特斯拉的纯视觉方案，是把自动驾驶置入了“仿生学”的框架中，模拟人类的视觉、感知和信息处理、判断。更形象一点儿，便是自动驾驶有眼睛，也有神经。
与特斯拉不同，国内整车厂商和自动驾驶科技公司更青睐“激光雷达+摄像头”的技术方案。不少业内人士认为，激光雷达由于具备测距远、角度分辨率优、受环境光照影响小等特点，是面向 L3以上级别的核心传感器，核心功能就是为了实现城市 NOA。
不过，激光雷达的价格不菲。公开资料显示，一颗毫米波雷达的价格在1500～2000元，一颗激光雷达的价格则接近万元。一份小鹏P5事故维修清单显示，单颗激光雷达价格为8916元，算上工时费、支架材料费用等，维修更换一颗激光雷达接近1万元。
尽管单价高昂的激光雷达会直接推高造车成本，但在自动驾驶还在探索阶段，法规和安全度都不够完善，且多次出现事故的情况下，不少车企选择使用可靠性更高、多传感器交叉感知验证的技术方案。
追求安全的同时，行业内也出现了车企“内卷”激光雷达的现象，不少车企以搭载的激光雷达数量来吸引消费者选购。
“智能驾驶不能靠堆硬件，堆硬件堆不出好的体验来。”华为智能汽车解决方案BU COO、智能驾驶解决方案产品线总裁王军表示，“三年前，我们自己也堆了一堆硬件，3个激光雷达、6个毫米波雷达、13个摄像头。当时我们定义了业界最高的硬件规格，后来大家说华为的智能驾驶系统好，因为硬件配置很高很强，业界开始在硬件比拼，卷起来了，陷入了重硬件、轻体验，特别是弱安全的这么一个怪圈，这是不应该提倡的。”
王军认为，过度搭载传感器会消耗算力。实现城市导航辅助驾驶还是需要强大的软件算法能力和海量测试验证积累。
搭载多少颗激光雷达能够实现城市NOA？如何更快地把城市NOA做好？可以看一下当前辅助驾驶的主要配置方案。低配，（成本）主要在5000元以下，用单目（视觉）的方案解决高速场景的车道保持和自适应巡航。中配，成本会高一些，要将近1万元的成本，以多目视觉为主，解决高速上NOA的功能。高配，增加至少1颗激光雷达，以解决城市NOA的场景，成本会更高一些。”侯聪表示，“我们认为，当前最快的实现城市NOA的方式还是高配的方案，至少需要1颗激光雷达。”
城市NOA“造血”反哺自动驾驶
自动驾驶企业“盈利难”早已是行业的共识。近期，福特与大众汽车投资的L4自动驾驶技术公司Argo AI宣告倒闭，为同行敲响了警钟。
“完全自动驾驶汽车要实现规模化盈利还有很长的路要走，我们不一定要自己研发这种技术。”福特汽车首席执行官吉姆・法利在关闭Argo AI时表示。
该公司认为，对完全自动驾驶的投资至少还需要五年多的时间才能看到回报，这意味着还需要数十亿美元的投资。
“技术已经具备，我们正在汉堡和慕尼黑进行自动驾驶测试。相关汽车的成本仍然令人望而却步，因为生产量太少了，而且总是需要证明该系统比人开得更好。”Thomas Schafer也坦言自动驾驶量产面临难度。
自动驾驶高昂的研发费用以及商用所需要的基础设施投入都需要一定的商业模式来消化，否则很难实现大规模应用。在实现完全自动驾驶之前，押注自动驾驶赛道的公司要怎样活下去？
“在国内想要实现最终的无人驾驶，通过渐进式的高级别辅助驾驶反哺自动驾驶的方式是最务实的一条道路。”侯聪认为，创业公司可以先做城市NOA，通过城市NOA“造血”来反哺自动驾驶业务。
不只轻舟智航，考虑到城市NOA更容易实现，多家自动驾驶企业都将实现城市NOA作为资金快速回流的主要方案。
毫末智行便是其中一家。毫末智行董事长张凯表示，相对于直接从L2跨越到L4的跃进式技术路线，渐进式更容易获得足够数量的数据，量产时间更早，能够更早地形成规模化。同时，渐进式路线是从用户真实使用场景中获得的高质量数据，相对跃进式定向采集数据方式而言，成本更低、质量更高。
记者关注到，在乘用车领域推动城市NOA量产的同时，毫末智行选择“两条腿”走路，同时推动自动驾驶在末端物流领域的应用。今年9月，毫末智行末端物流自动配送车产品“毫末小魔驼2.0”实现下线交付。
“我们认为，自动驾驶的商业化进程，遵循‘从低速到高速，从载物到载人，从商用到民用’的‘自动驾驶三定律’。其中低速、载物、商用的无人驾驶产品有更强的商用属性和数据获取空间，会最早被商业化。（所以）毫末早早便聚焦这一领域。”毫末智行方面告诉记者。（本报记者 陈茂利 北京报道）
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