近年来，随着智能驾驶技术的普及，激光雷达逐渐成为高端车型的标配。但不少消费者质疑：激光雷达究竟是安全升级的关键，还是厂商营销的“智商税”？本文通过对比问界M7（智驾版搭载激光雷达）与理想L8（部分版本未配备激光雷达）的自动紧急制动（AEB）实测表现，以事实数据展开分析。

激光雷达的作用与争议

激光雷达通过发射激光束感知周围环境，生成高精度三维点云图，理论上能提升车辆对障碍物的识别能力，尤其在暗光、逆光等复杂场景中。然而，其成本高昂（约数千至数万元），且依赖算法优化。若算法未能充分发挥硬件性能，激光雷达可能沦为“摆设”，这正是“智商税”争议的源头。

AEB测试数据对比

根据多家汽车媒体及第三方机构的公开测试结果（如中保研、懂车帝等），两车在AEB场景中表现差异明显：

1. 日间标准路况

· 问界M7（激光雷达版）：在车辆、行人横穿测试中，最高刹停时速可达80公里，稳定识别静止车辆。

· 理想L8（无激光雷达版）：刹停时速约为60公里，对静止车辆的识别偶有延迟。

结论：日间场景下，激光雷达优势不显著，双方均依赖视觉与毫米波雷达的融合方案。

2. 夜间及低光照环境

· 问界M7：在逆光、夜间行人鬼探头测试中，成功刹停时速为70公里，激光雷达补充了视觉传感器在暗光下的感知短板。

· 理想L8：同等条件下刹停时速降至45公里，系统对突然出现的障碍物反应时间延长。

结论：激光雷达在低光环境下提升感知冗余，直接体现为安全边界扩大。

3. 复杂障碍物识别

· 针对两轮车、不规则物体（如倒地树木），问界M7凭借激光雷达的点云数据，提前0.5-1秒触发制动；理想L8则更多依赖前置摄像头，在物体部分遮挡时易出现漏判。

激光雷达是否是“智商税”？

从数据看，激光雷达的价值需分场景讨论：

· 优势场景：夜间、逆光、不规则障碍物等视觉传感器易失效的环境，激光雷达通过主动探测弥补了被动视觉的局限性。

· 局限性：算法未优化时，可能因点云数据冗余导致误判（如对井盖、飞鸟的过度反应）。此外，城市日常通勤中，其边际效益可能低于预期。

行业视角：硬件与算法的协同

理想L8虽未配备激光雷达，但其2023年OTA升级后，通过融合毫米波雷达与视觉算法，AEB性能较初期版本提升20%。这说明，硬件只是基础，算法的优化同样关键。反观问界M7，激光雷达的加入为其提供了更丰富的原始数据，但华为ADS 2.0系统的决策能力才是最终安全性的保证。

激光雷达并非“智商税”，而是特定场景下的安全增强手段。对于常行驶于复杂路况的用户，其感知冗余能显著降低事故风险；若多数时间处于标准城市道路，现有视觉方案或许已足够。选车时，消费者需结合自身需求，理性看待硬件配置，同时关注厂商的算法迭代能力——毕竟，再先进的硬件，也需智慧的“大脑”支配。

技术终将服务于人，而非成为攀比的标签。