都是纯视觉驾驶辅助, 几万块的车和几十万的车有啥不同?

2025号称全民智驾年，各家为了降低硬件成本，纷纷给便宜的车用上纯视觉方案，如果说摄像头加芯片就能实现纯视觉智驾的话，那按道理我的手机加个轮子就能造一台新能源带高阶驾驶辅助的车了。

那么如今众多纯视觉方案驾驶辅助的车，几万块的与几十万的到底有什么区别呢？

三个点：

硬件，也就是传感器的数量，包括摄像头、毫米波雷达等，只有看得到环境，你才能做出相应的决策。

软件，也是视觉方案的核心。视觉方案不是光堆硬件就有用，别以为12个摄像头一定比7个强，一方面你得有足够的算力去处理摄像头采集的图像。

另一方面算法的效率也影响整体的效果。能否有更少的算力、更少的摄像头来实现同样的智驾水平，这里面的门道可多了。

我们先来看看几款用视觉方案车子的硬件配置与成本差异（从便宜到贵）

1.比亚迪海鸥

硬件配置：采用「天神之眼C」纯视觉方案，包含12个摄像头（含800万像素三目前视摄像头）、5个毫米波雷达、12个超声波雷达，搭载Orin N芯片（算力84TOPS）。硬件总成本控制在5000元以内，显著低于行业平均水平（6000-7000元），得益于比亚迪规模化采购和自研技术。

特点：仅支持高速领航和基础自动泊车。

2.纳米 06

硬件配置：采用1颗TDA4 VH芯片（算力32TOPS），7 个摄像头（包含800 万像素惯导双目），5个超声波雷达，成本约 8000元。

特点：入门的前视双目属于仿生人眼的设计，能实现测距和生成稠密点云的能力。具备高速NOA和城市记忆领航、跨楼层记忆泊车（天神之眼C不具备）能力。

3.宝骏云海

硬件配置：采用1颗TDA4 VH芯片（算力32TOPS），7 个摄像头（包含800 万像素惯导双目），3个毫米波雷达，12 个超声波雷达，成本约 1 万元

特点：依赖端到端模型和动态 BEV 感知技术，通过记忆存储实现城市记忆领航。

4.红旗天工 05/08

硬件配置：高通8650芯片（算力100TOPS）包含12个摄像头（800w像素仿生双目 +800w像素长焦单目）；1个毫米波雷达， 12 个超声波雷达。成本约 1.5 万元。

特点：在惯导双目的基础上再增加一枚800w像素的长焦摄像头，覆盖更广的视野。具备高速NOA和城市NOA能力。

5.小鹏Mona M03 MAX版

硬件配置：双Orin-X芯片（算力508TOPS）、12个摄像头、12个超声波雷达、3个毫米波雷达，支持高速NGP和城市NGP，以及自定义泊车，硬件成本约1.2万元。

特点：以 15 万价格普及基础版 XNGP， 因整车成本控制，依赖基础车端模型，复杂场景（如异形障碍物识别、极端拥堵）的处理能力有限，且 OTA 更新周期较长。

6.小鹏X9

硬件配置：全系标配双Orin X芯片（算力508TOPS）、12颗摄像头，其中8颗800万像素摄像头、12个超声波雷达、3个毫米波雷达，支持高速/城区双场景NGP，可跨楼层自动泊车，硬件总成本约2万元。

特点：与M03硬件差不多，但X9可通过云端 + 车端大模型实现端到端优化，城市 NOA 通过率持续提升，且每两天推送一次版本更新

7.特斯拉Model 3

硬件配置：HW4.0（算力720TOPS），包含8个摄像头（500万像素前视双目摄像头），传感器和摄像头成本约1万元，芯片及软件成本约5000元，总成本约1.5-2万元。支持FSD，不过选装要加钱

特点：依赖纯视觉神经网络，但本土化数据积累不足，复杂场景易触发接管。

小结：纯视觉方案的差异本质上是硬件规格、算法成熟度与场景覆盖能力的综合体现。高端车型通过更高分辨率的摄像头、更强的算力和更丰富的数据训练，显著提升了智能驾驶的安全性和可靠性，但硬件成本也相应增加。

那么问题又来了：

既然都是视觉方案的标杆，要是想用智驾来减轻上下班的压力，哪款更合适？

首先，如果你平时主要走城市路，哪怕有激光雷达的车子也不一定完全靠谱。所以方向盘还是要掌握在自己手中，在快速路段使用纯视觉驾驶辅助更加安全可靠。

在预算有限的情况下，10万左右搭载卓驭方案双目摄像头的东风纳米或者宝骏是个不错的选择，虽然算力不高但卓驭算法很不错，用起来并不智障。

预算有15万的话，选择搭载双Orin X芯片的小鹏MONA M03，有高算力做后备，而且小鹏在智驾方面积累也足够，属于性价比挺高的选择。在实际体验中，MONA M03的变道辅助非常果断，简直就是老司机。

预算再往上，纯视觉体系就特斯拉和小鹏这两家了。考虑到特斯拉高昂的FSD费用，小鹏无疑是最好的选择。而小鹏X9/G9的实际表现无论是在快速路还是城区道路，实际表现在行业中都是名列前茅。

总结：

虽然都是纯视觉，但硬件和算力的差异导致实际呈现的功能不同，低价车为控制成本，硬件规格低，仅能满足基础功能；高价车通过高算力 + 多摄像头，实现更复杂的环境理解和功能覆盖。当然了，再强的驾驶辅助也会出现压实线之类的违规操作，毕竟驾驶辅助始终是辅助，开车还是得驾驶员自己眼观六路耳听八方。