在自动驾驶产业中，“线数”几乎是激光雷达被提及时最常出现的关键词之一。无论是整车厂配置表、科技媒体测评文章，还是展会上雷达厂商的宣传资料，“128线”“256线”等数字总是被高频提及。线数的高低，仿佛成了判断一款激光雷达“先进程度”的直接指标。

　　那么问题来了：激光雷达“线数”越高真的就越好吗？是不是256线就一定优于128线，甚至64线、32线就不值得一提？

　　本文试图跳出“线数即实力”的直觉认知，从激光雷达的技术原理、整车系统工程、算法落地需求等多个维度，带大家重新理解激光雷达线数的价值与边界。

　　1 什么是“线”？线数为什么重要？

　　激光雷达的“线”，其实是其在垂直方向上发射激光束的数量。每一“线”就是一束激光。在工作时，这些激光束通过旋转或摆动，形成一帧帧的空间扫描。以机械旋转激光雷达为例，雷达内部的发射模块以不同的俯仰角发射出多束激光，同时绕垂直轴360°旋转，每束激光就形成了一条螺旋式的扫描路径。

　　线数越多，意味着俯仰方向的角度采样越密集，点云在竖直方向的分辨率就越高，传感器可以感知的目标细节也就越丰富。需要提醒的是，线数提升只有在垂直视场角（VFOV）保持不变的前提下，才会直接转化为更小的垂直角分辨率。若为追求“更广的俯仰视场”而同步扩大VFOV，单线对应的角分辨率可能并未改变，甚至出现“线数翻倍、角分辨率只提高50 %”的情况。因此，评估“线数”时必须同时查看VFOV角度与角分辨率两项指标，才能判断真实感知增益。

　　即使是在固态激光雷达（如MEMS摆镜式或棱镜摆动式）中，虽然没有机械旋转部件，但仍会通过阵列式的激光器以固定俯仰角度发射多束激光，其“线数”定义同样成立。因此，不论是旋转式还是固态雷达，线数的本质都是垂直方向角度分辨率的体现。

　　这就意味着——线数是影响垂直视力的关键变量之一。

　　在真实场景中，线数越多，系统能够获取的空间细节越多，感知精度更高。尤其在面对低矮目标（如路缘石、倒地行人、散落杂物）、高架桥、复杂匝道或交通标志杆等垂直结构时，高线数雷达无疑更具有优势。

　　2 更高的线数，带来怎样的算法收益？

　　在感知算法层面，高线数带来的最直接好处是，在固定水平角分辨率与帧率下，单帧点云密度提升。

　　这意味着：

　　点云可以还原出更完整的目标形状，便于识别行人、车辆、护栏、交通杆件等；低矮物体或边缘目标更容易被捕捉，减少“点云空洞”；在高密度点云中，基于卷积、Transformer、BEV等算法可以更自然地提取空间语义，减少因插值带来的误差。

　　更广的俯仰视场角（VFOV）也带来更多的信息覆盖——在一帧中同时感知道路、桥底、路口悬挂的信号灯等，显著减少

　　车辆必须在复杂三维环境中做出精准判断，任何一个细节的遗漏都可能导致误判甚至安全事故。

　　3 线数越高，代价也越高：一场系统工程的“连锁反应”

　　从系统视角来看，线数提升并非没有代价。它引发的是一系列的连锁反应：

　　1.硬件成本水涨船高

　　线数翻倍意味着发射激光器、接收器、放大器与解调模块等器件的数量同步增加。即使使用光子芯片集成，也需更复杂的封装工艺，制造难度与良率挑战也随之提升。

　　对于追求量产交付的主机厂而言，高线数意味着更高的采购成本与更大的供应链风险。

　　2.功耗与热管理压力骤增

　　更多激光束意味着更高的发射频率、更大的峰值电流，对电源系统和热管理提出更高要求。在当前主流的48V供电系统中，多颗高线数雷达同时运行可能逼近供电上限，触发整车能耗调度问题。

