国泰君安研报对比了全球主要Robotaxi企业的感知系统方案。Waymo采用32个传感器冗余方案（成本4-5万美元），Cruise超40个传感器（约5万美元），萝卜快跑第六代采用半固态激光雷达方案（约2.57万元），特斯拉Cybercab采用纯视觉方案（约1万元）。技术路线差异决定成本差距，半固态激光雷达和纯视觉方案正推动Robotaxi硬件成本大幅下降。
Waymo——全冗余L5级感知，成本4-5万美元
Waymo感知系统采用4个旋转式激光雷达（360°覆盖）、6个雷达单元、14个摄像头（含短距街道视角和中远距环境视角）及8个超声波传感器，共32个传感器，实现L5级自动驾驶硬件冗余。另配绘图传感器（1个超高分辨率激光雷达+12个摄像头）用于高精地图绘制。系统成本约4-5万美元（含自研激光雷达），通过冗余系统、分层覆盖和环境鲁棒性优化安全运行。Waymo通过自研激光雷达降低成本，若从第三方采购成本更高。其第六代车将基于极氪MIX联合开发，进一步优化硬件方案。
Cruise——超40传感器冗余，成本5万美元，正转向精简
Cruise基于通用电动车Bolt搭载5个激光雷达、14个摄像头、3个广角雷达、8个长距雷达、10个超声波雷达，超40个传感器。特色ARA（Articulating Radar Assembly）方案配备长距离雷达，可随车辆转向快速调整方向，利用高精地图数据智能确定雷达指向。激光雷达采购自第三方，感知系统成本约5万美元。Cruise正计划大幅缩减传感器数量、降低对高精度地图依赖，甚至可能像特斯拉一样完全不使用地图，精简方案以降低成本和提升规模化能力。
百度半固态方案与特斯拉纯视觉——成本优势显著
萝卜快跑第六代车颐驰06采用ADAS半固态激光雷达方案，配备38个外部传感器（8个半固态激光雷达+6个毫米波雷达+12个超声波雷达+12个摄像头）。主激光雷达为4颗128线程禾赛AT128（每颗约3000元），每秒生成153万点数据。感知系统总成本约2.57万元，仅为Waymo/Cruise方案成本的零头，实现L4级高精度感知要求。特斯拉Cybercab采用纯视觉HW4.0方案，11个摄像头+1个4D毫米波雷达（Phoenix4D），系统成本约1万元。纯视觉依赖20亿公里行驶里程积累和Dojo训练，通过OccupancyNetwork和LanesNetwork等算法实现不依赖高精地图的自动驾驶，在规模化扩展性上最具优势。
表格：
主要Robotaxi感知系统方案与成本对比| 企业 | 感知方案 | 传感器数量 | 核心传感器 | 系统成本（万元） |
|---|
| Waymo | 激光雷达+摄像头+雷达冗余 | 32+绘图传感器 | 4个旋转激光雷达+14摄像头 | 约32（4-5万美元） |
| Cruise | 多传感器冗余+ARA方案 | 超40个 | 5激光雷达+14摄像头 | 约57（5万美元） |
| 百度萝卜快跑 | 半固态激光雷达方案 | 38个 | 4颗禾赛AT128 | 2.57 |
| 特斯拉Cybercab | 纯视觉+4D毫米波雷达 | 11摄像头+1雷达 | Phoenix4D毫米波雷达 | 约1 |
