當前智能駕駛的安全性仍存爭議，幾乎所有搭載自動駕駛功能的車型，都出現過相關安全事故。
智能駕駛的核心爭議之一，在於技術方案尚未形成行業統一標準，目前主流分為兩大技術路線：
一派是激光雷達路線，通過為車輛搭載激光雷達作為「電子眼」，憑藉硬體優勢實現精準環境感知，相當於為車輛開啟「天眼」。
但該路線早期存在致命缺點——成本極高，行業發展初期一枚激光雷達售價可達8萬美元，足以購置一輛賓士。
另一派是以特斯拉為代表的純視覺路線，核心邏輯是「硬體性能不足，演算法來補」，通過攝像頭採集環境信息，依靠演算法處理實現自動駕駛功能，以此控制成本。
不過隨著技術發展，中國廠商大幅拉低了激光雷達價格。
2025年，禾賽、速騰等企業的主力前向激光雷達批發價已降至150-200美元，比亞迪甚至將激光雷達裝配到7萬元級別的代步車上。
華為車型搭載的192線激光雷達，每秒掃描次數達192萬次，是人類眨眼速度的200倍，這也讓余承東在駕駛時敢於低頭看手機。
2025年全球激光雷達市場規模預計達135億美元，中國廠商佔據80%以上的市場份額。
純視覺路線方面，特斯拉依然堅持搭載8個攝像頭的方案。
這一選擇並非毫無依據，在AI技術快速發展的背景下，全球超過600萬輛特斯拉車輛實時採集道路數據並上傳，為其FSD自動駕駛系統的演算法訓練提供了海量數據支撐。
這也是前些年國內特斯拉在部分敏感區域被限行的重要原因。
純視覺路線的核心邏輯是「道路由人設計，車輛也應像人一樣用『眼睛』看世界」，馬斯克甚至公開表示，任何依賴激光雷達的企業都註定失敗。國內的小鵬汽車也認同「攝像頭+演算法」的可行性，同樣選擇了純視覺路線。
兩大技術路線各有優勢，也存在明顯短板。激光雷達在暴雨天氣下，容易將雨滴誤判為障礙物；純視覺路線則在強逆光環境中，常出現感知失效的情況。
有人提出「激光雷達+攝像頭」的融合路線，認為能實現優勢互補，但目前融合派車企正面臨尷尬處境。
這類車企既想藉助激光雷達的硬體性能提升感知精度，又不願放棄純視覺路線的成本優勢，導致同時搭載兩種感測器後出現「左右互搏」的問題——當雷達檢測到前方有障礙物，而攝像頭未識別到時，演算法難以判斷該採信哪一數據。此外，融合路線相比純視覺路線增加了激光雷達的成本，未能實現預期的成本控制目標。
綜上，智能駕駛目前仍處於技術路線紛爭的階段，尚未形成成熟穩定的行業標準，因此很多人不敢將自身安全完全託付給自動駕駛系統。
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