随着自动驾驶技术逐渐走向商业化落地，技术路线的选择成为行业竞争的关键。目前，业内主要存在两种主流技术方案：以特斯拉为代表的纯视觉方案，以及以小鹏、蔚来等厂商为代表的激光雷达与视觉融合方案。
纯视觉方案完全依赖摄像头捕捉环境信息，通过深度学习算法模拟人类驾驶员的视觉感知能力。其优势在于硬件成本较低、数据获取门槛低，且能够充分利用海量道路图像数据进行模型训练。纯视觉方案在极端天气、逆光等复杂场景下容易受到干扰，且对算力要求极高。特斯拉通过自研的FSD芯片和庞大的真实道路数据积累，不断优化纯视觉方案的可靠性，但其对边缘案例的处理能力仍是业内争议焦点。
相比之下，激光雷达与视觉融合方案通过多传感器冗余提升系统安全性。激光雷达能够精确测距并生成高精度3D点云，弥补了摄像头在深度感知方面的不足；视觉系统则负责识别交通标志、信号灯等语义信息。这种方案在恶劣天气和夜间环境下表现更稳定，但硬件成本较高，且需要解决多源数据融合的技术难题。随着激光雷达价格逐年下降，越来越多厂商选择这条技术路径。
在互联网销售模式下，这两种技术路线的竞争呈现出新的特点。纯视觉方案凭借更低的价格门槛，更适合通过线上直销模式快速普及；而融合方案则通过强调安全性能，在高端市场建立差异化优势。互联网平台的数据反馈机制也加速了技术迭代——特斯拉通过OTA升级持续优化视觉算法，新势力车企则利用用户行驶数据完善多传感器融合模型。
自动驾驶技术路线可能会走向融合。纯视觉方案需要突破算法瓶颈，而多传感器方案亟待降低成本。在互联网销售模式的推动下，终端价格和用户体验将成为决定胜负的关键因素。无论选择哪条路径，确保安全可靠始终是自动驾驶技术发展的首要前提。
