2026年的中國智能駕駛市場正在經歷一場集體轉向。

特斯拉FSD V13用純視覺方案跑通了復雜城區，馬斯克放話"激光雷達是拐杖"。小鵬從G9的三顆激光雷達一路砍到G7的零顆，完全轉向純視覺。理想、極越、小米SU7標準版——越來越多玩家開始把激光雷達從標配變成選配，甚至直接取消。

就在這個節骨眼上，蔚來ET9和ES9全系標配三顆圖達通激光雷達，一顆不少。

這不是"不知道變通"。蔚來做了一個和其他所有人都不一樣的判斷：激光雷達在今天不是"夠不夠用"的問題，而是"什么時候真正需要"的問題。

三顆雷達各自干什么？

很多人看到"三顆激光雷達"的第一反應是：是不是太多了？少一顆不行嗎？

答案是不行。但這不是因為蔚來想多賣硬件錢，而是因為三顆雷達的分工完全不同，任何一顆缺失都會在特定場景下留下盲區。

第一顆：車頂前向長距雷達

這是整個系統的主眼。圖達通獵鷹K2的最遠探測距離達到500米，10%反射率目標下可達250米，角分辨率0.18°×0.24°——這兩個數字意味著什么？

250米的探測距離讓車輛可以在時速120公里時提前約7.5秒發現前方障礙物。而0.18°的角分辨率意味著在100米距離外，可以分辨出前方是一個行人還是一根路燈桿。這對于高速場景下的早剎決策至關重要。

第二、三顆：左右兩側補盲雷達

這兩顆安裝在車頭兩側（前翼子板位置），負責覆蓋前向雷達的側向盲區。

為什么需要側向補盲？三個典型場景：

第一個場景是從匝道匯入主路。前向雷達只能看正前方，左側或右側橫向切入的車輛完全在盲區內。沒有側向補盲雷達，車輛要么激進匯入（危險），要么保守等待（效率低）。

第二個場景是十字路口左轉。對向來車、橫穿馬路的電動車、闖紅燈的行人——這些威脅都不在前向雷達的視野范圍內。

第三個場景是無保護右轉。國內城市道路復雜程度全球罕見，外賣騎手、電動自行車、逆向行駛的三輪車……前向雷達看不到側面來車，攝像頭在強光/逆光/夜間條件下性能大幅衰減，只有側向激光雷達能提供可靠的側向空間感知。

三顆雷達可以理解為一個三角形的三個頂點。前向雷達是尖角，負責看最遠的路；兩顆側向雷達是底邊的兩個端點，負責守住兩側的安全邊界。去掉任何一個頂點，三角形就塌了。

獵鷹K2的技術底牌

蔚來選擇的圖達通（Seyond，原Innovusion）獵鷹K2，是目前量產車上性能最強的激光雷達之一。它的核心參數值得逐一拆解：

1550nm波長

這是激光雷達最重要的參數之一，卻是最容易被忽視的。市面上大部分激光雷達用的是905nm波長，而K2用的是1550nm。

兩者的區別在于人眼安全性。905nm波長的激光如果功率太高，會對人眼造成不可逆損傷，所以必須限制發射功率，直接限制了探測距離。1550nm波長在相同功率下對人眼更安全，可以合法地發射更強的激光信號——這意味著同樣的探測距離，1550nm可以用更高的信噪比來實現；或者說同樣的信噪比，1550nm可以看得更遠。

這是物理定律決定的護城河，不是軟件算法能繞過去的。

250米探測距離（10%反射率）

注意"10%反射率"這個條件。行業里很多廠商標稱的探測距離是基于高反射率目標（如白色車輛，反射率80-90%），但真實道路上大量物體是低反射率的——黑色車輛（約10-20%）、深色衣物（約5-10%）、輪胎（約5%）。

K2在10%反射率下就能達到250米，意味著它在面對黑色轎車、穿深色衣服的行人等"困難目標"時依然能保持遠距離探測能力。這在夜間場景下尤其關鍵——夜間本身就是交通事故最高發的時段。

0.18°×0.24°角分辨率

角分辨率決定了激光雷達的"視力精細度"。0.18°意味著在100米距離上，兩個相鄰光點的間距只有約30厘米。這個精度足以在50米外分辨出行人的姿態——是在走路還是在騎車，是朝向你還是背對著你。

對比一下：市面上一些入門級激光雷達的角分辨率在0.5°左右，同樣100米距離的光點間距接近90厘米——基本只能判斷"那里有個東西"，很難分辨具體是什么。

120°×25°視場角（FOV）

前向雷達的水平視場角120°，垂直25°。水平120°意味著它幾乎覆蓋了正前方扇形區域的全部范圍，垂直25°則確保了它可以同時看到路面上的障礙物和空中的限高標志（比如小區入口的限高桿）。

這三項核心參數疊加在一起，構成了K2在當前量產激光雷達中的性能天花板地位。

三顆雷達多少錢？

這是所有人都關心的問題——三顆獵鷹K2，單車成本多少？

雖然沒有官方披露的精確數字，但可以根據行業分析估算：圖達通獵鷹K2的單顆出貨價在行業分析中被普遍估計在400-600美元區間（取決于采購量和合作深度）。蔚來作為圖達通的早期戰略投資方和最大客戶之一，采購價應該處于這個區間的低位。

