本来以为华为的896线激光雷达就够夸张了，没想到禾赛科技又来了个更狠的：最高支持4320线！

是不是有点意外？

这俩之间的差别是不是就有数字差距那么大呢？

我们还得从市场说起！

禾赛科技和华为是激光雷达行业的大小王，据行业数据，2025年两者在整体激光雷达市场中合计份额已超75%（其中华为41.3%、禾赛33.6%）；若聚焦前向主激光雷达市场，禾赛以41%的份额排名第一，华为以28.3%紧随其后。

而且，两家在发展方向上，也比较接近，它们推出的最新产品，都有两个关键点：高线数与图像级。

那么，激光雷达的两大巨头都在盘算什么呢？

01、高线数与图像级

真的是没想到，华为896线激光雷达的热度还未散去，禾赛科技又把竞争推高到了一个新的维度。

4月17日，禾赛科技扔了一颗“重磅炸弹”——全球首款6D全彩超感光芯片毕加索SPAD-SoC。

搭载这款芯片的ETX系列激光雷达最高支持4320线全彩4K超高清感知。4320线，听上去比华为前段时间发布的896线激光雷达要强悍不少是不是？

官方公布的数据是：可以清晰识别150米内15cm×25cm的小木块、280米内的小动物、300米内的水马，最远测距达600米。

对比来看，华为896线激光雷达能在120米外稳定识别高度仅14厘米的微小物体，包括横倒锥、倒地轮胎等低反射目标；在长焦模式下，它对常规目标的最远探测距离可达400米。

有意思的是，华为将自己的896线激光雷达称为“图像级”，而禾赛科技的这颗雷达，也以“图像级”为目标，甚至称自己为“6D全彩”。

两大巨头同时瞄上了高线数与图像级，这是为什么呢？

我们先来拆解一个基本概念：什么是激光雷达的“线数”？

我们可以把激光雷达想象成一个横向来回扫描的“扫帚”，线数就是它在垂直方向上有多少条扫描线。线数越高，意味着在垂直方向上采样越密，输出的“点云”密度越高，对障碍物轮廓的刻画就越精细。

128线到896线的跃升好比从标清升级到了4K超清，正是因为这个直观的对比，各大厂商才争相提高线数。禾赛科技的4320线，指的是毕加索SPAD-SoC单颗芯片支持的线数达到了2160线。

但需要厘清一个常见的误区：线数高低并不直接等于看得有多清楚。

真正决定探测精度的，是另一个参数——角分辨率，它决定了激光雷达在某个角度范围内能捕捉到多少个点。高线数为高分辨率提供了基础，但最终表现还取决于光学系统、算法等整体设计。896线激光雷达的角分辨率是0.05°(H) x 0.03°(V)，4320线激光雷达的角分辨率是0.05°(H) x 0.05°(V)，都非常优秀。

为什么两家突然都盯上了“图像级”？

答案也很简单：自动驾驶对感知精度的要求，已经到了传统激光雷达的极限。

L3级及以上自动驾驶有一个硬性要求：车辆必须能自主识别道路上的各类障碍物，尤其是低矮、异形的小物体。这是中国工信部《汽车驾驶自动化分级》与欧盟 GSRII 通用安全法规 II明确规定的安全底线。

比如高速上掉落的轮胎、150米外一个15厘米高的小木块、夜间突然窜出的小动物等等。传统128线激光雷达输出的点云相对稀疏，在远距离下这些物体的轮廓只有寥寥几个点，算法很难判断“那到底是什么”。

用业内人士的话说：“看不清，就只能靠猜。”

但是，自动驾驶不能靠猜。传统激光雷达对远距离低反射率小目标的漏检是高速场景下严重事故的罪魁祸首之一。

于是，行业达成了一个共识：激光雷达必须从“看得见”进化到“看得清”。

而所谓“图像级”，就是让点云密度高到可以像图像一样清晰地勾勒出障碍物的每一个细节，同时尽可能丰富信息维度——这就是禾赛提出“6D全彩”、华为强调“图像级”的根本动因。

