然而，时间过去了五年，全世界都“魔障”了。最近一段时间，车企和Tier 1密集排队丢掉激光雷达，选择纯视觉路线。
小鹏推出全新一代小鹏AI鹰眼视觉方案，同时，小鹏的新车P7+也搭载了这项技术，抛弃了激光雷达；问界M7 PRO基础版智驾去掉了激光雷达；极越发布“纯视觉+端到端大模型”智驾方案 ASD；蔚来第二品牌乐道在第一款车型L60上搭载纯视觉方案；宝骏云海在双目纯视觉方案下实现城市记忆领航与高速领航。
有人说，国产车企终于认识到激光雷达应用之困难了，也有人说，多数情况下激光雷达可能只是视觉的一个备份。
总之，市场的风向又变了，智驾玩家开始倒戈纯视觉方案。
给汽车装不同的眼睛
所谓“纯视觉”很好理解，就是在汽车四周和座舱内装上摄像头，达到360°无死角的环境感知，并且只用摄像头做感知，不使用任何雷达相关硬件。
不过，视觉路线也有另一个岔路——即“全视觉方案”。指的是，去掉激光雷达后，保留毫米波雷达、超声波雷达的位置。
就比如，乐道L60采用了1颗赛恩领动4D毫米波雷达；华为纯视觉方案除了10个视觉感知高清摄像头，还包括3个毫米波雷达和12个超声波雷达，并在问界M7 Pro、智界S7 Pro、深蓝S07车型量产上车；极越纯视觉方案除了11个高清摄像头、5个毫米波雷达以及12个超声波雷达，极越 01、极越 07 都搭载了这套硬件配置。
装在汽车上的眼睛，并不是我们所认知的那种消费级的摄像头，车载摄像头不光要过车规，在视场角FOV、探测距离、分辨率、信噪比、帧率和动态范围等指标上也有很高的要求。硬件结构包括光学镜头（其中包含光学镜片、滤光片、保护膜等）、图像传感器（CCD或CMOS）、图像信号处理器ISP、串行器、连接器等器件。
目前，车载摄像头根据安装位置主要分为车载摄像头主要分为前视摄像头（安装在前挡风玻璃，包括前视主摄像头、前视广角摄像头、前视窄角摄像头）、环视摄像头（安装在车身四周）、后视摄像头（安装在后备箱）、侧视摄像头（安装在B柱或后视镜）以及内置摄像头五大类。
其中，前视摄像头价格相对较高，市场价格在300～500元；其余摄像头价格则在150～200 元范围内。
根据应用不同，车载摄像头又分为舱外应用（泊车辅助、行车辅助、CMS、DVR）、舱内应用（DMS、OMS）。
此外，随着技术不断推进，双目视觉技术也已经开始上车。这项技术像人的双眼一样，根据左右摄像头视差来计算物体距离。相较于激光雷达，双目摄像头成本更低，点云更加稠密，不过算法会比较难。
谁来做摄像头模组，摄像头里又有什么？
上游：
光学镜片：亚洲光学（韩国）、关东辰美（日本）、大立光电、玉晶光电、舜宇光学、欧菲光、联创电子、晶华光学、宇瞳光学、富兰光学、蓝思旺、瑞丰光电、中润光学、三景科技、瑞鼎光电、蓝思光电、新旭光学、宁波峰梅等。滤光片：旭硝子、大真空、日本电波、田中技研、奥托仑、欧菲光、水晶光电、五方光电、晶极光电等。保护膜：3M、LG、耐司、蔡司、水晶光电、天津海泰环保等。中游：
镜头：舜宇光学、欧菲光、联创电子、弘景光电、特莱斯光学、宇瞳玖洲光学、凤凰光学先进光电、中山联合光电、亚洲光学、大立光、玉晶光电、大立光电、麦克赛尔、富士胶片、电产三协、世高(Sekonix)、京瓷、理光等。CMOS图像传感器：安森美、豪威、索尼、比亚迪电子、格科微、思特威、pixelplus、三星、SK海力士、松下、佳能。胶合材料：欧美的汉高、道康宁、陶氏杜邦、巴斯夫、3M等企业；日本的日东、日本精工、爱普生等企业。串行器芯片：TI、ADI、龙迅股份、慷智科技、瑞发科、昆高新芯、裕太微、锐泰微、景略半导体、飞昂创新、仁芯科技等。计算处理芯片：Mobileye、安霸、地平线、飞凌微、英伟达、高通等。下游：
