安徽
5月15日的智界V9發布會上，華為常務董事、終端BG董事長余承東主動揭了一次自家的“短”。
他坦言，團隊曾試圖用高分辨率攝像頭完全替代激光雷達，來識別路面小障礙物。
但一場嚴苛的內部測試，直接暴露了純視覺方案難以逾越的物理天花板——在時速120公里下，攝像頭無法在120米外看清一塊14厘米高的碎石。
“我們確實試過，結論是做不到。”余承東說。
最終，華為堅持為智界V9搭載了全球量產最高規格的896線激光雷達，單顆成本約6000元。
這筆“奢侈”的硬件投入，被他總結為一句話：“激光雷達的錢，真是省不得。”
一場逼近物理極限的測試
智能駕駛的感知系統，本質上是為汽車爭取寶貴的反應時間。
在120km/h的高速下，120米距離意味著只有約3.6秒的反應窗口。
華為的測試將場景推到了這樣一個極限：車輛需要在120米外識別出一塊14厘米高的碎石，并完成安全避障。
純視覺方案在這里撞上了難以克服的物理瓶頸。毫米波雷達對此類低矮靜止物體幾乎無響應，而普通車載攝像頭在超過50米后，14厘米大小的物體就會迅速退化為幾個模糊的像素點。
即便用上高分辨率攝像頭和先進的AI算法，受限于光學原理和圖像噪聲，也無法可靠地從路面紋理中分辨出這樣一塊石頭。
相比之下，華為的896線激光雷達每秒能發射數百萬個激光點，直接獲取三維空間信息。
該雷達在120米外對14厘米物體的點云成像，仍能清晰勾勒輪廓，感知距離比純視覺方案提升了數倍。
純視覺方案的三個“硬傷”
這場測試也清晰地劃出了純視覺路線的能力邊界。
即便是在攝像頭參數不斷升級的今天，其感知能力依然存在三個物理性短板：
一、遠距近視。 攝像頭是被動接收環境光的二維傳感器，遠距離小目標的信息量隨著距離平方衰減，極易丟失。識別距離過短，會導致高速場景下決策時間嚴重不足。
二、極端環境的“致盲”風險。 夜間無光、對向遠光燈眩光、暴雨濃霧等場景，會嚴重降低攝像頭成像質量，甚至徹底失效。而激光雷達主動發射激光束，受環境光照影響小，能在黑夜和部分惡劣天氣下保持穩定的三維感知。
三、對低反射率、異形障礙物的漏檢。 倒地的黑色輪胎、橫倒的錐桶等，因顏色深暗、形狀不典型，在攝像頭畫面中極易與路面融為一體。華為的雙光路激光雷達通過增強回波信號處理，能將此類目標的感知識別距離提升190%。
兩條路線的安全哲學對決
華為與特斯拉在技術路線上的選擇，本質上是兩種安全哲學的碰撞。
特斯拉堅守“第一性原理”，認為人類依靠雙眼就能駕駛，機器也可以憑借攝像頭和強大的神經網絡做到。
馬斯克曾多次公開稱激光雷達是“拐杖”。
這條路線實現了極致的硬件成本控制，整套感知硬件成本據估算僅約800美元，并且便于通過海量數據迭代算法。
而華為的選擇是“安全冗余”。
在余承東看來，智能駕駛的安全標準必須超越人類駕駛員，而不是僅僅與之持平。
因此，華為采用的是以激光雷達為核心，融合毫米波雷達、超聲波雷達和高清攝像頭的多傳感器方案。不同傳感器互為備份，以求在任何單一傳感器失效時，系統仍能可靠運行。
從理論上講，這種異構冗余設計的系統失效概率，比純視覺方案要低兩個數量級。多一重感知，意味著多一份在極端場景下化險為夷的保險。
當然，代價是高昂的成本。華為896線激光雷達單顆約6000元，顯著抬高了整車硬件成本。
從“豪華專屬”到“20萬級普及”
為了平衡成本與安全，華為也在嘗試將昂貴的硬件“平民化”。
余承東透露，通過芯片級集成和規模化生產，激光雷達的成本已大幅降低。
按照規劃，這款896線激光雷達已于2026年3月在尊界S800上首發搭載，并計劃在2026年底下放至約20萬元級別的車型上。
這意味著，原本屬于百萬級豪車的頂級安全配置，正在加速向主流消費市場滲透。
這一動作或將重塑智能駕駛的行業標準，推動安全技術不再只是少數人的“特權”。
融合，才是未來的答案
華為與特斯拉的路線之爭，沒有簡單的對錯之分，而是在安全與成本之間選取了不同的平衡點。
華為用硬件冗余拉高安全下限，特斯拉用軟件算法逼近視覺能力上限。
但技術終將走向融合。
未來的贏家，很可能屬于那些既能利用激光雷達筑起極限場景的安全底線，又能依靠強大的視覺算法理解復雜場景、優化成本的企業。
在智能駕駛真正解放人類雙手之前，對安全的每一分“冗余”投入，或許都是最值得的。
你認為呢？
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