02、两条路线一个目标

两家企业的目标是一致的——让激光雷达输出的点云数据，从过去稀疏、模糊的轮廓，变得像图像一样富含细节，能够直接支撑高级别自动驾驶的感知需求。

但达成目标的方式，截然不同。

禾赛走的是“物理堆叠”路线，核心武器是自研芯片。

禾赛是目前行业内唯一实现激光器、探测器、激光驱动器、TIA芯片、ADC芯片、数字信号处理器和控制器等七大关键部件全栈自研的激光雷达公司，自研芯片累计交付量已达2.3亿颗，2026年底预计突破3亿颗。

禾赛的“毕加索”SPAD-SoC芯片单颗就能支持2160线，通过两颗芯片协同工作，ETX最高可支持4320线。

更重要的是，这颗芯片的光子探测效率（PDE）突破了40%，达到了国际顶尖水平。

光子探测效率PDE是衡量SPAD芯片感知能力的核心指标，直接决定了激光雷达“看得多远、看得多清”。

华为走的是光学架构路线。

其中，新一代896线激光雷达采用了行业首创的“双光路架构”，内部集成了广角和长焦两个不同焦段的接收单元——广角负责120°大范围扫描，长焦聚焦前方远距离细节，两者协同形成类似“高清画中画”的效果。

通俗地说，禾赛用硬核的芯片物理堆叠来“硬算”，华为用精巧的光学架构来“巧算”。

据官方实测，搭载该雷达的问界M9在120km/h夜间高速上，对倒地轮胎等低反射率目标的识别距离提升了190%。之前我们团队也实测过，尺寸刚刚超过14cm的黑色玻璃杯在地库暗光环境下是可以识别出来的。

03、图像级≠摄像头

禾赛科技联合创始人孙恺在发布会上提出了一个观点：具备摄像头成像水平的激光雷达正在成为现实。

成像水平都达到摄像头级别了，那能否直接去掉摄像头？

答案是：并不能！

“图像级”这个词很容易让人误以为激光雷达要取代摄像头了，这是一个常见的误解。

无论禾赛的6D全彩激光雷达，还是华为的图像级激光雷达，它们输出的仍然是点云数据，只不过点云的密度和色彩信息极其丰富，看起来“像”图像。

禾赛的“6D”指的是XYZ三维空间坐标加上RGB三通道色彩信息，6个维度同时输出——每一个点原生自带颜色信息，实现了芯片级的像素级融合，无需后期拼接。

但这套数据和人眼或摄像头看到的“照片”有本质区别：摄像头是在连续平面上的二维像素阵列，擅长语义识别但受光照条件影响；激光雷达则是三维空间中的离散点云，擅长精准测距但点与点之间仍有间隙。

即便4320线激光雷达采集的信息，放大后点与点之间仍然有间隙。

激光雷达的“看见”是几何意义上的精准感知，而摄像头能真正“看懂”物体的语义——比如读出路牌上的具体文字。

双方的能力恰好互补：激光雷达擅长三维精确测距，不受光线干扰；摄像头擅长纹理细节和语义识别，但对光照条件敏感。

在高级别自动驾驶架构中，两者共同构成“异构冗余”——用两种不同的技术完成同一个任务，一方的弱点恰好是另一方的长处，相互查漏补缺。

华为车BU CEO靳玉志在发布会上也强调了这一点：“在自动驾驶完全成熟前，不应只赌单一路线。”

结束语

2025年前向主激光雷达市场上，禾赛以41%的份额排名第一，华为以28.3%紧随其后。再加上速腾聚创率先实现了520线数字化激光雷达的量产落地，三者共同构成了高性能激光雷达的“三强”竞争格局。

搭载毕加索芯片的禾赛ETX系列激光雷达预计2026年下半年量产交付，并计划于2027-2028年广泛搭载于多款旗舰车型上。无论最终哪条路线占据上风，受益的都是消费者。

激光雷达从“有没有”进入了“好不好”的时代——更高的分辨率、更远的探测距离、更丰富的色彩信息，共同指向一个更朴素的目标：让你的车，在你看不见的危险到来之前，先帮你看见。