线数多带来的优势

从直观效果来看，线数越多，垂直分辨率越高，对物体轮廓的描绘也就越精确。早期产品多使用 16 线激光雷达，这种低线数产品仅适合低速环境。随着技术发展到 32 线、64 线，逐渐适用于中低级别的 ADAS 系统。如今主流车规方案是 128 线激光雷达 ，例如禾赛科技的 Pandar128，在 10% 反射率前提下，能探测到 200 米的距离，角分辨率达 0.1°×0.125°。像极氪 9X 首次搭载的 520 线激光雷达，相比 128 线产品，垂直分辨率提升近 3 倍，可在 300 米外识别长宽超 75 厘米物体，能提前应对高速行驶中的风险。高线数激光雷达能清晰分辨 200 米外车辆轮胎纹理，而 16 线雷达仅能勾勒出模糊轮廓。高线数雷达在复杂场景中的优势也十分显著，识别路肩、低矮障碍物(如锥桶、宠物)的准确率提升 40%，误判率降低至 0.3% 以下。在极端天气下，高线数雷达的性能优势也能得以凸显，搭载 192 线激光雷达的车型在雨天仍能探测 250 米外行人，而低线数雷达在同等条件下探测距离可能缩水 60%。

更多的激光束意味着更高的安全冗余。在 360° 旋转式和一维转镜式架构中，激光雷达的线数等同于激光器的数量，众多独立工作的激光器，即便其中个别出现极小概率的失效问题，也很难对激光雷达的整体感知能力造成严重影响。

高 “线数” 面临的挑战

线数增加并非毫无弊端，最直接的就是数据量呈指数级增长。192 线雷达每秒生成 184 万点数据，这就需要强大的算力支持，例如搭载英伟达 Orin - X 芯片(算力 254 TOPS)才能实时处理这些数据。若算力不足，系统可能出现延迟甚至宕机，导致自动驾驶系统无法及时准确地做出决策，增加行车风险。

随着线数增多，激光雷达的内部构造更为复杂，生产难度大幅提升。早期若想在一个激光雷达内部垂直堆积 128 组激光收发模块，会导致激光雷达体积庞大，根本无法适配车辆，并且成本极高，阻碍了其大规模量产。虽然目前激光雷达行业的芯片化技术，已能将 128 组激光收发模块集成到几颗厘米级的芯片上，但高线数激光雷达的成本依旧高于低线数产品。以极氪 9X 搭载的 520 线雷达为例，其成本远超主流产品，一旦损坏，维修费用可能达万元级，这无疑增加了车企的硬件成本以及消费者后期的使用成本。

适配场景才关键

不同线数的雷达其实更适合不同的场景，对于 L2 + 级辅助驾驶而言，96 - 128 线即可满足需求，城区 NOA(Navigate on Autopilot，即城市导航辅助驾驶)由于路况更为复杂，需要 128 线以上配合 0.1° 角分辨率，才能更好地应对复杂路况，保障驾驶安全。而 Robotaxi 由于运营环境复杂，且对安全性、可靠性要求极高，则需 192 线以上确保在极端天气等复杂条件下的探测能力。

部分厂商通过动态聚焦技术实现 “等效高线数”，在车辆行驶至路口等关键区域时，临时提升扫描密度，在保证关键场景感知精度的同时，平衡了精度与功耗，避免因一味追求高线数而带来的高成本与高能耗问题。

由此可见，自动驾驶激光雷达并非 “线” 越多就越好。线数只是影响激光雷达性能的重要参数之一，还需综合考虑算力匹配、成本控制以及实际应用场景等多方面因素。在未来，随着芯片化技术普及，激光雷达将朝着 “高线数 + 低成本” 方向演进，与算力、算法深度融合，从而推动智能驾驶从 “可用” 迈向 “好用”，真正实现安全、高效、普及的自动驾驶愿景 。