本來以為華為的896線激光雷達就夠夸張了，沒想到禾賽科技又來了個更狠的：最高支持4320線！

是不是有點意外？

這倆之間的差別是不是就有數字差距那么大呢？

我們還得從市場說起！

禾賽科技和華為是激光雷達行業的大小王，據行業數據，2025年兩者在整體激光雷達市場中合計份額已超75%（其中華為41.3%、禾賽33.6%）；若聚焦前向主激光雷達市場，禾賽以41%的份額排名第一，華為以28.3%緊隨其后。

而且，兩家在發展方向上，也比較接近，它們推出的最新產品，都有兩個關鍵點：高線數與圖像級。

那么，激光雷達的兩大巨頭都在盤算什么呢？

01、高線數與圖像級

真的是沒想到，華為896線激光雷達的熱度還未散去，禾賽科技又把競爭推高到了一個新的維度。

4月17日，禾賽科技扔了一顆“重磅炸彈”——全球首款6D全彩超感光芯片畢加索（參數丨圖片）SPAD-SoC。

搭載這款芯片的ETX系列激光雷達最高支持4320線全彩4K超高清感知。4320線，聽上去比華為前段時間發布的896線激光雷達要強悍不少是不是？

官方公布的數據是：可以清晰識別150米內15cm×25cm的小木塊、280米內的小動物、300米內的水馬，最遠測距達600米。

對比來看，華為896線激光雷達能在120米外穩定識別高度僅14厘米的微小物體，包括橫倒錐、倒地輪胎等低反射目標；在長焦模式下，它對常規目標的最遠探測距離可達400米。

有意思的是，華為將自己的896線激光雷達稱為“圖像級”，而禾賽科技的這顆雷達，也以“圖像級”為目標，甚至稱自己為“6D全彩”。

兩大巨頭同時瞄上了高線數與圖像級，這是為什么呢？

我們先來拆解一個基本概念：什么是激光雷達的“線數”？

我們可以把激光雷達想象成一個橫向來回掃描的“掃帚”，線數就是它在垂直方向上有多少條掃描線。線數越高，意味著在垂直方向上采樣越密，輸出的“點云”密度越高，對障礙物輪廓的刻畫就越精細。

128線到896線的躍升好比從標清升級到了4K超清，正是因為這個直觀的對比，各大廠商才爭相提高線數。禾賽科技的4320線，指的是畢加索SPAD-SoC單顆芯片支持的線數達到了2160線。

但需要厘清一個常見的誤區：線數高低并不直接等于看得有多清楚。

真正決定探測精度的，是另一個參數——角分辨率，它決定了激光雷達在某個角度范圍內能捕捉到多少個點。高線數為高分辨率提供了基礎，但最終表現還取決于光學系統、算法等整體設計。896線激光雷達的角分辨率是0.05°(H) x 0.03°(V)，4320線激光雷達的角分辨率是0.05°(H) x 0.05°(V)，都非常優秀。

為什么兩家突然都盯上了“圖像級”？

答案也很簡單：自動駕駛對感知精度的要求，已經到了傳統激光雷達的極限。

L3級及以上自動駕駛有一個硬性要求：車輛必須能自主識別道路上的各類障礙物，尤其是低矮、異形的小物體。這是中國工信部《汽車駕駛自動化分級》與歐盟 GSRII 通用安全法規 II明確規定的安全底線。

比如高速上掉落的輪胎、150米外一個15厘米高的小木塊、夜間突然竄出的小動物等等。傳統128線激光雷達輸出的點云相對稀疏，在遠距離下這些物體的輪廓只有寥寥幾個點，算法很難判斷“那到底是什么”。

用業內人士的話說：“看不清，就只能靠猜。”

但是，自動駕駛不能靠猜。傳統激光雷達對遠距離低反射率小目標的漏檢是高速場景下嚴重事故的罪魁禍首之一。

于是，行業達成了一個共識：激光雷達必須從“看得見”進化到“看得清”。

而所謂“圖像級”，就是讓點云密度高到可以像圖像一樣清晰地勾勒出障礙物的每一個細節，同時盡可能豐富信息維度——這就是禾賽提出“6D全彩”、華為強調“圖像級”的根本動因。

