在自動駕駛技術(shù)加速滲透的當(dāng)下，智駕夜間行駛安全性已成為衡量系統(tǒng)成熟度的核心指標(biāo)。近期行業(yè)測試數(shù)據(jù)顯示，不同技術(shù)路線在暗光環(huán)境下的表現(xiàn)差異顯著，折射出激光雷達與純視覺方案的底層邏輯博弈。這場“暗夜對決”不僅關(guān)乎傳感器性能，更涉及算法優(yōu)化、系統(tǒng)冗余設(shè)計等深層次技術(shù)較量。

激光雷達方案在極端場景中展現(xiàn)出不可替代性。華為ADS 3（參數(shù)丨圖片）.0憑借192線激光雷達構(gòu)建的0.05°角分辨率點云，在無路燈道路實現(xiàn)98.3%的行人識別準(zhǔn)確率，較純視覺方案高出12.7%。蔚來NOP+通過“超感系統(tǒng)”將攝像頭動態(tài)范圍提升至150dB，配合激光雷達冗余測距，在對面車輛遠光燈干擾下仍能保持車道居中行駛。這類方案的核心優(yōu)勢在于物理測距與語義理解的雙重保險——激光雷達提供厘米級定位精度，視覺系統(tǒng)則負責(zé)目標(biāo)分類與場景理解。但需注意的是，激光雷達在濃霧天氣下的衰減問題仍未完全解決，其可靠性仍需與視覺系統(tǒng)形成互補。

純視覺方案通過算法迭代實現(xiàn)性能躍遷。小鵬XNGP依托雙Orin-X芯片的并行計算，將夜間交通標(biāo)識識別準(zhǔn)確率提升至96.5%，其時序幀融合算法可基于連續(xù)10幀圖像預(yù)測障礙物運動軌跡。特斯拉FSD V12則憑借影子模式積累的10億公里夜間數(shù)據(jù)，使動態(tài)物體追蹤速度提升40%。但純視覺方案的物理局限始終存在：暴雨天氣下攝像頭信噪比下降導(dǎo)致的漏檢率較激光雷達方案高出3倍，這成為其沖擊L4級自動駕駛的核心瓶頸。

技術(shù)路線的選擇本質(zhì)上是安全冗余的取舍。華為ADS 3.0的GOD網(wǎng)絡(luò)2.0通過異構(gòu)傳感器融合，在夜間施工路段實現(xiàn)95%的障礙物識別率；小鵬XNGP的XNet 2.0視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過BEV+Transformer架構(gòu)，在無高精地圖場景下保持85%的可用里程。但需清醒認識到，當(dāng)前智駕系統(tǒng)仍存在決策邊界——特斯拉FSD V12在夜間城市道路的行人避讓成功率雖達88%，但面對施工路段時仍需人工接管；蔚來NOP+的強光抑制能力雖突出，但在濃霧天氣下的激光雷達衰減仍會導(dǎo)致感知盲區(qū)。

這場“暗夜對決的”終局，或許不在于單一技術(shù)路線的勝出，而在于系統(tǒng)能否在復(fù)雜場景中實現(xiàn)“感知-決策-執(zhí)行”的全鏈條冗余。對于消費者而言，智駕夜間行駛安全性排名不應(yīng)成為絕對信任的依據(jù)，而應(yīng)作為技術(shù)成熟度的參考坐標(biāo)。在激光雷達與純視覺方案的技術(shù)博弈中，唯有構(gòu)建多層次的安全冗余體系，才能真正突破暗光環(huán)境的駕駛邊界。