在辅助驾驶的领域中，视觉派与激光雷达派的争论由来已久。视觉派核心依赖于强大的算力和先进的模型算法，视觉只是感知链条中的一环，但通过“大脑”和“眼睛”的紧密配合，能够极大提升辅助驾驶的整体性能。换句话说，视觉派车型依靠高算力让复杂模型顺畅运行，从而提高对环境的感知和判断能力。当遇到雨、雾、夜晚等视觉障碍极大的环境时，这套系统究竟能不能真正发挥作用，成为了一个关键问题。

本期选择了特斯拉Model 3和小鹏Mona M03 Max两款典型的视觉派辅助驾驶车型，在封闭场地模拟雨天、雾天及夜间多种复杂情景，并设计了六大高难度挑战来检验它们的表现。两车硬件配置不同：特斯拉Model 3配备了8颗摄像头，小鹏Mona M03 Max则有11颗摄像头加上3颗毫米波雷达。虽然两车售价区间不同，但都代表了15万至30万级市场中视觉派辅助驾驶的代表性车型。这些对比使得结果更具参考价值。

首先是日间雨天连续障碍物绕行。场地布置了锥桶、水马和防撞筒三道障碍，雨量从小到中不等。特斯拉Model 3表现出色，距离障碍物四五十米时即开始减速变道，操控平稳自然。小鹏Mona M03 Max虽然速度略低，但也稳健绕行，语音提示清晰，给驾驶员带来足够安全感。两款车型都能准确识别障碍物并规划合理路线，说明在一般雨天基础施工环境下，视觉派辅助驾驶依然具有较强的适应力。

接下来更具挑战性的雨天水墙遮挡下的静止成人识别场景。水墙会严重干扰摄像头的视野，图像质量下降明显，给系统识别带来极大困难。小鹏Mona M03 Max在靠近假人时迅速识别并果断绕行，甚至在50公里/小时左右的速度下也能保持警觉，表现出了较强的环境理解能力。相比之下，特斯拉Model 3虽然减速刹停较为平顺，但绕行时遇到水墙干扰几乎停滞，最终要求人工接管。这反映了在雨量较大、视觉阻碍严重的条件下，仅依赖视觉的系统容易受限。

夜间无路灯环境的同样严峻。远光灯下，特斯拉Model 3对车道上的小动物和黑色衣服的成人目标有较早识别，能够适当减速避让，但在面对包裹黑裙摆的静止假人时出现短暂停滞。小鹏Mona M03 Max也表现稳定，能够果断绕行目标。对于夜间烟雾障碍的，两车均表现良好，成功绕过遮挡区域，显示出不错的抗干扰能力。最后的夜间报废轮胎识别中，两车均顺利完成绕行，特斯拉利用其超亮近光灯优势稍占优势，操作丝滑自然。

整体来看，视觉派车型即便没有激光雷达辅助，也能在多种复杂环境下实现较好的辅助驾驶效果。通过强大算力和先进算法，摄像头感知能力远超人眼，辅助驾驶的安全边界被不断拓宽。不过，雨量过大、视线极端受阻的情况依然会影响视觉派的表现，暴雨等恶劣天气条件下依赖辅助驾驶风险依旧存在，提醒用户谨慎使用。

小鹏Mona M03 Max在15万元级别车型中能搭载两颗Orin-X芯片，实现与高端车型相当的视觉智能驾驶能力，令人惊喜。未来随着技术进步，视觉派和激光雷达派的竞争将更为激烈，谁能更好地平衡成本和性能，谁就可能成为辅助驾驶的主流方向。

工信部近期宣布AEB将强制装车，视觉路线车型在高速度下的表现成为关注焦点。我们最新了无激光雷达的小鹏G6在夜间无灯环境下的AEB功能，其在超过百公里速度面对障碍物的表现同样让人期待。这些实验结果不断刷新我们对视觉派辅助驾驶系统的认识，也为行业发展提供了宝贵参考。

视觉派辅助驾驶系统在没有激光雷达的情况下，依靠强大算力与深度学习模型，已经能应对多种复杂场景和障碍，展现出极高的应用潜力。尽管在极端环境下还存在一定局限，但整体来看，视觉派技术的进步正推动辅助驾驶不断迈向更安全、更智能的未来。