多年探索后，车企、自动驾驶企业已推出了多种方案，其中安全性最高的方案，除了高算力芯片，还需要大量摄像头、毫米波雷达、超声波雷达，以及一定数量的激光雷达。
2024年国际电子消费展上，大疆展示了城区领航辅助驾驶系统。演示车基于单颗高通Ride（SA8650P）平台自动驾驶系统级芯片、12颗摄像头、12颗超声波雷达、1颗毫米波雷达，就实现了城区NOA级别的高阶辅助驾驶，主打低成本、高收益。
2023年上汽通用五菱旗下的宝骏汽车宣布，宝骏云朵460将搭载与大疆联合打造出的“灵犀智驾2.0”系统，该车通过800万双目摄像头、4颗环视摄像头、1颗后单目摄像头，实现了0~130km/h全速域智能行车辅助跨层记忆泊车、循迹倒车等功能。
按照大疆车载公开的信息，最低仅需7~9颗摄像头搭配32TOPS算力自动驾驶芯片，即可实现区域记忆行车，而L2+级城区领航驾驶，只需要将自动驾驶芯片升级到80TOPS。为了能够适应自动驾驶时代需求，NVIDIA开发的芯片Thor算力高达2000TOPS，是大疆所需的25倍，成本差距可想而知。
此外，一些车企虽然可以用低算力芯片实现高阶辅助驾驶，但需要高精度地图的加持，大疆自动驾驶方案则完全摆脱了对自动驾驶的依赖。
10万元~15万元的宝骏云朵460灵犀版，在大疆车载技术的加持下，都能实现高阶辅助驾驶。比亚迪、一汽产品销量更高，可以通过平摊研发、生产成本，进一步实现该技术下放。甚至说，未来海鸥、海豚等A0级车，都有可能实现高阶辅助驾驶，甚至通过记忆模式在固定路段实现自动驾驶。
36氪报道称，比亚迪曾接触过华为汽车业务，但后者认为合作空间不大，婉拒比亚迪。小通推测，可能是华为认为成本无法压缩到比亚迪可以接受的范围，毕竟现阶段秦PLUS、驱逐舰05的部分版本已支持L2级辅助驾驶，未来难免需要升级到城区领航辅助驾驶，但这个价位的车，显然难以普及多颗雷达。
华为已是国内激光雷达头部企业，自然希望推广更加安全的融合视觉模式，不追求极致成本压缩。然而纵观汽车行业，无激光雷达、高精度地图的低成本融合视觉，甚至取消毫米波雷达、超声波雷达的纯视觉方案，正逐渐成为主流。
安全真的没有成本重要？
纯视觉自动驾驶方案一般会提到一个名词「双目视觉」，指两颗人眼排列的摄像头，从两个角度拍摄前方场景，用于建立环境模型。
某车企给出的解释是，人依靠两只眼睛，就能识别环境信息，汽车依靠两颗摄像头，也能实现自动驾驶。出于安全考虑，车企一般还会在汽车周围分布多颗摄像头，以判断周围环境。大疆的低成本方案，需要7~9颗摄像头，也是为了保证安全。
车用摄像头通常像素不高，只有双目视觉摄像头为800万像素，其他摄像头像素更低，部分甚至可能不到100万像素，单颗成本100元左右。德邦证券给出的信息显示，传统毫米波雷达单颗成本一般在250元~400元，激光雷达单颗成本则高达6000元~7000元。
一颗激光雷达的价格，足够一辆车配齐一套摄像头加自动驾驶芯片。毫米波雷达的成本固然低一些，但销量累计之下，再微小的成本，也不是小数字。以比亚迪秦PLUS为例，2023年卖出45.58万辆，假设每辆车多出一颗300元的毫米波雷达，2023年累计成本就增加了1.37亿元。
高精度地图同理，尽管可以提供厘米级精度的环境数据，但需要大量人力物力测绘，而且部分地区可能需要反复测绘，如此一来增加的成本太高了。正因如此，近几年车企都在宣传无图智驾，摆脱对高精度地图的依赖。
车企节约成本我们可以理解，然而放弃激光雷达、高精度地图，意味着对于自动驾驶算法提出了更高要求。人判断环境不仅依靠双眼，还有听觉、触觉等，人脑也与车机系统不同，计算机神经网络无法实现真正意义上的模拟人脑。
当然，除了成本问题，激光雷达还有一个缺点，那就是极度依赖高精度地图。车辆需要通过激光雷达收集信息，并结合高精度地图进行定位，以提高准确性。但中国面积高达960万平方公里，任何企业都不可能做到全国高精度地图绘制，大多数场景下高精度地图无法成为融合视觉的一部分。
激光雷达若想摆脱对高精度地图的依赖，除非芯片算力或计算机神经网络达到极高水平。
种种原因导致，激光雷达的成本逐渐降低，声音却没有提高。
车企仍在探索，未来尚未定轨
自动驾驶何时能够开放，暂时无法确定，但L3级自动驾驶已经路测，预计2030年之前即可实现商用。至于哪种方案未来能够成为主流，暂时无法给出定论，仍需车企不断探索。
小通认为，高端豪车价格高昂，可以配备高算力芯片+激光雷达， 以确保安全性。中低端车型则可以通过摄像头搭配毫米波雷达走混合视觉路线，确保安全性的同时，尽可能降低成本。
纯视觉方案成本较低，安全性存疑，尤其是在亮度太低或光源复杂、大雾天气等场景，摄像头没有雷达可靠性高。
华为、禾赛科技等企业，正致力于降低激光雷达的成本，他们的预期目标是200美元以内，甚至100美元以内。神经网络的不断发展，未来激光雷达也有可能摆脱对高精度地图的依赖。