上海數據中心訓練出的V12.5 版本，在復雜路口場景的決策擬人化程度較北美版提升41%。

頗具諷刺意味的是，那些曾在發布會上用激光雷達數量彰顯技術實力的車企，如今卻在用戶手冊里悄悄加注：“本車純視覺系統在90% 場景下可完全替代激光雷達功能”。這種從“硬件堆砌”到“算法致勝”的認知轉變，或許正是中國智能駕駛產業走向成熟的關鍵注腳。

2   “ 省錢不省力”的純視覺智能駕駛

純視覺智能駕駛的規模化應用看似降低了硬件門檻，實則構建起更高的技術壁壘。

當車企紛紛取消激光雷達以削減BOM 成本時，其背后需要填補的是數據、算力與算法構成的“隱形三角”—— 特斯拉為維持純視覺路線優勢，累計投入超100 億美元構建Dojo 超算集群，其FSD 系統每天處理的1600 億幀視頻數據需要14,000 片GPU 支撐。

即便是主打性價比的大疆車載“成行平臺”，其7,000 元級硬件成本背后，是無人機雙目視覺技術十年積累轉化的慣導立體感知算法，以及自研OSP 決策規劃系統的持續迭代。

純視覺智駕背后一定是數據驅動的，一旦把數據驅動跑通之后，智駕能力迭代的速度會更加夸張。而對于追求高度泛化能力和端到端解決方案的品牌來說，純視覺技術可能是目前的最佳選擇。因此，在數據驅動的體系中，算法、云端算力、數據和工具，共同決定了企業的智能駕駛技術水平。算法像是“菜譜”，云端算力是“燃料”，數據是“食材”，工具則是“廚具”。

我們還是以純視覺的“領路人”，特斯拉為例，其在算力層面，已經布局了超過35 EFLOPS，相當于所有公布算力企業之和的三倍；在數據層面，特斯拉全球保有量突破600 萬輛，其FSD 系統累計行駛里程達20 億公里，相當于小鵬XNGP（0.7 億公里）的28.6 倍。通過標準化硬件配置的800 萬像素攝像頭陣列，特斯拉構建了全球最大的視覺數據庫：FSD 累計學習的2000 萬個高質量視頻片段，僅數據采集成本就達50—80 億元，相當于理想汽車2023 年全年研發投入的1.8 倍。

因此短期內，去除激光雷達可以降低成本。但從長遠來看，車企需要為這一選擇投入更多的研發資源。禾賽科技戰略負責人施葉舟表示，成本不僅包括硬件成本，還應考慮背后的研發服務和資源投入，包括算法、路測、云計算、數據標注、仿真訓練和系統軟件等隱性成本；馬斯克也曾透露，特斯拉今年在訓練計算、龐大的數據管道和海量視頻存儲方面的累計投資將遠遠超過100 億美元。并且，馬斯克在訪華時也發帖說要投入100 億，同時他還加上一句：如果你沒這個金剛鉆，就別攬這個瓷器活兒。

3   消費認知已經改變，純視覺市場分層競爭

消費者認知正在發生根本轉變，《2024 麥肯錫中國汽車消費者洞察》報告指出，有65% 的受訪者會因為更先進的自動駕駛功能選擇中國新能源汽車品牌，而非傳統的高端品牌。這說明，智能駕駛已成為影響消費者購車決策的核心因素之一。

高工智能汽車研究院數據顯示，2024 年Q2 純視覺方案用戶滿意度達87.6%，較2022 年提升29 個百分點。這種轉變源于三大驅動力：首先，成本優勢轉化為價格競爭力，激光雷達車型溢價從2021 年的4.2 萬元縮窄至2024 年的0.8 萬元；其次，功能體驗趨同化，小鵬P7+的純視覺版XNGP在匝道通過率、變道效率等核心指標上已超越激光雷達版本；最后，數據閉環加速迭代，華為ADS 3.0通過百萬級車隊實現算法周更，問題解決效率提升300%。

但市場仍存在結構性矛盾：高端用戶對激光雷達的心理依賴尚未完全消解，30 萬元以上車型中仍有64%采用融合方案；而營運車輛領域，滴滴自動駕駛的混合感知車隊事故率比純視覺低22%，反映出商用場景的保守傾向。這種分化預示著純視覺的普及將呈現“乘用車先行，商用車跟進”的階梯式發展路徑。

目前純視覺智駕市場呈現鮮明的金字塔結構：Mobileye 以61.54% 的份額主導前視一體機基礎市場，地平線、AMD 分食剩余份額；而在高階智駕領域，華為、小鵬、大疆構成國產三強，合計占據78% 的L2+市場份額。這種分層競爭背后是技術路徑的分野——Mobileye 憑借EyeQ6L 芯片和25 年數據積累，在標準ADAS市場建立護城河；本土勢力則通過“算法定義硬件”實現彎道超車，華為ADS 3.0 的端到端大模型參數已達2000 億級，訓練里程突破3.6 億公里。

市場滲透呈現兩極化特征：20 萬元以上車型ADAS滲透率達94.2%，主要采用激光雷達融合方案；而20萬元以下市場成為純視覺主戰場，45.6% 的滲透率背后是800 萬輛級增量空間。這種分化催生獨特的商業模式—— 小鵬通過MONA 系列將XNGP 技術下沉至12萬元區間；華為ADSSE 系統以“高速NOA+ 無圖城區”組合打開15—20 萬元市場；大疆更將智駕門檻拉低至8 萬元級，推動寶駿悅也PLUS 等車型實現156% 的銷量增長。

而在更大的國際市場中，呈現“中美雙極”格局。特斯拉FSD V12 通過端到端架構實現擬人化駕駛，北美用戶續費率提升至67%；Mobileye 則憑借EyeQ6 系列拿下全球46 個主機廠訂單，其云增強ADAS 方案通過REM 地圖實現“軟件定義性能”。中國勢力的崛起正在改變游戲規則：華為ADS 3.0 在歐洲NCAP 測評中獲98 分，超越Mobileye 2.7 分；大疆車載與Stellantis達成20 億美元合作協議，開創中國智駕技術反向輸出的先例。

未來三年將見證三個確定性趨勢：技術層面，視覺語義理解能力將超越人類駕駛員，預計2026 年純視覺系統可處理98% 的Corner Case；產業層面，激光雷達不會消亡而是轉向特定場景，L3+ 車型中融合方案占比仍將保持55% 以上；生態層面，車路協同與純視覺的融合將催生新物種，蔚來V2X 系統已實現信號燈識別準確率99.97%，為純視覺開辟新的價值維度。

4   結語

在這場由算法革命驅動的產業變革中，純視覺智能駕駛正在重塑汽車產業的成本結構、技術路徑和競爭規則。當Mobileye 的EyeQ6L 芯片開始裝配第4,600 萬輛車，當華為ADS 3.0 在慕尼黑街頭流暢穿行，當特斯拉FSD 終于獲得中國市場的準入許可，我們看到的不僅是技術路線的更替，更是一個新時代的黎明——在這個時代，軟件定義的不再只是功能，而是整個移動出行的本質。

（本文來源于《EEPW》202503）