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。