如果上述這些傳感器能全部“上車”協(xié)同工作，自然最好，但是在實際商用的過程中由于受到各方面因素的制約，人們在確定最終方案時就不得不在它們之間進行取舍，這也就形成了自動駕駛“不同流派之爭”。
其中，特斯拉是“視覺派”最堅定也最成功的代表。在視覺派看來，通過攝像頭感知路況和行車環(huán)境信息，通過算法將攝像頭拍攝的圖像轉(zhuǎn)化為3D空間信息，這與人類駕駛員的工作方式是最相似，而再使用什么激光雷達，就像是“成年人的拐棍”，毫無必要。而且為了讓這種技術(shù)理念商用落地，特斯拉已經(jīng)從ABC（算法、數(shù)據(jù)、算力）全方位構(gòu)建起一套比較成熟的技術(shù)體系。
可以看出，特斯拉是依托其龐大的用戶群，基于AI的方法，用一種快速迭代的“軟件開發(fā)”的思路去做自動駕駛，這也確保了其在這條技術(shù)路線上總是能夠處于領(lǐng)先的地位。
當(dāng)然，這樣的“視覺派”的技術(shù)方案也不能算是完美——盡管這一系統(tǒng)是在不斷學(xué)習(xí)和更新中的，但是在實際使用中，用戶總是會遇到一些特殊的“個案”，如果這類情況以前并沒有被“視覺派”的自動駕駛系統(tǒng)學(xué)習(xí)到并作出正確的判斷，那么就很可能會成為安全隱患。
而從技術(shù)特性來講，激光雷達正好可以作為“視覺派”方案的補強手段，由于激光雷達具備高精度的3D空間建模能力，相當(dāng)于在其他環(huán)境感知基礎(chǔ)上多加了一重安全保障，特別是在L4以上的自動駕駛系統(tǒng)中，這種安全性就顯得更加必要了。從本質(zhì)上講，激光雷達并不是要替代視頻自動駕駛方案，而是增加了整個系統(tǒng)的安全冗余，而且可以降低純視頻方案的算法難度。
激光雷達雖好，但是價格太貴！比如一套法雷奧的16線的車規(guī)級激光雷達成本就要2000美元，因此如果整車賣不到七八十萬以上，激光雷達就基本上別想上車。
公開的資料顯示，為了研發(fā)出車規(guī)級的激光雷達，華為2018年在武漢投資了一個超過10000人的光電技術(shù)研究中心，終于在去年年底宣布研發(fā)成功可量產(chǎn)的96線的車軌級激光雷達，而且將成本壓到了200美元一套！ 之前IDH的分析師曾經(jīng)預(yù)測，激光雷達在2020年之后有望將成本壓縮到數(shù)百美元，從而打開商用大門，現(xiàn)在華為算是讓這個預(yù)測成真了。隨著越來越多的車企宣布將推出搭載激光雷達的自動駕駛方案，2021年作為“車載激光雷達量產(chǎn)元年”很可能實至名歸。接下來，無論這些技術(shù)巨擘是打嘴仗還是拼實力，最終的結(jié)果都會是在加速激光雷達商用方面加一把力。對于消費者來講，距離真正的自動駕駛也會更近一步。