02、兩條路線一個目標

兩家企業的目標是一致的——讓激光雷達輸出的點云數據，從過去稀疏、模糊的輪廓，變得像圖像一樣富含細節，能夠直接支撐高級別自動駕駛的感知需求。

但達成目標的方式，截然不同。

禾賽走的是“物理堆疊”路線，核心武器是自研芯片。

禾賽是目前行業內唯一實現激光器、探測器、激光驅動器、TIA芯片、ADC芯片、數字信號處理器和控制器等七大關鍵部件全棧自研的激光雷達公司，自研芯片累計交付量已達2.3億顆，2026年底預計突破3億顆。

禾賽的“畢加索”SPAD-SoC芯片單顆就能支持2160線，通過兩顆芯片協同工作，ETX最高可支持4320線。

更重要的是，這顆芯片的光子探測效率（PDE）突破了40%，達到了國際頂尖水平。

光子探測效率PDE是衡量SPAD芯片感知能力的核心指標，直接決定了激光雷達“看得多遠、看得多清”。

華為走的是光學架構路線。

其中，新一代896線激光雷達采用了行業首創的“雙光路架構”，內部集成了廣角和長焦兩個不同焦段的接收單元——廣角負責120°大范圍掃描，長焦聚焦前方遠距離細節，兩者協同形成類似“高清畫中畫”的效果。

通俗地說，禾賽用硬核的芯片物理堆疊來“硬算”，華為用精巧的光學架構來“巧算”。

據官方實測，搭載該雷達的問界M9在120km/h夜間高速上，對倒地輪胎等低反射率目標的識別距離提升了190%。之前我們團隊也實測過，尺寸剛剛超過14cm的黑色玻璃杯在地庫暗光環境下是可以識別出來的。

03、圖像級≠攝像頭

禾賽科技聯合創始人孫愷在發布會上提出了一個觀點：具備攝像頭成像水平的激光雷達正在成為現實。

成像水平都達到攝像頭級別了，那能否直接去掉攝像頭？

答案是：并不能！

“圖像級”這個詞很容易讓人誤以為激光雷達要取代攝像頭了，這是一個常見的誤解。

無論禾賽的6D全彩激光雷達，還是華為的圖像級激光雷達，它們輸出的仍然是點云數據，只不過點云的密度和色彩信息極其豐富，看起來“像”圖像。

禾賽的“6D”指的是XYZ三維空間坐標加上RGB三通道色彩信息，6個維度同時輸出——每一個點原生自帶顏色信息，實現了芯片級的像素級融合，無需后期拼接。

但這套數據和人眼或攝像頭看到的“照片”有本質區別：攝像頭是在連續平面上的二維像素陣列，擅長語義識別但受光照條件影響；激光雷達則是三維空間中的離散點云，擅長精準測距但點與點之間仍有間隙。

即便4320線激光雷達采集的信息，放大后點與點之間仍然有間隙。

激光雷達的“看見”是幾何意義上的精準感知，而攝像頭能真正“看懂”物體的語義——比如讀出路牌上的具體文字。

雙方的能力恰好互補：激光雷達擅長三維精確測距，不受光線干擾；攝像頭擅長紋理細節和語義識別，但對光照條件敏感。

在高級別自動駕駛架構中，兩者共同構成“異構冗余”——用兩種不同的技術完成同一個任務，一方的弱點恰好是另一方的長處，相互查漏補缺。

華為車BU CEO靳玉志在發布會上也強調了這一點：“在自動駕駛完全成熟前，不應只賭單一路線。”

結束語

2025年前向主激光雷達市場上，禾賽以41%的份額排名第一，華為以28.3%緊隨其后。再加上速騰聚創率先實現了520線數字化激光雷達的量產落地，三者共同構成了高性能激光雷達的“三強”競爭格局。

搭載畢加索芯片的禾賽ETX系列激光雷達預計2026年下半年量產交付，并計劃于2027-2028年廣泛搭載于多款旗艦車型上。無論最終哪條路線占據上風，受益的都是消費者。

激光雷達從“有沒有”進入了“好不好”的時代——更高的分辨率、更遠的探測距離、更豐富的色彩信息，共同指向一個更樸素的目標：讓你的車，在你看不見的危險到來之前，先幫你看見。