激光雷達是一種用於精準獲取物體三維位置資訊的感測器，本質上是激光探測和測距，其原理是通過發射與接收鐳射來探測與目標物之間的距離，再根據目標物表面的反射能量大小、反射波譜幅度、頻率和相位等資訊，精確繪製出目標物的三維結構資訊。 而憑藉著在目標輪廓測量、角度測量、光照穩定性和通用障礙物檢出等方面所具有的極佳性能，激光雷達正在成為L4級及以上自動駕駛的核心配置。
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3D激光雷達在無人駕駛車輛的定位、路徑規劃、決策、感知等方面有著重要的作用。 2022-2025年之間預計絕大部分的主機廠會量產上鐳射雷達，從國際上看，沃爾沃和Luminar宣佈量產，國內蔚來選擇圖達通的鐳射雷達作為ET7的標配;小鵬P5搭載了大疆旗下覽沃的鐳射雷達;理想也與禾賽科技展開了下一代車型的合作。 由此看來，雷射雷達仍然是絕大多數企業走上自動駕駛的必經
從技術特點的角度來看：
視覺方案中的圖像感測器能以高幀率、高解析度獲取周圍複雜的環境資訊，且價格便宜。 但圖像感測器是一種被動式感測器，其本身並不發光，成像品質受到環境亮度影響較大，在惡劣環境下完成感知任務的難度會大幅提
激光雷達是一種主動式感測器，通過發射脈衝激光並探測目標的散射光特性獲取目標的深度資訊，具有精度高、範圍大、抗干擾能力強的特性。 但是，雷射雷達獲取的數據稀疏無序、難以直接利用，且鐳射單色的特性讓其無法獲取顏色和紋理資訊，雖然對於周邊環境測距描繪的能力突出，但卻因為缺點太致命，所以必須搭配其它感測器互補使用。
從商業量產的角度來看：
目前鐳射雷達感知能力是略強於純視覺的，很多主機廠商和一級供應商為加速量產落地，難免會通過過多使用鐳射雷達來迴避視覺識別演算法、晶元、定位建圖等問題。
馬斯克不止一次提過依賴雷射雷達的公司都可能無任何出路，或許是跟鐳射雷達成本過高有關。
華為在年初宣佈成功研發首款96線中長距車規級高性能鐳射雷達，具備全場景150米的測距能力，擁有120°*25°大視野，可以滿足對城區、高速等場景的人、車測距要求。 同時水準、垂直線束均勻分佈，不存在拼接、抖動等情況，形成穩定的點雲對後端感知演算法也非常友好，滿足遠距離小障礙物、近距離加塞、近端突出物、隧道、十字路口無保護左拐、地庫等複雜路況和獨特場景，更符合中國當下複雜的路況環境。 價格號稱從原本的2000美金一套降到200美金左右。 特斯拉近期也做了對鐳射雷達的檢測，不知純視覺派會不會因價格優勢的出現做出改變
到目前為止，小鵬、蔚來、理想、極狐、長城、智己、上汽R、Lucid、沃爾沃和廣汽都已經明確將量產搭載鐳射雷達的車型， 而首款搭載雷射雷達的量產車小鵬P5也已經正式上市
激光雷達的優勢在於精度較高，探測距離遠，可以在一些極端天氣下和夜間做到比攝像頭更高的精準度，防止車輛的誤判，提升安全的冗餘度。 但目前仍存在成本較高、難以量產等問題。
目前雷達分為三類分別是機械式、混合固態式以及純固態式。
這三類有各自的優缺點，例如機械式發展最成熟，掃描速度快可以360度全方位探測，但是由於其體積較大很難裝車量產，造價也是一個大難題;混合固態成本低，適合大規模量產但是視野有限，360度就不行了;純固態將是未來發展趨勢，有OPA光學相控陣和Flash兩種技術路線， 但同樣等待技術的進一步突破才能實現量產。 目前來看混合固態中的MEMS路線將會是雷射雷達發展的主流也是最容易實現前裝量產的
視覺方案所獲數據與人眼感知的真實世界更為相似，有輕硬體、重軟體的特性。 由於攝像頭的價格低廉，因此視覺方案成本優勢明顯且更易通過車規測試。 此外，攝像頭所獲的圖像數據與人眼感知的真實世界更為相似，形態上最接近人類駕駛，高解析度、高幀率的成像技術也使得感知到的環境資訊更為豐富。
