目前主流的自動駕駛方案主要有視覺方案、激光雷達方案以及多傳感器融合方案。視覺方案憑借低成本的優勢，依靠軟件算法迭代來實現自動駕駛，但對光照條件較為敏感。激光雷達方案雖硬件成本高昂，不過在惡劣天氣下穩定性出色，只是點云數據分辨率存在一定局限。而多傳感器融合方案集合了多種傳感器的優勢，成為多數車企的選擇。這幾種方案各有優劣，共同推動著自動駕駛技術的發展。

視覺方案成本較低，這使得它在大規模應用上具有一定優勢。其核心在于依靠軟件算法的不斷迭代優化，從而提升自動駕駛的性能。然而，光照條件對其影響較大，在強光、弱光或者逆光等特殊光照環境下，視覺傳感器的識別精度會受到明顯干擾，進而影響自動駕駛系統的判斷與決策。

激光雷達方案的硬件成本較高，限制了其大規模普及。但它在惡劣天氣條件下，如暴雨、濃霧、沙塵等環境中，依然能夠保持相對穩定的性能，為車輛提供可靠的環境感知信息。只是激光雷達生成的點云數據分辨率有限，對于一些細節信息的捕捉不夠精準。

多傳感器融合方案則是將視覺、激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器的數據進行整合，充分發揮各傳感器的長處，彌補彼此的不足。通過融合不同類型傳感器的數據，車輛能夠獲得更全面、準確的環境信息，大大提高自動駕駛系統的可靠性和安全性。多數車企采用此方案，也是看中了其綜合優勢。

總之，這三種主流的自動駕駛方案在成本、性能、環境適應性等方面各有特點。視覺方案靠算法和低成本有望普及，激光雷達方案朝著固態化與降本發展，多傳感器融合方案憑借其綜合性優勢逐漸成為行業主流。它們相互補充、共同進步，助力自動駕駛技術邁向更高的臺階。