自动驾驶加激光雷达究竟是增加了成本，还是降低了算力？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着纯视觉方案被越来越车企尝试，激光雷达（LiDAR）成为了自动驾驶中一个关键但又充满争议的部件。它因提供高精度的三维点云数据而成为追求高安全性、高可靠性的自动驾驶方案首选，但是它又常因“价格昂贵、结构复杂、算法难度高”等标签，被一些以成本为导向的玩家所质疑。最近有个小伙伴就在后台留言提问：有些人说采用激光雷达后，要做数据融合，会提高技术难度和价格成本。也有人说，激光雷达会处理很多场景，对车端和云端算力要求降低，可以降低技术难度和价格成本，请问这两种说法都成立还是相互冲突？今天智驾最前沿就围绕这个话题来详细聊一聊，也欢迎大家在留言区讨论自己的看法。如果大家还有什么想问的问题，也可以随时与小编沟通。

激光雷达的工作机理及优劣势

激光雷达的结构和功能决定了它在感知层具备天然的三维空间优势。它通过发射激光束并接收返回脉冲来构建周围环境的点云模型，相较于摄像头依赖二维图像信息、毫米波雷达受限于角分辨率的局限，激光雷达能够在低光照、复杂纹理甚至强光干扰条件下稳定地提供结构化空间信息，特别适合于检测静态障碍物、动态目标、路缘、坡道、隧道口等环境要素。在结构化程度较低、障碍物不规则、遮挡严重的城区路况下，激光雷达能够精准还原场景几何，有效提升检测精度与鲁棒性。

正是基于上述原因，很多车企在高阶的辅助驾驶上，都会使用激光雷达，但激光雷达的使用也有很多的问题要解决，其中一个就是多传感器融合。自动驾驶系统的实现并不仅仅依靠单个感知硬件，往往需要摄像头进行语义识别、毫米波雷达提供速度信息，激光雷达则负责几何建图和空间补全。三类传感器在采样频率、分辨率、坐标系、视野角度、更新周期等方面存在天然差异，导致在融合过程中需进行复杂的时间同步、空间对齐、数据插值与误差校正。特别是在执行中融合（mid-level fusion）或特征级融合（feature-level fusion）时，系统不仅要对每类传感器提取的特征进行统一格式转化，还需保证算法处理过程的实时性和准确性，对软件架构和算法设计提出极高要求。

点云处理本身也对硬件资源提出了极大挑战，一颗64线或128线的激光雷达每秒产生的点云数量高达百万级别，远超传统摄像头帧数据体量。要在毫秒级内对这些数据进行地面分割、物体提取、障碍物分类与跟踪，不仅需要高性能的GPU、NPU或FPGA进行加速计算，还需构建专门的点云算法栈，其中就包括VoxelNet、PointNet、CenterPoint等深度学习模型，这些模型在训练阶段对数据量和标签质量要求极高，在推理阶段又对硬件资源和系统功耗产生巨大压力。更重要的是，在多传感器融合之后，还需在后续路径规划和决策模块中执行多目标关联与轨迹预测，进一步推高了系统复杂度。

争议观点分析

正因如此，第一种观点所言“引入激光雷达将提升系统成本和技术难度”，在工程实践中确实有一定的道理。对于资源有限的初创企业或面向量产的经济型自动驾驶方案来说，激光雷达的采购成本、点云处理模块的开发投入、多传感器对齐测试流程的复杂性，以及与此伴随的测试验证周期延长，都会成为需要考虑的重要问题。特别是在低速L2+辅助驾驶场景下，摄像头加毫米波雷达已经能够满足大部分功能需求，引入激光雷达所带来的边际收益可能难以覆盖其成本增加。

但激光雷达“边缘智能”的技术进展也可能反过来带来系统性成本降低的潜力，这恰好与第二个观点相契合。过去，激光雷达只是作为一个“数据源”，其输出的原始点云需要上传至中央处理器进行全部计算，而如今许多厂商已将点云预处理、语义分割、障碍物识别、动态物体跟踪等初级任务集成在激光雷达内部，更有一些激光雷达产品内置了ASIC或FPGA芯片，可在传感器内部完成ROI区域提取、点云下采样、分割聚类、雷达目标框生成等步骤，再通过标准接口（如Ethernet或CAN FD）输出目标列表，而不是点云原始数据。这样一来，车端中央计算单元不再需要对每一帧点云执行完整推理流程，而只需对不同传感器给出的高层次目标进行匹配、融合与后续预测决策。

从系统架构角度看，这种模式实际上实现了“传感器+边缘智能”的功能下沉。在这种架构下，系统处理链条更短，算法响应更快，同时大大缓解了对中央计算平台的算力依赖，适合用于对响应时间要求高、硬件资源受限的场景。特别是在车规级域控制器功耗限制日益严格的背景下，这种通过传感器端减负的方法成为工程优化的重要路径。

从全生命周期成本的角度看，激光雷达不仅影响初期采购成本，更涉及算法开发成本、测试验证成本、OTA升级复杂度、数据标注与训练成本等多个维度。传统的摄像头+毫米波雷达方案往往需要大量样本来训练基于视觉和信号特征的深度网络，尤其在人类驾驶员行为多变、交通场景多样的城市环境中，获取足够稳定的感知精度和误报率控制极具挑战。激光雷达提供的高保真点云数据为数据标注和算法泛化提供了更具可控性的基础，缩短了训练周期，提高了模型稳定性，也降低了因误识别带来的安全测试成本。

而且随着激光雷达从机械式向固态、MEMS、Flash等方向演进，其硬件体积、功耗与成本正在快速下降。点云处理算法也在向轻量化、模型压缩方向发展，像是使用量化、剪枝、知识蒸馏等手段优化网络结构，使得车端无需部署高能耗的GPU即可运行高精度模型，这在一定程度上反过来又推动了激光雷达在量产车上的普及和成本下降。

因此，回到最初的问题——“激光雷达究竟是增加了系统复杂度和成本，还是降低了算力需求与技术难度？”这两种说法其实并不冲突，它们分别成立于不同的技术栈设计和产品定位之下。若系统架构设计不善，传感器部署不合理，算法划分不清，激光雷达确实可能带来冗余的数据负担和昂贵的系统成本；但如果在系统设计早期即进行软硬件协同规划，选用具备边缘计算能力的激光雷达产品，并合理规划数据路径与融合层次，则激光雷达反而有可能成为系统简化的“减负器”和感知能力的“放大器”。

当前市场上我们也能观察到两极分化现象，像是以特斯拉为代表的企业，依旧坚持走纯视觉路线坚持不使用激光雷达，通过极致优化神经网络与图像算法在成本与性能之间找到平衡；而像很多国内新势力品牌则坚持激光雷达路线，构建多传感器融合系统，并通过自研算力平台与智能感知算法将技术复杂性转化为竞争壁垒。这背后并不是谁对谁错，而是技术战略与商业模式的不同选择。

最后的话

激光雷达是否“增加技术难度与成本”还是“降低算力需求与系统复杂度”，并无绝对答案。它取决于三个关键因素，第一，传感器自身是否具备足够的边缘智能能力；第二，系统整体架构是否合理划分软硬件职责；第三，产品目标场景对感知精度与成本控制的侧重权衡。在未来的智能驾驶发展过程中，我们有理由相信，激光雷达的作用会更加灵活，不再是“加法”或“减法”的简单判断，而是根据具体目标发挥“协同”甚至“转换”的多维价值。

审核编辑 黄宇