在自動駕駛技術(shù)的發(fā)展歷程中，激光雷達(LiDAR)宛如一顆備受矚目的新星，其獨特的技術(shù)特性使其成為追求高安全性、高可靠性自動駕駛方案的首選。然而，這顆新星并非毫無爭議，“價格昂貴、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、算法難度高” 等標(biāo)簽，也讓一些以成本為導(dǎo)向的行業(yè)參與者對其持有保留態(tài)度。于是，一個關(guān)鍵問題擺在了我們面前：在自動駕駛系統(tǒng)中加入激光雷達，究竟是增加了成本，還是降低了算力需求?

從傳統(tǒng)觀點來看，引入激光雷達似乎確實會提升系統(tǒng)成本和技術(shù)難度。對于資源有限的初創(chuàng)企業(yè)，或是致力于量產(chǎn)經(jīng)濟型自動駕駛方案的企業(yè)而言，激光雷達帶來的一系列問題不容忽視。首先是采購成本，在過去，激光雷達堪稱 “貴族傳感器”，其高昂的價格讓許多車企望而卻步。即便近年來隨著技術(shù)進步和規(guī)模化生產(chǎn)，成本有所下降，但相較于攝像頭等傳統(tǒng)傳感器，仍然處于高位。例如，早期機械式激光雷達每臺售價可達數(shù)萬元人民幣，即便如今固態(tài) LiDAR 成本降低，但其價格要做到與攝像頭同價，仍有很長的路要走。

除了采購成本，點云處理模塊的開發(fā)投入也不容小覷。激光雷達通過發(fā)射和接收激光脈沖，生成高精度三維點云數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的處理需要專門的算法和強大的計算能力。開發(fā)能夠高效處理點云數(shù)據(jù)的模塊，需要企業(yè)投入大量的人力、物力和時間成本。而且，多傳感器對齊測試流程的復(fù)雜性，以及由此伴隨的測試驗證周期延長，都進一步增加了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。特別是在低速 L2 + 輔助駕駛場景下，攝像頭加毫米波雷達已經(jīng)能夠滿足大部分功能需求，此時引入激光雷達所帶來的邊際收益，可能難以覆蓋其成本增加。

但如果我們將目光投向 “邊緣智能” 技術(shù)的進展，會發(fā)現(xiàn)激光雷達又展現(xiàn)出了另外一面 —— 它可能帶來系統(tǒng)性成本降低的潛力。過去，激光雷達僅僅作為一個單純的 “數(shù)據(jù)源”，其輸出的原始點云需要上傳至中央處理器進行全部計算，這無疑給中央處理器帶來了巨大的負(fù)擔(dān)。而如今，許多廠商已經(jīng)將點云預(yù)處理、語義分割、障礙物識別、動態(tài)物體跟蹤等初級任務(wù)集成在激光雷達內(nèi)部。更有一些先進的激光雷達產(chǎn)品，內(nèi)置了 ASIC 或 FPGA 芯片，可在傳感器內(nèi)部完成 ROI 區(qū)域提取、點云下采樣、分割聚類、雷達目標(biāo)框生成等步驟，再通過標(biāo)準(zhǔn)接口(如 Ethernet 或 CAN FD)輸出目標(biāo)列表，而非點云原始數(shù)據(jù)。

從系統(tǒng)架構(gòu)角度深入剖析，這種模式實際上實現(xiàn)了 “傳感器 + 邊緣智能” 的功能下沉。在這種架構(gòu)下，系統(tǒng)處理鏈條得以縮短，算法響應(yīng)變得更快，同時極大地緩解了對中央計算平臺的算力依賴，尤其適用于對響應(yīng)時間要求高、硬件資源受限的場景。特別是在車規(guī)級域控制器功耗限制日益嚴(yán)格的當(dāng)下，這種通過傳感器端減負(fù)的方法，已然成為工程優(yōu)化的重要路徑。例如，在一些搭載具備邊緣計算能力激光雷達的車輛中，中央計算單元的算力需求降低了 30% - 50%，有效減少了對高性能、高成本計算芯片的依賴。

從全生命周期成本的維度考量，激光雷達的影響不僅僅局限于初期采購成本，還涉及算法開發(fā)成本、測試驗證成本、OTA 升級復(fù)雜度、數(shù)據(jù)標(biāo)注與訓(xùn)練成本等多個方面。傳統(tǒng)的攝像頭 + 毫米波雷達方案，往往需要海量的樣本來訓(xùn)練基于視覺和信號特征的深度網(wǎng)絡(luò)。特別是在人類駕駛員行為多變、交通場景復(fù)雜多樣的城市環(huán)境中，要獲取足夠穩(wěn)定的感知精度并有效控制誤報率，極具挑戰(zhàn)性。而激光雷達提供的高保真點云數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)標(biāo)注和算法泛化提供了更具可控性的基礎(chǔ)。使用激光雷達數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，能夠縮短訓(xùn)練周期達 20% - 30%，提高模型穩(wěn)定性，同時降低因誤識別帶來的安全測試成本。

與此同時，隨著激光雷達從機械式向固態(tài)、MEMS、Flash 等方向不斷演進，其硬件體積、功耗與成本正在快速下降。點云處理算法也朝著輕量化、模型壓縮方向發(fā)展，例如通過量化、剪枝、知識蒸餾等手段優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得車端無需部署高能耗的 GPU 即可運行高精度模型。這種發(fā)展趨勢，在一定程度上反過來又推動了激光雷達在量產(chǎn)車上的普及和成本下降。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在過去幾年中，激光雷達的單顆成本從數(shù)萬元降至現(xiàn)在的 2000 元到 3000 元，成本的下降為其更廣泛的應(yīng)用提供了良好的先決條件。

因此，對于 “激光雷達究竟是增加了系統(tǒng)復(fù)雜度和成本，還是降低了算力需求與技術(shù)難度” 這一問題，其實并不存在絕對的答案。兩種觀點在不同的技術(shù)棧設(shè)計和產(chǎn)品定位下都有可能成立。若系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計不合理，傳感器部署不當(dāng)，算法劃分不清晰，激光雷達確實可能帶來冗余的數(shù)據(jù)負(fù)擔(dān)和高昂的系統(tǒng)成本;但如果在系統(tǒng)設(shè)計早期就進行全面的軟硬件協(xié)同規(guī)劃，選用具備邊緣計算能力的激光雷達產(chǎn)品，并合理規(guī)劃數(shù)據(jù)路徑與融合層次，激光雷達則有可能成為系統(tǒng)簡化的 “減負(fù)器” 和感知能力的 “放大器”。

激光雷達在自動駕駛系統(tǒng)中的角色，取決于三個關(guān)鍵因素。其一，傳感器自身是否具備足夠強大的邊緣智能能力;其二，系統(tǒng)整體架構(gòu)能否合理劃分軟硬件職責(zé);其三，產(chǎn)品目標(biāo)場景對感知精度與成本控制的側(cè)重權(quán)衡。只有綜合考量這三個因素，企業(yè)才能在自動駕駛技術(shù)發(fā)展的浪潮中，做出最適合自身的技術(shù)戰(zhàn)略與商業(yè)模式選擇，讓激光雷達這顆新星在自動駕駛的天空中綻放出最耀眼的光芒。