然而，攝像頭在黑暗環境中感知受限，精度及安全性有所下降。 且由於視覺方案在硬體要求降低的背景下，其對軟體的要求明顯提高，即需要依靠強大的演算法才能保證圖像處理、命令下達以及處理的效率。
在ADAS階段，決策權仍在在駕駛員手中，其對汽車的軟體演算法要求相對較低，以Mobileye為代表的視覺方案被多數整車廠採用。
然而，隨著智慧駕駛邁向L3及以上，自動駕駛平臺將接替人的大腦進行駕駛決策，對演算法和AI的能力要求明顯提升，目前僅特斯拉、百度、Mobileye等具備軟體和演算法基因的廠商完全採用或兼顧視覺方案。 純視覺解決方案多以黑盒方案為主，且L3及以上自動駕駛升級難度大，傳統整車廠搭載意願不強。
特斯拉憑藉「影子模式」與超強演算法構築自動駕駛反覆運算閉環，其他車企難以複製。 特斯拉對汽車的定義是極簡化、科技化，其一直在汽車上做減法，對車輛線束長度、零部件數量、生產製造工序都進行大幅下調。 在感知方案的選擇上，特斯拉貫徹成本更優的視覺方案，在Model3上採用12個超聲波雷達、8個攝像頭和1個前置雷達收集周邊資訊，通過其強大的融合演算法迅速構建車輛周邊的3D模型，在汽車行駛中做出快速決
由於2D圖像對物體的左後角的檢測（車長的判斷）存在一定盲區，車輛尾部的傾斜與向上收窄的設計加劇了對整體寬度的低估，因此，視覺方案的關鍵便是通過演算法根本上解決視覺資訊的準確處理，將攝像頭捕捉到的2D平面圖像轉換成精確的3D模型。 特斯拉在自動駕駛領域的全棧自研以及其在「模式識別模型」領域的領先地位（即數據規模龐大、數據覆蓋多樣及數據場景真實）成為其貫徹視覺融合方案的護城
此外，特斯拉的「影子模式」可有效控制演算法訓練成本，這一模式下數據搜集系統如實時跟隨駕駛員的"影子"，始終觀察外部環境與駕駛員的動作。 若在某個特定場景中駕駛員的操作與「影子」的預判不符，則此次數據會傳輸到特斯拉的伺服器中，對演算法進行修正性訓練，在下次同場景時予以更正。
百度、Mobileye採用前裝用視覺、Robotaxi用鐳射雷達的雙線並行策略，優化其感知效果。 在前裝領域，全球AI演算法領先企業百度於2020年12月推出名為ANP的"輕感測器、輕算量、強感知"視覺方案。 在成本不敏感的Robotaxi領域，百度選擇擁抱鐳射雷達，與雷射雷達公司禾賽科技一起定製鐳射雷達，不僅提升了感知力和可靠性，成本也大
另一方面，以純視覺感測器方案聞名的Mobileye，通過7個長距攝像頭和4個泊車攝像頭打造了自己的視覺方案。 其中，前置攝像頭處於主要感知位，具備120度、800萬像素性能，前、後則共佈置4個角攝像頭，側後視鏡、前後保險杠提供190度的廣角攝像頭。 這些感知攝像頭與數據處理端的2個EyeQ5晶元組成了Mobileye的純視覺系統方案，支持汽車安全地行駛在錯綜複雜的城市環境中保羅V8真假 保羅V8是什麼 保羅V8成分 保羅V8心得 保羅V8評價 保羅V8用法
與此同時，公司亦宣佈旗下Robotaxi將與著名鐳射雷達廠商Luminar合作，通過鐳射雷達、雷達與攝像頭的配置綜合提升其無人駕駛的感知精確程度，提高車輛行駛安全性與可靠性。 可見雷射雷達與視覺攝像頭在現階段還沒有完全分出高下，多感測器冗餘在目前來說是各家廠商比較保守的發展路
曾經雷射雷達的成本是非常高的，一套鐳射雷達設備一度最高能達到7.5萬美金，讓以馬斯克為代表的純視覺派萬萬沒想到的是，激光雷達的成本比想像中降得更快。
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