拿掉激光雷達：何小鵬向左，供應鏈向右

作者 / 叢杰

出品 / 科技Nice（Tech-Nice）

拿掉激光雷達，根本不是1500塊錢的BOM成本之爭，而是一場利潤池的無聲遷徙。

傳統車企以為砍掉傳感器是給利潤解套，實際上，這是把一次性的硬件采購，變成了無底洞式的云端算力軍備競賽。沒有百萬銷量攤銷、沒有百億級持續算力投入的玩家，在這場純視覺的博弈里，連看牌的資格都沒有。

降本的“特洛伊木馬”：被誤讀的硬件賬本

小鵬GX上市發布會后，何小鵬的一句“汽車領域不需要激光雷達了”，在行業激起千層浪。

大眾的普遍認知是：智駕正在下沉。15萬以上的車型，激光雷達搭載率節節攀升。在肉搏的紅海里，砍掉激光雷達是為了生存，是迫于價格戰的無奈“減配”，這個結論流于表面。

目前，一款售價15萬到20萬元的純電車型，整車毛利率如果想維持在15%的生死線上，其BOM成本必須死死壓在12萬元以內。而在過去，一套包含單顆激光雷達的智駕硬件系統，成本在3000元到5000元之間。這意味著，僅僅一個傳感器及其配套芯片，就吞噬掉了整車近4%的BOM額度。

何小鵬高喊“堅定”的背后，不是因為純視覺比激光雷達更安全，而是因為在15萬這個價格帶，多一顆激光雷達，就意味著新車可能在上市當天就失去定價權。

但這正是純視覺路線拋給整個行業的“特洛伊木馬”。

表面上，你省下了硬件成本，毛利率拉升了。可實際上，智駕系統的技術債，只是從車端被打包轉移到了云端。劉先明提到的“第二代VLA（視覺-語言-動作）大模型”，其本質是一個吞噬資金的超級黑洞。

沒有了激光雷達提供的高精度點云數據作為“標準答案”，純視覺路線必須依靠海量的長尾場景（Corner Cases）數據，去喂養云端的多模態大模型。

對于中小規模車企而言，純視覺不僅不降本，反而比搭載激光雷達更昂貴。

原因在于，激光雷達是一個“高下限”的工具。它自帶物理測距屬性，哪怕車企的軟件算法再平庸，依靠激光雷達的硬性感知，也能做到70分的智駕體驗。

純視覺則是“低下限、高上限”。要從50分做到90分，車企需要在云端搭建巨大的算力集群。如果你的年銷量只有10萬輛，那么平攤到每輛車上的云端算力研發成本，將是一個天文數字。

這時候，你還覺得純視覺是解藥嗎？

算力地租：從物理資產到虛擬軍備的轉移

馬斯克在推行FSD純視覺路線時，全行業都在嘲笑他的偏執。但很少有人注意到特斯拉在財報中逐年飆升的CapEx。特斯拉為了給純視覺做支撐，砸下的是百億美金級別的算力集群。

這已經不是汽車制造業的邏輯了。這是互聯網大廠的算力地租邏輯。

劉先明強調，在極端天氣和復雜工況下，小鵬靠的是“大算力、大模型、高密度傳感器”。這句話翻譯過來就是：車端的硬件克制，需要云端的算力瘋狂來補。

傳統汽車行業的競爭，比的是供應鏈的壓榨能力。車企對一級供應商說：“今年給我降價10%。”供應商咬咬牙，還能擠出油水。

但在純視覺時代，車企的壓榨對象變成了英偉達、變成了阿里云或騰訊云。算力芯片和數據中心不會陪你打價格戰。算力的價格是剛性的，甚至隨著大模型需求的爆發而在上漲。

當車企把1500塊錢的激光雷達砍掉，轉頭卻要在云端為每輛車支付每年數百元的“數據處理與訓練地租”時，這到底是進化，還是慢性自殺？

公開數據顯示，目前國內頭部車企的云端算力儲備動輒達到幾億億次（FLOPS）級別。每月的電費、服務器折舊、算法工程師的薪酬，都在瘋狂蠶食企業原本就微薄的利潤。小鵬GX選擇這條路，是基于它已經完成了前期的算力基建；而那些盲目跟風、企圖通過“純視覺”偷懶省錢的跟進者，終將被算力成本絞殺。

硬件供應商的黃昏與硅谷的狂歡

倒退十五年，手機廠商比拼的是攝像頭的像素、是各種奇特傳感器的堆疊。那時的索尼、歐菲光風光無限。但當蘋果開始深度自研A系列芯片，并引入計算攝影之后，硬件參數退居二線，算法與算力芯片統治了一切。

現在的汽車行業，正在重演這一幕。

何小鵬說：“激光雷達在很多其它行業還是需要，但是在汽車領域不需要了。”這句話，幾乎是對國內一眾激光雷達獨角獸的“定向爆破”。

過去三年，靠著中國新能源汽車的智駕內卷，幾家國產激光雷達廠商成功IPO，出貨量驚人。它們是汽車工業“硬件定義汽車”時代的最后紅利受益者。

然而，隨著頭部車企集體向端到端大模型、向純視覺或“輕雷達”路線轉型，硬件供應商的議價能力正在斷崖式下跌。

這是一場權力交接。

利潤從常州、蘇州的工廠，流向了硅谷的芯片巨頭和云廠商的機房，車企成了打工仔。

它們在前端賣力推銷不帶激光雷達的、價格極具競爭力的車型，吸引消費者買單；后端則源源不斷地把收上來的現金，兌換成算力代金券，輸送給掌握著算力霸權的上游巨頭。

劉先明說，“取決于企業技術棧，沒有絕對答案。”這句話很客氣，但也很殘酷。它的潛臺詞是：如果你的技術棧不夠深，連當干電池的資格都沒有。

剩者為王：智駕終局是壟斷而非普惠

小鵬在GX上展現出的堅定，本質上是在加速行業的清洗。當智駕的門檻被拔高到“必須具備VLA大模型、必須擁有萬卡級算力集群、必須具備百萬輛級別的活數據回傳”時，90%的邊緣玩家已經被提前宣判了死刑。

大眾以為，拿掉激光雷達能讓智能汽車變得更便宜，人人都能享受高階智駕，事實剛好相反。

純視覺路線，最終會推高行業最高的隱形門檻。未來的行業格局，極有可能會像智能手機市場一樣，最終只剩下2-3家擁有完整“端到端”自研生態的超級巨頭，其余車企只能淪為沒有靈魂的代工廠，或者向巨頭交納高昂的“智駕系統授權費”。

對于高管和投資人而言，眼下的核心看點絕不是哪家車企又發了一款沒有激光雷達的新車，而是要看它們的資產負債表上，研發費用率和資本開支里，究竟有多少真正變成了云端的算力資產。

傳感器可以隨時買到，但算力壁壘和數據雪球，一旦滾起來，就再也追不上了。