按每顆500美元估算，三顆就是1500美元，約合人民幣1萬元。

這還只是雷達本身的BOM成本。加上支架安裝、線束布置、整車集成的工程成本，三顆雷達給單車增加的成本估計在1.2-1.5萬元人民幣之間。

1.5萬元對于一個售價50萬+的ET9來說占比不到3%，但對于一個售價30萬左右的車型來說占比就到了5%左右。

那為什么蔚來扛得住？兩個原因：

第一，規模效應。蔚來的銷量雖然不如比亞迪、特斯拉這種量級，但ET9+ES9雙旗艦的預期年銷總量如果在一定規模，三顆雷達的年采購量就是數十萬顆。這個量級的采購議價能力足夠把單顆成本壓到行業最低位。

第二，平臺化分攤。獵鷹K2不只是用在ET9和ES9上。蔚來全系NT2.0/NT3.0平臺車型都采用了相同的AQUILA感知系統架構。也就是說，這顆雷達的研發成本和模具成本已經被攤薄到了數十萬輛車的規模上。

對比一下競品的做法：

小鵬G7從三顆減到零顆，官方說法是"算法進步使純視覺足以覆蓋主要場景"。業內分析認為，這一改動為小鵬單車節省了大約數千元成本，在價格戰白熱化的2025年下半年，這筆省下來的錢可以直接轉化為終端優惠。

理想的路線更極端——部分配置直接取消了激光雷達，完全依賴純視覺+毫米波雷達的組合。李想在內部講話中說得很直白："激光雷達在L2++階段的價值被嚴重高估了，用戶為這個配置付費的意愿在快速下降。"

蔚來的邏輯和理想的正好相反。李斌在投資人溝通會上說："我們不是不理解成本壓力。但如果今天為了省1萬塊錢砍掉了側向雷達，兩年后出了事故，大家會說'你明明知道有盲區為什么不裝'。這個風險不值得冒。"

"去激光雷達"到底去的是什么？

要理解蔚來的堅持，先得搞清楚"去激光雷達化"這個趨勢的本質是什么。

特斯拉的純視覺路線建立在兩個前提上：第一，攝像頭的數據量遠超激光雷達（一張高清圖像的信息量相當于數千個激光點云），只要算力足夠大，理論上視覺可以做到比雷達更好的識別效果。第二，人類駕駛員就是靠眼睛開車的，如果能訓練AI像人一樣"看"道路，就不需要額外的傳感器官。

這兩條邏輯都沒問題。但問題在于"理論上"到"實際上"之間的鴻溝：

第一個鴻溝是corner case的處理。99.9%的場景下純視覺確實夠了——高速公路巡航、城市主干道跟車、紅綠燈識別。但剩下的0.1%呢？隧道出口突然沖出來的施工工人、暴雨天被風吹歪的路障、前方貨車掉落的貨物……這些場景在訓練數據中出現頻率極低，神經網絡很難學到魯棒的應對策略。而激光雷達不依賴紋理和顏色信息，它是靠測量"那里有沒有東西"來工作的——不管光線多暗、天氣多差、物體顏色多深，只要在那里，激光雷達就能看到。

第二個鴻溝是安全冗余的法律要求。L3級別自動駕駛的核心特征是"動態駕駛任務的接管"。當系統遇到無法處理的場景時，必須把控制權交還給人類駕駛員。但這里有一個致命問題——如果系統本身就無法可靠地判斷"我是否遇到了無法處理的場景"，那它怎么知道該不該交接管權？這就需要一個獨立于視覺系統的傳感器來提供交叉驗證。激光雷達在這個環節的作用不是替代視覺，而是給視覺的結果打個"二遍審核"。

聯合國WP.29 R157法規（ALKS法規）已經明確了L3系統必須具備多傳感器冗余的要求。中國版的L3立法也在推進過程中，工信部的征求意見稿中對感知系統的冗余設計提出了明確的技術指標要求。

換句話說，今天砍掉的激光雷達，可能就是明天拿不到L3牌照的原因。

激光雷達會被淘汰嗎？

回到最核心的問題——激光雷達到底會不會被純視覺淘汰？

我的判斷是：短期內（2-3年）不會，長期（5年以上）存在不確定性，但即便到那時，激光雷達的角色也會從"主力傳感器"轉變為"安全冗余傳感器"，而不是徹底消失。

支撐這個判斷的證據有三個：

首先，頭部玩家的實際行為與宣傳不一致。馬斯克嘴上說激光雷達是拐杖，但Dojo超級計算機的訓練數據中有相當一部分來自配備激光雷達的采集車。小鵬嘴上說"純視覺夠了"，但在其高階版本測試車中仍然保留著激光雷達的配置用于算法驗證。沒有人真的敢在研發階段扔掉激光雷達，他們只是覺得量產階段可以先不裝。

其次，L3商業化進程加速。2026年是L3落地的關鍵年份。奔馳已經在德國獲得了L3商用許可，寶馬緊隨其后，中國的華為ADS也在推進L3級別的申報。一旦L3開始大規模商用，激光雷達作為安全冗余的地位就會被法規鎖定——不是你想不想裝的問題，是法規要求你必須裝。

最后，成本下降曲線仍在繼續。2020年一顆高性能激光雷達的價格還在1萬美元以上，現在已經降到了500美元以下。按照當前的規模化速度，到2028年單顆成本有望降到200美元以內。當三顆雷達的總成本降到4000元人民幣以下時，"成本過高"這個反對理由就不復存在了。

蔚來的賭注很簡單：等到大家都意識到激光雷達不能少的時候，我已經積累了五六年三雷達方案的運行數據和迭代經驗。那時候再想追，不是多花幾塊錢的事，是幾百億公里驗證里程的差距。

這和當年蔚來堅持做換電的邏輯一模一樣——短期看不懂，中期看不起，后期追不上。

（雷峰網(公眾號：雷峰網)新智駕北京車展2026專題）

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