光学背景摄像头模组供应商：松下、索尼、日立、三星、舜宇智领、欧菲车联、殷创科技、华锐捷等。Tier 1：麦格纳、大陆、博世、采埃孚、法雷奥、电装、德赛西威、经纬恒润、豪恩汽电、华阳通用、同致电子、海康汽车、智华科技、纵目科技、福瑞泰克等。手机摄像头模组跨行企业：丘钛科技、三赢兴、信利国际、合力泰等。不同车企的方案
特斯拉是纯视觉的代表，也不止一次地表示“坚持使用纯视觉自动辅助驾驶解决方案”。特斯拉对此的解释是，多感知方案迭代效率低，很难模拟人类驾驶，更难应对复杂多变的路况和多种信息。特斯拉自动辅助驾驶的纯视觉方案通过摄像头观察、模拟人类世界驾驶习惯，带来更安全、省钱、舒适的用车体验。
具体到方案，摄像头方面，特斯拉在FSD（全自动驾驶系统）HW2.0/2.5/3.0版本都配备了8颗不同的摄像头，分别为三颗前置摄像头（其中1颗主摄像头、1颗广角摄像头、1颗窄视长焦摄像头）、2颗前侧摄像头、2颗后侧摄像头、以及1颗后置摄像头。
特斯拉的摄像头一直以来被人诟病的点在于像素低，相比国内新势力动不动就800万、1500万像素的摄像头模组，特斯拉则主要徘徊在120万像素，而在HW4.0的软硬件下，特斯拉的前向感知摄像头从120万像素提升到了500万像素。
算法方面，特斯拉经历由“特征提取网络RegNet”向“BEV+Transfomer ” 、再向“BEV+Transfomer+Occupancy Network”的转变，决策规划层面自2021年由“Rule-based”向“Machine learning-based”倾斜；2024年1月，特斯拉通过推出FSD V12 Beta，成为全球首个“端到端”神经网络量产上车的企业，实现感知、决策、规划相融合。现在，特斯拉非常强调AI在视觉识别上的作用。
芯片方面，HW1.0、HW2.0、HW2.5硬件系统芯片来自不同供应商，包括Mobileye等；HW3.0开始，特斯拉开始搭载自研自产FSD芯片，FSD芯片既负责图形处理、也负责数据处理和深度学习，目前的FSD芯片已经研发到二代，即HW4.0芯片。
小鹏属于新势力的代表，在8月27日发布了全新的纯视觉智驾方案——AI鹰眼。
据称，采用全球首发的Lofic架构，摄像头精度、可视距离升级，色彩分辨能力更加强，在弱光、逆光、大光差等环境看得都清晰，在黑夜，雨雾天，隧道等都能清晰识别。AI鹰眼视觉方案算力释放20%，实时感知距离比上一代提升1.25倍，识别速度提升40%，延时减少100ms。
而小鹏P7+将作为全球首个搭载AI视觉鹰眼视觉方案的车型，与此同时，过往搭载激光雷达方案的车型，OTA同步更新，保持一致体验。
小鹏P7+与小鹏P7整体架构类似，P7搭载了14个摄像头，包括3个前方摄像头，均为200万像素，分别为远距感知摄像头、中距感知摄像头、远距离感知摄像头。使用如此多的摄像头，让P7本身有了很高的可拓展性，方便后期OTA进一步升级。而现在P7+再进一步利用AI技术提升视觉系统，整体做法很类似特斯拉。
