自動駕駛領域中，純視覺與融合感知方案的技術路線之爭持續多年。前者以攝像頭為核心傳感器，模擬人類視覺感知模式；后者則整合激光雷達、毫米波雷達等多種設備，試圖構建超越人類感知能力的系統。這場爭論背后涉及技術原理、成本考量與性能上限的深層博弈。

Nullmax紐勱科技創始人徐雷在接受訪談時指出，攝像頭在信息獲取頻率與豐富度上顯著優于激光雷達。其團隊研究發現，800萬像素攝像頭每33毫秒即可輸出高分辨率圖像，而激光雷達的點云數據更新間隔達100毫秒。這種差異導致純視覺方案在需要快速決策的場景中具備天然優勢，例如突發障礙物規避或復雜路況判斷。

當前部分融合感知方案存在技術矛盾：當激光雷達與攝像頭數據沖突時，系統往往優先采信激光雷達信息。徐雷認為這暴露出視覺處理能力的不足，"過度依賴激光雷達雖能加速產品落地，但會限制系統長期發展潛力"。他強調視覺感知應作為核心能力建設，即便采用多傳感器方案，也需確保視覺處理達到足夠幀率。

針對傳感器配置的爭議，徐雷提出折中觀點：理想狀態下多傳感器融合可實現性能冗余，但實際開發需平衡成本與技術挑戰。以特斯拉為例，其選擇優先強化視覺系統而非堆砌硬件，國內頭部企業目前視覺處理幀率約10FPS，而特斯拉已突破20FPS。這種差距不僅體現在數據量，更反映算法效率與工程化能力的差異。

激光雷達廠商通過提升線數（從128線增至800線）來增強點云密度，但徐雷指出這伴隨成本激增。他更看好4D毫米波雷達的發展潛力，這種傳感器在雨雪天氣中性能穩定，且能識別攝像頭難以捕捉的微小障礙物。不過他同時強調，任何傳感器都存在物理極限，極端天氣下人類駕駛同樣面臨風險，系統設計應設定合理的性能邊界。

數據利用效率成為新競爭焦點。隨著端到端、VLA等新技術興起，廠商對極限場景數據的需求激增。Nullmax開發的數據生成系統通過AI合成技術，可在虛擬環境中創建多樣化交通場景，大幅降低真實數據采集成本。徐雷透露，該系統能自動調整交通標識、車輛位置等參數，生成的視頻流可直接用于閉環仿真測試。

談及特斯拉的技術路線，徐雷認為其成功源于對第一性原理的堅持。馬斯克團隊選擇優先突破視覺AI瓶頸，而非通過硬件堆砌快速商業化。這種策略雖面臨短期壓力，但為系統性能提升預留了充足空間。相比之下，部分國內企業因急于量產，在視覺處理能力未達標時就依賴激光雷達，導致系統在復雜場景中表現波動。

傳感器融合的技術挑戰同樣不容忽視。當不同傳感器提供矛盾信息時，系統需建立有效的仲裁機制。徐雷觀察到，多數國內廠商仍傾向于信任激光雷達數據，這反映出視覺算法尚未成熟。他建議行業應建立更科學的評估體系，在關注硬件配置的同時，重點考察系統在邊緣場景中的實際表現。