上篇文章我们聊了"小蓝灯"被禁背后的技术与政策的博弈——那么从L0-L5的自动驾驶能力分级逻辑背后，产业界有什么实现方法呢？同样是"自动驾驶"，为什么特斯拉说不要激光雷达，华为却堆了六颗？小鹏汽车也放弃了激光雷达，走的路跟特斯拉一样吗？
现在市面上挂着"智驾"标签的车少说也有几十款，但把它们的技术路线拆开来看，其实只分四条路。
路线一：纯视觉——"人类靠双眼开车，车也可以"
这条路线最激进的倡导者是特斯拉。马斯克反复说过一个观点：既然人类用两只眼睛就能开车，那给车装八个摄像头，配上足够强大的神经网络，理论上也能做到——甚至更好。
纯视觉方案彻底抛弃了激光雷达和毫米波雷达，仅依靠摄像头捕捉图像，然后由端到端神经网络直接输出方向盘转角和油门刹车指令。特斯拉FSD V12之后完全切换到了这套架构，称之为"Photon In, Control Out"（光子进、控制出），用30万行C++代码换来了一个统一的神经网络。摄像头硬件总成本仅300-500美元，远低于单颗动辄数千元的激光雷达。
但纯视觉有个天生短板：摄像头在极端光照条件下会失效。大逆光、暴雨、浓雾、夜间对向来车的远光灯——这些场景下，摄像头看到的画面和人眼一样模糊。这也是为什么FSD入华之后，实测在雨天和隧道场景中偶有犹豫。
在国内，小鹏是最坚定跟进纯视觉路线的玩家。小鹏P7+和G6搭载的AI鹰眼纯视觉方案，去掉了激光雷达，依靠双英伟达Orin-X芯片提供508TOPS算力，搭配自研图灵AI芯片和VLA 2.0端到端大模型。关键是价格——15万级别就能标配城市NOA，不选装、不订阅、不额外付费。
落地车型：特斯拉Model 3/Y（FSD版）、小鹏P7+、小鹏G6 AI鹰眼版
路线二：多传感器融合——"多只眼睛同时看，错一个还有备份"
与纯视觉的"极简主义"截然相反，华为是多传感器融合路线最坚决的捍卫者。
这条路线逻辑很直观：每种传感器都有短板，但凑在一起就能互相兜底。激光雷达提供绝对距离精度，不受光照影响；毫米波雷达擅长测速，穿透雨雾；摄像头负责语义理解（这是红灯、那是行人）；超声波搞定近距离盲区。华为ADS 5.0搭载的896线激光雷达，可以在120米外识别一个14厘米高的障碍物——这种精度纯视觉暂时做不到。
华为乾崑ADS 5.0最新一代升级到WEWA 2.0世界引擎架构，云端算力从2.8 EFLOPS飙升到60 EFLOPS（29个月增长21倍），能在云端生成千万级极端场景用于仿真验证。传感器方案坚定走多传感器融合路线——激光雷达+摄像头+毫米波+超声波+高精定位，全部上。
蔚来的NAD方案也是多传感器融合的典型代表，搭载超远距激光雷达+800万像素摄像头+毫米波+超声波四重感知，自研神玑NX9031智驾芯片，配合全域操作系统SkyOS，走的是"有芯有魂"的路线。
落地车型：问界M9（六激光雷达矩阵）、问界M7、问界M5、智界S7、享界S9、蔚来ET7/ES8/ET5
路线三：端到端+VLM双系统——"既要有肌肉记忆，也要会动脑子"
这条路线是当前业界公认最前沿的方向，它的理论源头来自心理学家丹尼尔·卡尼曼的"快慢思考"理论。
System 1（快系统）是一套端到端神经网络，负责90%的常规驾驶——巡航、跟车、变道、匝道——响应时间控制在100ms以内，像人的"肌肉记忆"。**System 2（慢系统）**是一个视觉语言大模型（VLM），当遇到无保护左转、施工改道、前方事故等复杂场景时被唤醒，先用思维链（CoT）推理理解场景语义，再生成决策，还能用人类可读的语言解释"为什么这么开"。
理想汽车是国内最早量产这套架构的玩家。理想AD Max 4.0首次将端到端+VLM双系统上车，去年10月全量推送，今年CVPR 2026一口气入选12篇论文，涵盖了端到端与世界模型方向。理想L9、L8、L7、L6的AD Max版本均搭载这套系统。
Momenta的R7世界模型本质上也属于这个方向——基于80亿公里真实路况数据训练，每7天迭代一次，数据和算法形成正循环飞轮。Momenta不绑定特定硬件，算法与传感器解耦，这让它成为第三方NOA市场出货量最大的玩家。
落地车型：理想L9/L8/L7/L6（AD Max版）、别克至境全系（Momenta方案）、广汽丰田铂智3X（Momenta方案）
路线四：无图化——"扔掉厘米级地图，让车自己看路"
这条路线严格来说不是一个独立的"流派"，而是2024-2026年所有玩家的共同方向。
过去高阶智驾离不开高精地图——厘米级精度的车道线、路沿、信号灯位置，全部预先测绘好。但问题也很直接：一张高精地图覆盖一条主干道需要数月制作周期，每公里维护成本数千元，全国上千万公里道路根本覆盖不完。车开到地图没画过的地方，智驾功能直接"降级"。
无图方案的核心思路是：让车辆实时"建图"。BEV（鸟瞰图）架构把多个摄像头的画面拼成一张俯瞰图，Occupancy占用网络判断"哪里被占了、哪里能走"，端到端模型直接基于实时感知做决策，不再依赖预设路线。高精地图退化为粗粒度的导航地图，仅提供大致方向指引。
截止到2026年中，华为ADS、小鹏XNGP、理想AD Max、蔚来NAD、Momenta方案均已实现全国城市道路无图NOA覆盖。"全国都能开"已经从口号变成了标配。
四条路线，终将汇聚
回到开头那个问题：为什么同样叫"自动驾驶"，技术路线差了这么多？
因为行业还远没到标准化的阶段。纯视觉和多传感器融合之争，本质上是对"安全冗余"的不同理解——马斯克赌的是算法终将超过传感器精度，华为赌的是物理冗余永远不会过时。端到端+VLM的快慢双系统，则是在解决"模型不可解释"的终极难题。
但这些路线并不是互斥的。小鹏用纯视觉，但也上了VLA大模型；华为坚持激光雷达，但架构也全面切到了端到端；理想的端到端+VLM跑通了，传感器方案也在持续升级。
2026年真正的趋势不是某条路线胜出，而是“所有路线都在向同一个方向收敛”——更强的实时感知、更拟人化的决策、更低成本的规模化落地。蓝灯暂时熄灭，但这些技术不会。
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