近年来，自动驾驶领域围绕激光雷达与纯视觉方案展开了激烈讨论。然而，许多智能驾驶系统的表现却让人失望，仿佛是“看得清但不会思考”的木讷保安。

激光雷达和摄像头各有优劣。激光雷达能提供高精度的3D点云数据，在复杂环境（如夜间或恶劣天气）中表现优异；而纯视觉方案依赖算法解析图像，成本低且易于升级。然而，当前不少智驾系统虽然硬件配置高端，但实际表现却差强人意。究其原因，核心问题在于感知能力与决策能力的脱节。

一方面，单纯堆砌传感器并不能解决所有问题。例如，仅靠激光雷达可能无法准确判断远处行人意图，而纯视觉方案又容易被光线变化干扰。另一方面，许多系统缺乏强大的AI算法支撑，导致对场景的理解不够深入。它们能够识别物体，却难以理解复杂的交通情境，更谈不上灵活应对突发状况。

要突破这一瓶颈，需要将多源信息融合技术与高级决策模型相结合。同时，还需通过海量真实数据训练神经网络，提升系统的鲁棒性和适应性。未来，只有实现从“看见”到“看懂”，再到“主动干预”的全方位进化，才能让自动驾驶真正走进千家万户。