激光雷达曾被视作高阶智能驾驶的关键硬件，备受车企追捧。一时间，新车纷纷搭载激光雷达，似乎没有这一配置，就难以在智能驾驶领域崭露头角。然而，步入 2024 年，风向突变，新车集体上演 “减配” 激光雷达的戏码，这背后，实则是车企对成本与技术平衡点的艰难探寻。
从成本层面来看，激光雷达高昂的造价让车企不堪重负。早期，机械式激光雷达单颗采购成本动辄上万元，对于车企而言，每辆车增加这样一笔不菲的开支，在价格战激烈的市场环境下，无疑是沉重负担。即使随着技术发展与规模效应显现，其成本有所下降，但依然是影响车辆性价比的关键因素。例如，某新势力品牌在前期车型中大量堆砌激光雷达，虽提升了产品智能化的噱头，但整车价格居高不下，市场销量表现平平。为降低成本，提高产品竞争力，在 2024 年新款车型规划中，不得不削减激光雷达配置，转而寻求更具性价比的智能驾驶解决方案。
技术瓶颈的存在，也是激光雷达被 “减配” 的重要原因。尽管激光雷达能提供高精度的三维环境感知，可在实际应用场景里，弊端逐渐暴露。在暴雨、沙尘等恶劣天气条件下，激光雷达的有效探测距离大幅缩短，甚至可能出现数据紊乱的情况。中国汽车工程学会的测试数据显示，暴雨中激光雷达有效探测距离下降超 40%。复杂城市道路场景里，激光雷达点云数据处理延迟问题突出，高达 120 毫秒，严重影响智能驾驶系统的实时决策响应速度。与之形成对比的是，纯视觉方案凭借摄像头与先进算法的不断优化，性能日益提升。特斯拉 Autopilot 系统依靠 8 颗摄像头与强大的 FSD 芯片运算能力，在城市道路辅助驾驶方面取得显著成效；华为 ADS 3.0 系统采用端到端大模型算法，将纯视觉方案的障碍物识别准确率提升至 99.2%，超越部分激光雷达方案。车企权衡之下，更倾向于将研发资源向纯视觉技术倾斜。
不过，激光雷达也并非毫无优势。在一些特定场景，如夜间、对静止障碍物的识别等方面，激光雷达仍能发挥关键作用，为智能驾驶提供可靠的安全冗余。部分车企并未完全摒弃激光雷达，而是通过巧妙搭配其他传感器，寻求性能与成本的最佳结合点。比如，部分高端车型保留激光雷达，同时引入 4D 成像雷达等新型传感器。4D 成像雷达成本相对可控，在灵敏度、分辨率等方面表现出色，与激光雷达相互补充，既能保障智能驾驶系统的感知性能，又可降低一定成本。
2024 年新车集体减配激光雷达，是车企在成本压力与技术现状之间寻求平衡的结果。纯视觉方案的崛起与激光雷达自身局限，促使车企重新审视智能驾驶硬件配置。未来，随着技术持续进步，或许会诞生更优解决方案，让智能驾驶在成本亲民的同时，实现更高的安全性与可靠性，真正让智能驾驶惠及广大消费者 。
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