申万宏源发布的激光雷达深度报告指出，在端到端初步成熟迈入量产、英伟达等发布物理AI和世界模型背景下，智驾方案有了新的选择，能够更好融合激光雷达的输入数据。此前关于激光雷达配置必要性的争议，核心源于特斯拉坚持纯视觉+神经网络路线。但从主流车企和智驾方案商的选择来看，在算力增强、端到端算法趋于成熟的背景下，多传感器融合和纯视觉路线已不再对立，激光雷达等传感数据正在与端到端算法融合。英伟达Hyperion 9 Platform参考架构中，激光雷达作为传感器输入数据的标准配置。
从对立到融合：端到端算法与激光雷达的“和解”
此前自动驾驶端到端模型成为主流之前，关于激光雷达配置必要性有较多讨论和争议。争议核心因素在于特斯拉坚持纯视觉+神经网络路线。特斯拉CEO马斯克认为摄像头的视觉感知和数据处理能力足以替代激光雷达，在“BEV+Transformer+Occupancy Network”算法框架下持续训练数据，2024年推出FSD V12端到端量产算法。
但特斯拉纯视觉路线当前具备独特性，很大部分归因于其大量驾驶数据和广泛用户基础。从全球其他主流车企和智驾方案商的选择来看，多传感器融合正在成为主流。2024年小鹏发布国内首个量产上车的端到端大模型；华为发布ADS 3.0采用端到端架构GOD-PDP；理想提出“端到端+大模型”（系统1+系统2）；蔚来发布世界模型NWM。上述方案均配备激光雷达。
英伟达Hyperion 9参考架构：激光雷达成标配
英伟达在CES 2025开幕演讲中发布物理AI更新及世界模型Cosmos。开发者可用Omniverse创建3D场景，用Cosmos将3D场景转化为逼真场景。用于自动驾驶的英伟达Hyperion 9 Platform参考架构中，采用12个摄像头、9个雷达、12个超声波雷达、1个激光雷达的传感器配置，激光雷达作为传感器输入数据的标准维度。
英伟达在智驾芯片和参考架构领域的领导地位使其配置方案具有全球指引意义。Hyperion 9标配激光雷达的参考设计将推动更多Tier1和车企在智驾方案中纳入激光雷达。英伟达CEO黄仁勋同时指出，世界模型需要理解物理世界规律，而激光雷达提供的精确三维空间数据是世界模型训练的关键输入维度之一。
中国路况的特殊性：激光雷达是“安全气囊”
就中国市场而言，激光雷达配置的必要性更强。理想CEO李想表示坚持使用激光雷达不是技术问题，而是中美驾驶环境不同所决定。“在中国，如果你经常晚上开夜路，就会遇到尾灯损坏的大货车，甚至有些大货车直接停在主路上。目前我们的摄像头在完全无光环境下，最远只能探测到100米左右。激光雷达即便在全黑环境中也能探测到200米，使车辆在130km/h速度下依然能实现AEB。”华为余承东也强调，摄像头在雨天或大雾天性能会大打折扣，多种传感器融合才能确保智驾系统稳定性。
罗兰贝格数据显示，中国75%消费者相信2030年前能看到自动驾驶汽车在路上行驶（全球超50%）。用户对自动驾驶认知度和期望值高，激光雷达作为标志性智驾硬件正在被消费者纳入购车决策。激光雷达在中国市场已不仅是技术选择，更是市场竞争的差异化要素。
技术展望：世界模型+激光雷达构建物理世界理解
端到端算法+激光雷达的深度融合正在打开新的技术空间。英伟达Cosmos世界模型需要理解物理世界的三维结构和运动规律，激光雷达提供的精确点云数据是训练世界模型的关键输入。理想“系统1+系统2”架构中，激光雷达数据可同时用于快速反应的“系统1”（安全执行）和深度思考的“系统2”（复杂场景规划）。随着世界模型和物理AI技术持续成熟，激光雷达在智驾系统中的价值将从“传感器”升级为“物理世界理解的核心数据入口”。