而在芯片方面，小鹏P7+也和特斯拉一样，开始使用自研芯片。据称，小鹏的图灵芯片是全球首颗同时应用在AI汽车、机器人、飞行汽车的AI芯片，为AI大模型定制。面向L4自动驾驶，采用40核心处理器、集成2xNPU自研神经网络处理大脑，面向L4自动驾驶设计，计算能力是现有芯片的三倍。端到端大模型有效视觉感知信息量提升8倍、时空序列提升、环境理解及预测能力提升，大幅度提升了视觉感知能力。
奔驰S级是传统主机厂代表，双目立体摄像头方案是奔驰 S 级最大的优势/。奔驰S级搭载了7个摄像头，前方摄像头模组由2个双目立体摄像头组成，像素均为1.3MP，供应商为大陆汽车电子；在保险杠处安装了前向鱼眼摄像头，视场角约为120°；在两个后视镜处各安装侧向鱼眼摄像头；在后备箱处安装了后视摄像头，视场角约为120°，200万像素。
总之，从上面三类厂商的做法来看，目前都使用了中低像素摄像，随着技术发展，未来更多车型可以使用800万、1500万及以上像素的车载摄像头。芯片方面，则将目光纷纷投向自研。
纯视觉or激光雷达？
之所以让纯视觉和激光雷达进入舆论漩涡，有两方面原因，一是成本，二是技术：
首先，激光雷达在成本上怎么都拼杀不过摄像头。即便激光雷达价格已经大幅度下降，甚至一些厂商打出跌破千元的口号，但摄像头的成本低至200元，而特斯拉8个摄像总硬件成本也在200美元（约合人民币1417元），这相当于一颗激光雷达的硬件价格，成本差异巨大。
高端汽车一开始就使用非常昂贵的一些传感设备，并采纳多功的集成芯片系统，但这样是不可持续的。OEM本身面临的降价压力比较大，如果想要降低成本，省却激光雷达和传感器会是第一顺位考虑的事，但同时还要保持必要的给它们带来核心价值的功能，以及确保车辆的安全性，所以这就需要更好的纯视觉系统来降低OEM的价格压力。
即便是采用激光雷达，也是配合视觉识别系统，采用视觉识别技术就已造成大量信息需要处理，如果再增加激光雷达，计算机需要处理的数据更为庞大，而车上计算机性能本来就有限，如此情况采用单一技术可以减少算力压力，有利于降低成本。
其次，是激光雷达在技术上本身存在一定不足，比如在大雨天，激光雷达的信号同样会被雨滴反射，这种情况下，视觉和激光雷达就没有什么“贵贱之分”了，甚至可能视觉识别更安全一些。
Mobileye此前曾向EEWorld表明，纯摄像头系统本身就已经是独立的、主流的，而且是安全的解决方案。有很多的中国的车企客户选择了纯视觉的摄像头的解决方案。对于ADAS级智驾车型而言，没有必要再加上激光雷达或雷达，仅摄像头的系统有足够强力算力的芯片和AI算法就足够了。
他们表示，激光雷达只是备选，它只是为整车提供更多安全性和舒适性；L3、L4时，激光雷达就成了必选，而那时，不光是前置要安装激光雷达，周边也要拥有三个长距激光雷达辅助，来追求更高的安全性。
总之，现在车企一直在为性价比铺路，在有限成本里如何兼顾安全与性能是他们所考虑的，舍弃高精地图之后，舍弃激光雷达无疑是一个很不错的方案。
不过，虽然纯视觉最近又重回巅峰，但未来还未可知，毕竟激光雷达价格还在持续跌破底线，车机算力不断提升，加之未来还要追求更高自动驾驶等级，那时候，也许纯视觉就很难继续突破了。
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