3月4日华为鸿蒙智行技术发布会后，华为发起一波896线激光雷达的宣传攻势，社媒上到处都有类似的信息。看上去华为在激光雷达分辨率的竞赛中，暂时领先。传感器的升级，是否能大幅提升辅助驾驶的能力？余承东的说法是“（896线雷达）成为在马路上能够看到的车里面，最强大的全向的立体融合感知系统”。问题是，多大幅度。该雷达是否足以担得起 “震撼”、“颠覆式创新”、“进入3D成像时代”等大词儿。

当然，广告界词汇通胀是必然的，只要不出格就不算误导。但要较真的话，还得从技术逻辑上探寻一番，不宜人云亦云，也不能无脑否定。

这款“开发了4、5年”的激光雷达，是否具有独到的创新性？显然的，这是迄今量产激光雷达里面，分辨率最高的。2025年晚些时候，搭载速腾聚创EM4（超500线）的极氪9X、智己LS9等交付，几个供应商试图形成一种氛围，旗舰车型，必须要搭载500线以上激光雷达，才配上桌。

华为这款激光雷达的创新性在于双光路（大概率为转镜方案），广角384线/120°，长焦512线/60°，叠加起来才是896线。低速时开广角，高速时叠加长焦。

按照华为的说法，低光照、时速120公里，能辨识120m远14cm的远处物体；162m远辨识到30cm物体。有助于更早采取合适策略（刹停、避障），提升驾驶安全。

高密扫描能识别低矮物体，只是一方面。更重要的是，提升了“低反射目标”的识别距离。而这些目标，是过去最容易出现误判的内容。所谓“低反射”，就是有些物体，天生就对激光雷达发射的特定波长的光（华为可能选了1550nm短波红外光）吸收比较多，反射较少，比如黑色轮胎、深色的车辆和物体。有必要指出，人类肉眼能看到的波长在380~740nm之间，所有激光雷达都选择人眼不可见的波长。

传感器辨识度提升了就能强化辅助驾驶能力？两者并非线性关系。必须把传感器纳入到信息-决策系统当中去考虑。

决策系统拿到了来自摄像头的2D图像、激光雷达的3D点云、毫米波雷达测距等一大堆数据，第一步要做的是“数据对齐“，就是将所有数据标注到一个假想的俯视图上，解决格式不同的问题。

第二步，大家都知道是“融合”。这里面说道很多，华为可能采用了一种名为“交叉注意力融合”机制，就是让图像和点云，在算法层面上“交流增强”，而非各自为政。记住，这一步，要耗费算力。

第三步就是进行所谓的“语义和时空优化”。我们不必管术语，简单说就是让远处的点云“更丰富”一点，让小物体更显眼一点。而高分激光雷达，恰恰在这一环节，提供了直接的物理证据。

最后一步，决策和预测。P了半天图，目的是要完成目标检测和轨迹预测，这样才能知道接下来该咋开。这一步涉及世界模型车端算法的一些细节，不展开。

任何智驾系统里面，障碍物检测与此前的训练质量有关，系统最终要在10毫秒内完成博弈决策，时间很紧凑。物理证据的权重，远高于插值计算。高分激光雷达雷达，让决策变得简单，系统失误的概率更低，也缩短决策用时。

华为提出，已经交付的尊界S800和问界M9都可以付费换装新雷达。有人指出，如果算法不针对新雷达优化，就没意义。同时还要考虑，既有算力能否支撑更多的数据冲击。

任何企业，制定算力装车方案的时候，一定考虑冗余。有没有一种可能，如果算法优化得好，新雷达不会导致算力过载。

眼下新雷达分辨率增加4倍，但给算力增加的负担，可能远小于4倍。不知道具体算法的情况下，负担无法量化。相信生产商自己会有准确的评估。

这一结论的前提，是要实施专门算法优化。对于这一点，不妨看看大自然的杰作：

游隼是速度最快的动物，俯冲时速超过300公里。其视觉分辨率是人的6~8倍（得益于其视锥细胞密度和双黄斑），游隼能在3000米高度发现地面上麻雀大小的鸟类。其刷新帧率（130帧）远高于人眼（24帧），游隼在高速下看到的画面，依然流畅清晰。其专注力相当高，面对成群猎物，能轻易盯住最初选定的那一只。

游隼发现目标，马上俯冲猎杀。高速下，其视网膜上的数据流高达100M/s。在毫秒级时间里，其大脑就完成一连串的计算：目标分割（从背景中分离）、特征点跟踪、轨迹预测、自身姿态解算、攻击路径规划。一旦猎物轨迹变了，它能在0.3秒内完成调整并重新锁定。

这一连串的行为模式，就像一套高效的自动驾驶系统（还是三维的）。

这样一个超高分辨率、超高刷新率、快速神经计算和高度特化的动态目标识别算法于一体的完美系统，可能只有几十Tops稀疏算力。

游隼用于视觉-运动追踪的神经网络，算法经历了大自然数百万年的优化和特化。异步耗散式计算，效率远超任何AI（只须几块生肉供能）。这正是专用神经网络芯片（NPU）应该干的活儿，必须与GPU和CPU负担的任务分开。游隼不会仅因为盯住猎物就累得脑仁疼。

这就是为什么，车载算力Soc都采用异步多核计算核心（CPU+GPU+NPU），不同任务分配给不同的计算资源。NPU多承担任务，对于整个Soc算力载荷，增加量可控可负担。前提是高分激光雷达雷达的能力，必须通过优化NPU算法，才能兑现。

现在的激光雷达“军备竞赛”已经很明显。目前全球九成以上的激光雷达市场，都被中企占据，盈利拐点已经出现。就在华为发布会后几天，速腾聚创也放话，EM4可向上定制，720线、1080线，2160线都“可量产”。分辨率竞争才刚刚开始，不出意外的话，八成又是软硬一体、垂直整合能力更强的供应商，最终占据竞争优势。

接下来，如果消费者形成“高端车都用高分激光雷达”的印象，对纯视觉路线的品牌不利。华为力图在消费者心目中建立起“更高线数=更高安全”的印象，但技术上实现，并不是像看上去那么简单。需要通过更多实证和用户体验，才能回过头来证明这一点。在此之前，标志意义大于技术价值。

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