其实关于自动驾驶一直有两种派别，摄像头和激光雷达的选项，是很多车企绕不开的一个选择题。要搞清自动驾驶为何会有激光雷达与摄像头的路线分歧，就要先弄清自动驾驶的基本原理。
自动驾驶是指车辆可以通过自身对周围环境条件感知、理解，并自行控制车辆行驶。目前的环境感知也存在两个技术路线分歧，其一就是摄像头+毫米波雷达的融合方案VS激光雷达+摄像头+毫米波雷达的融合方案。
2020年以来，无论传统车企还是造车新势力，都基本认定了激光雷达感知方案，只有特斯拉还在苦苦支撑使用摄像头方案。
按马斯克的说法是，既然人是靠眼睛开车，那么自动驾驶也可以，于是摄像头就更像是车的眼睛，虽然直观清楚，但我们也知道眼睛是会骗人的，并且许多情况下视线都会受到影响。并且摄像头想要识别出2D画面信息，还必须依赖于算法逻辑，通过深度学习神经网络对场景进行像素分割、物体分类、模型标定和目标跟踪，实现对障碍物的识别和匹配。
但摄像头能通过机器学习获得经验值，在不断自我完善，因为看的东西越多，识别能力也就越高，这就需要数据，这个庞大数据谁提供？那就是现在的特斯拉车主。随着算力提升，识别能力会越来越强，最终代替人工驾驶。
相比摄像头，激光雷达是一种比较原始的控制方式，其原理和家里的扫地机是一样的，就是根据周边的障碍物和地图控制车辆行驶方向和速度。激光雷达可每秒向外发射几百万个激光脉冲并通过内部旋转方式对外界进行旋转扫描。
每次扫描都可获取周边物体精确的三维数据。将收集的数据上传并分析处理，最终作出结果。这种方法的缺点就是算法是固的，完全依赖硬件性能，不能通过自我学习提升，不能识别红绿灯和限速牌，无法实现更高级别的自动驾驶。这种应该叫辅助驾驶，并不是真正意义上的自动驾驶。
两者的原理及优劣也告知了，不可置疑的是，激光雷达目前确实比摄像头算法更具优势，尤其是拥有好几个激光雷达加装，以及成为了许多车型自动驾驶的发展方向，至于摄像头方案也并不能就此下结论。
