扫地『机器人』️在屋内精准避障，泳池『机器人』️在水下高效清洁，特斯拉汽车在街道自主行驶。这背后是两种技术路线——激光雷达与视觉感知的较量。
清晨，一台扫地『机器人』️悄然启动，它通过激光雷达快速扫描整个房间，构建出精确的二维地图，随后开始高效清扫。与此同时，后院泳池中的清洁『机器人』️正利用抗腐蚀的绿光激光雷达，在浑浊的水下规避障碍物。而公路上，一辆特斯拉汽车则依靠纯视觉方案，在复杂路况中自如穿梭。
这三种场景，展现了感知技术的不同路径。2025年上半年，全球智能家居清洁『机器人』️市场出货量同比增长33%，其中泳池『机器人』️出货93.3万台，同比增长18.7%。而特斯拉FSD系统正在全球范围内加速推广。
扫地『机器人』️：激光雷达成为高端标配，视觉方案后来居上
在家庭服务『机器人』️领域，激光雷达与视觉感知的竞争已初见分晓。目前，高端扫地『机器人』️普遍采用激光雷达（LiDAR）作为主要导航方式。这种技术通过发射激光束并分析反射信号，能够实时构建精确的室内环境地图。
激光雷达导航的优势在于其测距精准、稳定性高。采用dTOF（直接飞行时间）测距原理的激光雷达，点云采样频率可达每秒60,000点，对70%反射率目标的探测距离可达50米，精度达到±2厘米。
这使得扫地『机器人』️能够高效规划路径，避免随机碰撞。
然而，视觉方案（VSlam）正在迎头赶上。基于摄像头的光流技术通过分析连续图像变化来计算位移，尤其在应对动态环境变化方面展现出灵活性。视觉方案的优势在于获取丰富的纹理和颜色信息，能够识别特定物体如拖鞋、电线等，进行针对性避障。
两种技术融合成为行业新趋势。目前市场上高端产品开始采用“激光雷达+视觉”的多传感器融合方案，激光雷达提供精确地图构建，视觉系统则负责识别特定物体类型，实现优势互补。
行业专家指出，扫地『机器人』️技术正从单一传感器向多传感器融合方向发展。未来，随着算法进步，视觉方案成本较低的优势可能使其在中低端市场占据主导，而激光雷达则继续巩固在高端市场的地位。
泳池『机器人』️：水下感知的技术突破与挑战
泳池『机器人』️作为户外清洁『机器人』️的新兴品类，其技术发展长期滞后于扫地『机器人』️。传统泳池『机器人』️多采用随机碰撞的清洁方式，清洁效率低，用户体验差。究其原因，水下环境对感知技术提出了独特挑战。
普通红外激光雷达在水下表现不佳。905nm、1550nm红外激光在水中衰减严重，传播1米后能量损失超过60%，无法满足泳池清洁所需的5米以上有效测距。这限制了泳池『机器人』️的智能化发展。
近期，水下激光雷达技术取得关键突破。光峰科技推出的远眸D10水下蓝光激光雷达采用450nm蓝光激光，其水下抗衰减能力远超传统红外光达百倍以上，将消费级水下『机器人』️的有效测距能力突破至10米。
与此同时，EAI科技则推出了水下绿光激光雷达YDLIDAR TW3，采用100Klux抗光技术，即使在悬浮物较多的浑浊水体中，也能保持稳定、精准的探测性能。这款产品还采用耐盐耐氯抗氧化的高性能复合材料，从根本上抵御泳池苛刻化学环境侵蚀。
水下视觉系统同样面临挑战。摄像头在水下易受光线折射、悬浮物遮挡以及波纹反射干扰，识别精度大幅下降。因此，纯视觉方案在水下环境应用受限，激光雷达成为泳池『机器人』️智能化的首选技术路径。
随着全球泳池数量接近3000万个，而泳池『机器人』️渗透率仍较低，这一市场空间广阔。技术突破将推动产品从“功能机”向“智能机”转变，实现精准导航与全覆盖清洁。
特斯拉FSD：纯视觉路线的坚持与演进
与清洁『机器人』️领域不同，特斯拉在自动驾驶领域始终坚持纯视觉技术路线。这一选择背后有着深刻的战略考量。
特斯拉FSD系统通过8个摄像头（360°视野，最远250米探测）构建环境模型，无需依赖高精地图或激光雷达，即可在复杂道路中完成导航、变道、停车等操作。该系统依托特斯拉自研的HW4.0自动驾驶『芯片』，算力较前代提升2.5倍。
核心在于数据优势。特斯拉全球数百万辆车每天产生海量视频数据，这些数据训练出的AI模型，是特斯拉敢不用激光雷达的底气。马斯克曾称激光雷达是“瘸子们的拐杖🩼”，认为当AI强大到能通过2D图像脑补3D世界时，所有雷达都会变成废铁。
特斯拉FSD系统采用“端到端”架构，将感知、预测、规划三个独立模型合并，直接从传感器数据中生成控制指令。这种架构使系统应对复杂场景的能力显著提升，车辆运行更加拟人化。
2025年，特斯拉推出FSD重大更新，AI模型参数规模扩大10倍，在应对罕见路况方面带来重大的阶段性改进。同时，特斯拉计划推出无人驾驶出租车服务，进一步验证其技术可靠性。
然而，纯视觉方案也有局限性。特斯拉车辆曾多次出现将白色卡车误判成天空、无法有效识别雪糕筒等情况，暴露出纯视觉系统在特定场景下的感知缺陷。
