2025年，智能駕駛領域迎來了前所未有的變革，這一年的故事，從比亞迪的21款智駕版新車集體亮相開始，正式宣告了“全民智駕時代”的到來。在這場智慧出行的盛宴中，不僅比亞迪一馬當先，長安、奇瑞、吉利等國內汽車巨頭，以及博世、輕舟智航、易航智慧、知行汽車等智駕技術供應商，也紛紛加大了對“平民化”智駕方案的投入。中階智駕，這一能夠實現高快領航和城市記憶領航等功能的智能駕駛方案，正成為行業的新賽道，與去年已呈現爆髮式增長的高階智駕並駕齊驅。

然而，隨著智能駕駛技術的飛速發展，一個關於技術路線選擇的問題也逐漸浮出水面，引發了業界的廣泛討論。高階智駕的定義，在行業內並未形成統一標準。華為將高階智駕定義為需同時支援高速和城區領航功能，其純視覺方案因僅支援高速場景而被歸類為中階。但市場上不乏將僅支援高速的智駕方案也稱為高階的聲音，技術路線的“高低”之爭愈演愈烈。

純視覺智駕，作為依賴攝像頭作為主要感測器的技術方案，其核心在於數據。數據從感知到決策，全程支撐純視覺智駕的運行。隨著生成式AI與模擬技術的成熟，端到端數據閉環的反覆運算速度加快，純視覺方案的安全性和泛化能力得到了顯著提升。這一技術路徑避免了傳統模組化流程中的誤差累積，系統能夠不斷根據新數據調整和優化演算法，提升對複雜路況和場景的識別與應對。

市場的反饋也證明瞭純視覺智駕的實力。據蓋世汽車產業大資料庫顯示，2024年國內汽車市場高速NOA功能純視覺方案搭載量較2023年提升了約110%，達到了626,163輛。極越、小鵬、樂道等中國車企，更是通過純視覺方案實現了城市NOA功能，純視覺智駕車型在市場上逐漸佔據了一席之地。

儘管純視覺智駕取得了顯著進展，但其面臨的挑戰也不容忽視。早期純視覺方案在惡劣天氣條件下，如雨雪、霧天或強光直射時，攝像頭的圖像識別能力會受到限制，可能導致誤判。處理大量圖像數據對晶元算力要求極高，複雜路況下可能出現處理速度跟不上的情況。然而，隨著智能晶元算力的大幅提升、演演算法的不斷優化以及新技術的創新，純視覺智駕已經實現了實力的飛躍。

極越汽車搭載的阿波羅高階智能駕駛系統，通過深度演算法對攝像頭採集的圖像進行分析處理后，能夠構建出高精度的空間模型，在高速和複雜城市道路上提供精準的空間資訊。同時，更先進的圖像增強演算法和遷移學習、強化學習等技術，也在不斷提升純視覺智駕對惡劣天氣和罕見場景的應對能力。

特斯拉FSD系統在國內的上線，雖然還需要逐步適應中國的道路環境，但其通過影子模式收集大量實際駕駛場景數據，對系統進行持續優化的做法，為純視覺智駕的發展提供了新思路。國內廠商也在不斷探索端到端模型的開發與訓練，以提升對長尾場景的檢測及處理能力。DeepSeek與智駕技術的緊密結合，更是將純視覺智駕推向了新的高度。

晶片技術的持續升級，為純視覺智駕提供了更強大的計算支援。高性能晶元的不斷湧現，不僅提高了運算速度，降低了功耗，還滿足了純視覺智駕對實時算力的嚴格要求。通過與晶元廠商的合作，汽車廠商能夠獲得更具針對性和適配性的定製化晶元，進一步提升純視覺智駕的性能。

在這場智能駕駛的變革中，純視覺和雷射雷達兩條路線並非水火不容。華為、蔚來等車企，通過推出不同版本的智駕方案，滿足了市場的多樣化需求。技術路線沒有高低貴賤之分，只有適合與否。市場分層需求明顯，不同的智駕方案都有其生存和發展的空間。