降本方案其实是一个明牌，很多读者朋友可能已经在心里面抢答了：阉割激光雷达。
车百智库曾经在2023年发布的《自动驾驶全场景商业化应用（2022）》里估算过小鹏P5智驾系统感知传感器的成本。根据当时的数据，小鹏P5感知传感器系统的总成本为13,245元，成本大头是两颗7660元的激光雷达，激光雷达的成本占比高达58%。不过，在过去的一年中，激光雷达的价格出现了明显的下降，成本占比大概降到了一半左右。
图片来源：车百智库
去激光雷达的手段可谓简单粗暴，但是，降本的同时必须遵守保证高阶智驾功能基本不降级的前提。如果伴随着成本削减的是功能明显降级，那还有什么意义？所以，问题再次发生了转变：去激光雷达之后，还能不能保得住智驾等级中的“加号”？
在过去的几年里，纯视觉派和激光雷达派有过多次争论，不过，多数人不过是立场之争，并没有触及到问题的本质。要找到到底能不能去激光雷达这个问题的答案，其实可以结合BEV和占用网络这两个对城区NOA功能最重要的技术栈，拆解成两个问题：（小鹏的）BEV有没有做到去激光雷达，（小鹏汽车）是不是能以纯视觉方式实现占用网络？
如果不可以，激光雷达再贵也没法丢弃，如果可以，激光雷达再便宜，用它又有什么意义？
小鹏汽车的BEV和占用网络做到了什么程度，我们可以从他们的技术分享里去找答案。在2023年的CVPR会议上，小鹏汽车的前AI团队负责人刘兰个川做了一次主题演讲，介绍了小鹏汽车在过去的几年中智能驾驶技术上的成果和重大进展。在BEV感知环节，刘兰个川表示XNet是一个以视觉为中心的系统，先通过Backbone对来自摄像头的信息进行特征提取，再通过Transformer的交叉注意力机制将融合特征转换到BEV空间，下面这张图显示，BEV感知不会用到来自激光雷达的信号，换句话说，XNet的BEV已经实现了去激光雷达，考虑到激光雷达的成本，图里的“cost- effective”就来自这里。
图片来源：小鹏汽车
BEV可以去激光雷达，那么占用网络呢，通用障碍物的感知呢？还是在这次会议上（时间为2023年6月份），刘兰个川在问答环节中表示，小鹏汽车在占用网络里使用了激光雷达。
激光雷达之于高阶智驾的主要作用是通用障碍物的识别。通用障碍物和占用网络的关系可以这么来理解：虽然BEV识别不出来前方某个物体到底是什么，但是，激光雷达的3D点云信息明明白白地表示，有个物体在那里，那里的空间已经被“占用”了，被占用的空间大概率不是可行驶区域。
3D点云确实大有作用，但并非必选项。理论上，如果能够依靠纯视觉神经网络实现对障碍物距离信息的精准估计，激光雷达的权重就可以大大降低，甚至从占用网络中被排除出去。因为，从第一性原理出发，人类的眼睛（生物形式的感知传感器）和大脑（生物形式的神经网络）可以估计距离信息，类比过来，数字形式的感知传感器（摄像头）和数字形式的神经网络只要被训练得足够充分，也可以估计障碍物的距离信息。
这个第一性原理，马斯克在多个场合宣扬了很多遍，不过，原理归原理，落地归落地，在特斯拉跑通这种技术路线之前，资源有限的国内车企保持怀疑是合理的。所幸，自动驾驶量产王者、行业标杆特斯拉率先攻坚，验证了第一性原理，把目光投向国内，自动驾驶行业先驱百度（极越）通过国内首个纯视觉占用网络OCC再次确认了这条技术路线。有了两个行业领头羊的背书，小鹏汽车毋庸置疑地也要跟进纯视觉方案实现占用网络。
去掉激光雷达，转向纯视觉，可以实现智驾传感器系统成本减半。不过，为了实现智能驾驶系统总成本减半，小鹏汽车的XNGP方案还需要减掉一颗英伟达Orin芯片。据有关报道，一颗Orin-X的价格在500美金左右，是一笔不可忽视的成本大项。