技术路线对比：成本、性能与适用场景的平衡
激光雷达与视觉技术路线各有优劣，其适用场景主要取决于成本、性能需求和环境特点。
成本方面，视觉方案具有明显优势。特斯拉纯视觉方案硬件成本不到1000元，而一套128线激光雷达+4D毫米波雷达组合售价约1.2万元。这也是特斯拉能够保持价格竞争力的原因之一。
性能表现上，激光雷达在精度和稳定性方面更胜一筹。搭载激光雷达的车型，AEB生效速度比纯视觉方案快0.3秒。这0.3秒意味着时速100公里时，刹车距离缩短8米。激光雷达波长905-1550纳米，精度达到厘米级，能识别坑洼深度甚至井盖纹理。
环境适应性方面，两者各有千秋。激光雷达在恶劣天气下性能大幅下降，暴雨天会变成“瞎子”——雨滴散射导致点云数据噪音激增50倍。而毫米波雷达却能笑到最后：波长大于雨滴直径，可穿透暴雨大雾。
数据与算法需求方面，视觉方案高度依赖大量数据进行训练。特斯拉的纯视觉方案需要价值10亿公里的训练数据来弥补硬件短板。而激光雷达方案对数据的依赖相对较低，但需要复杂的传感器融合算法。
从应用场景看，视觉技术更适用于标准化的开放环境，而激光雷达在受限或结构化的环境中表现更佳。这也解释了为什么特斯拉选择纯视觉方案应对复杂的道路环境，而家庭清洁『机器人』️则倾向于采用激光雷达。
行业未来趋势：融合感知与成本下降的驱动因素
随着技术进步，激光雷达与视觉感知的界限正逐渐模糊，未来发展趋势显现出几个明显方向。
成本下降是激光雷达普及的主要驱动因素。曾经售价80万的“豪车专属”激光雷达，正在变成20万家用车的标配。华为给车企供应的96线激光雷达，报价已压到8000元以内。大疆Livax甚至推出4999元的车规级雷达。
技术融合成为必然选择。多种感知技术的融合应用能够弥补单一传感器的缺陷。国微感知推出的3D雷视一体传感器实现了激光雷达与视觉传感器的深度融合。该产品将激光雷达精准的测距能力与摄像头出色的色彩识别能力有机结合。
『芯片』化与集成化是另一趋势。以色列公司Opsys推出邮票大小的雷达『芯片』，通过数万个微型天线实现扫描。这种方案可能在未来三年把雷达价格打到100美元💵区间。华中科技大学等团队研发的“双模态”激光雷达系统，则可以在高精度扫描模式和闪光模式之间自由切换。
车路云一体化将重构技术路径。随着智能道路基础设施普及，单车智能的需求可能降低。百度Apollo在保定部署的智慧路灯上集成激光雷达，每公里成本比车载方案低90%。当道路变成“先知”，车辆只需要简单传感器就能实现高级别自动驾驶。
未来，自适应感知系统将成为主流：系统能够根据环境条件自动切换主要感知方式，如在恶劣天气下增加对雷达数据的权重，在理想条件下依赖视觉信息。这种灵活性将最大程度提升系统稳健性。
商业应用展望：不同场景的技术差异化选择
在不同应用场景下，激光雷达与视觉技术的商业应用前景存在明显差异。
家庭服务『机器人』️领域，技术选择受成本与性能平衡的影响。扫地『机器人』️市场呈现高端产品采用激光雷达，中低端产品倾向视觉方案的分化格局。随着泳池『机器人』️智能化需求上升，水下激光雷达市场迎来爆发式增长。2025年上半年，泳池『机器人』️出货93.3万台，同比增长18.7%。
自动驾驶领域，技术路线分化更加明显。特斯拉坚持纯视觉方案，而多数中国车企选择激光雷达与视觉融合的路径。华为甚至将激光雷达与ADS智驾系统、鸿蒙座舱打包成“全家桶”，打造差异化竞争优势。
跨界技术复用成为新趋势。智能驾驶企业积累的感知技术正在向『机器人』️领域溢出。小鹏机器马共享XNGP导航决策算法，技术复用率超60%。知行科技等智驾公司也成立『机器人』️子公司，将自动驾驶技术复用到『机器人』️平台。
从市场规模看，2025年我国智能汽车出货量将达约2500万辆，复合增长率达16.1%。到2035年，全球超半数新车将搭载L2+/L3功能；至2042年，欧洲L2+/L3市场规模将超40亿美元💵。这一增长将带动感知技术需求大幅提升。
未来，场景定制化将成为技术发展关键。水下『机器人』️需要抗腐蚀的激光雷达，自动驾驶汽车需要车规级传感器，工业『机器人』️则需要高精度测距设备。一刀切的技术方案将不再适用，差异化选择成为主流。
激光雷达与视觉技术的竞争远未结束。在扫地『机器人』️领域，激光雷达成为高端产品的标配；在水下泳池清洁领域，新型蓝光、绿光激光雷达突破水下感知瓶颈；而在自动驾驶领域，特斯拉用纯视觉方案挑战着物理极限。
未来十年，融合感知将成为主流趋势。智能系统将根据不同场景自适应选择最佳感知方式，就像人类在不同环境下会调整视觉注意力一样。华为的激光雷达、特斯拉的纯视觉，以及各家企业的融合方案，都在为这个未来铺路。
技术本身只是工具，真正的赢家将是那些能巧妙组合应用这些工具，为用户创造价值的企业。
