至于激光雷达对芯片算力的负担，随着算法优化和芯片算力提高，这个问题早晚会被解决。工程界有句老话：今天算不动的数据，明天可能只是开胃菜。点云数据多，是压力，也是信息量。算力不够时它是负担，算力够了它就是安全冗余。激光雷达和摄像头信息需要额外对比计算，增加反应时间？算法优化、融合架构进步，就是干这个的。

未来阻碍激光雷达普及的最关键问题，可能不在技术局限性，反而跟司机个人审美有关。为防止碰撞剐蹭，大部分车型把激光雷达装在车顶，一些高端车型甚至装两三台。不是所有司机都喜欢自己车顶鼓着几个大包。您别笑，工程产品到了消费端，审美就是生产力。但这也只是产品设计问题，不是路线生死问题。

五、纯视觉下限不低，融合上限更高

当然，不能说纯视觉肯定被淘汰。纯视觉搭配AI，已经能胜任绝大多数驾车环境，驾驶安全性超过绝大部分司机水平。更重要的是，纯视觉有特斯拉背书，技术迭代速度与数据收集都有保证，下限绝不会低。如果只追求一款能代替普通司机的智驾，纯视觉距离实现目标并不遥远。

而激光雷达优势更多集中在特殊驾驶场合，能拔高驾驶水平上限。想要追求绝对安全与绝对驾驶水平提升，多传感器融合方案更具发展前景。激光雷达性能也会不断提升，克服以往弱点。比如前几天禾赛科技公布6D全彩激光雷达亮点信息，能输出天然一致、无需猜测的真值数据，极有可能解决智驾系统在传感器冲突面前的决策犹豫。再过几年，等到全彩激光雷达成本下降到大部分车型都能承担，多传感器融合方案几乎没有什么缺点可言，甚至能反过来完全代替摄像头。