城市NOA纯视觉方案的最大短板不在于“看不清”，而在于物理测距的先天局限与极端环境下的感知能力衰减，这正是其与激光雷达融合方案争论的核心。
一、物理感知层面：深度估算缺乏确定性
距离感知靠“猜”而非“测”：摄像头是被动接收光线的传感器，无法直接测量距离，对物体远近的判断依赖神经网络基于二维图像“估算”得出。
异形障碍物识别存在盲区：当遇到模型未训练过的罕见画面（如逼真风景画车身、侧翻异形车），神经网络易发生误判。摄像头捕捉信息易受环境光干扰，对环境认知存在“死角”。
夜间与恶劣天气能力衰减：在漆黑无路灯的夜间、逆光、暴雨、大雾等场景，视觉感知能力呈指数级下降；进出隧道等明暗剧烈变化场景，摄像头会短暂“致盲”。
二、算法与数据层面：隐性成本构成高壁垒
数据与算力的“吞金兽”效应：训练出高泛化能力的视觉大模型，需建设百亿级超算中心（如特斯拉Dojo），并积累海量高质量驾驶数据，多数车企难以承担。
长尾问题依赖“暴力破解”：纯视觉依靠“数据+算力”解决长尾场景，而非像激光雷达那样以物理硬件直接兜底。当感知系统本身未“看见”时，算法再强也无法反应。
三、当前阶段：对比融合方案的安全冗余差异
现阶段激光雷达融合方案更稳妥：在目前算力与算法水平下，纯视觉泛化能力尚未完全收敛，激光雷达提供的物理级深度冗余是跨越城市复杂路况安全及格线的有效捷径。
国内L3法规对感知冗余提出新要求：2026年6月公示的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国标（拟2027年7月实施），虽未强制指定传感器类型，但其结果导向要求系统在雨雾、逆光等条件下具备保底探测能力，这对纯视觉方案构成合规挑战。