　　同时，为保证稳定性，必须增加散热器、热管甚至主动风扇，这进一步占据车体空间。

　　3.数据传输和算力成为瓶颈

　　从几十万点到数百万点每秒，激光雷达输出的数据流量呈数量级增长。这对车载以太网、SoC I/O、DDR内存通道都是挑战。

　　主控平台必须升级才能实时处理高密度点云，而这意味着更贵的芯片、更复杂的软件，更大的能耗和发热。

　　而在实际部署中，为了控制算法延迟（比如常见的100ms内闭环感知需求），开发团队往往不得不对点云进行下采样、稀疏化处理——这等于部分抵消了线数带来的优势。

　　4.算法复杂度增加

　　高线数点云意味着更大的输入体量。无论是稀疏卷积、体素投影，还是邻域聚类型Transformer，其计算复杂度都随点数线性或超线性增长。

　　推理时间延迟、显存占用增加，甚至影响整车的决策频率和安全冗余。

　　5.标定、维护、法规风险上升

　　高线数雷达的多通道系统对机械结构、热胀冷缩的敏感度更高，长期运行中容易出现光轴偏移或线间错位，需频繁进行在线自校与重标定。

　　此外，高线数意味着更高频率的激光脉冲发射，其累计辐射值需满足更严格的激光安全标准（如IEC 60825），尤其在多台雷达同时工作的情况下，不同市场（欧美、亚太）法规也不尽相同。

　　4 并不是所有场景都需要高线数

　　线数并非越高越好，关键要看用在什么场景上。

　　高速L2自动驾驶：主要依赖车辆、车道线、护栏等信息，垂直高度变化不大，32线或64线即可满足 ±10° 视场需求，增加线数收益不大。城市L3：行人、标志杆、匝道等结构复杂，高线数（128线以上）有助于提高检测精度。但若有摄像头和毫米波雷达协同融合，也可以通过多传感器互补控制成本。Robotaxi与末端配送车：需要极致冗余与全天候感知能力，高线数（甚至多颗雷达联合部署）仍具性价比。但放到私家车市场，这种“堆料”方案很难转化为消费者愿意支付的溢价。

　　简单总结：线数应匹配场景，而不是盲目追高。

　　5 算法和架构的进化，也在改变线数的意义

　　近年来，感知算法的多样化让“高线数”在某些场景下变得不再唯一重要：

　　稀疏卷积网络、BEV（鸟瞰图）等算法，在点云密度达到一定阈值后收益开始递减；一些方法通过自适应采样、区域关注ROI机制，让有限点云集中作用于关键区域；点云融合、雷达/摄像头/IMU数据融合正在变得主流，整体系统性能远高于单一指标的提升。

　　同时，新的激光雷达技术路线也正在改写“线数”逻辑：

　　1550nm波段：在更安全的光功率下实现更远探测距离，对雨雾等场景更具鲁棒性；FMCW雷达：可在每个点中同时获取距离+速度信息，实现虚警过滤；Flash面阵结构：一次曝光采集全视场，无需扫描，极大减少机械结构与热管理难度，尤其适合机器人、泊车辅助、L2+城市辅助驾驶等场景。

　　未来的感知竞争，未必是线数比拼，而是架构与融合能力之争。

　　6 如何选择合适的线数？一场“系统级”算账

　　对于计划在3–5年周期内量产的车型，如何选择合适的激光雷达线数，需要进行如下系统评估：

　　功能优先级排序：明确自动泊车、NOA、高速巡航、城市L3甚至L4等能力的目标与必要性；算力与EE架构审查：现有ECU/SoC是否能处理更高密度点云；整车设计约束：雷达安装位是否允许足够大VFOV，是否存在遮挡、风阻限制；供应链可行性：所选方案是否已成熟、良率如何、售后支持是否到位；TCO成本核算：从硬件价格到后期维护、数据传输成本、合规认证与软件开发支出，全链路评估。

　　只有经过这些系统工程权衡后，才能选出既符合功能需求，又在商业上“站得住脚”的线数配置。

　　结语：不是线越多越好，而是要“用得其所”

　　“线数”是激光雷达最直观也最容易被营销夸大的参数。它确实代表了点云的“垂直精度”，在一定程度上决定了传感器的感知能力上限。

　　但在实际落地中，它只是一个多维系统的组成部分。功耗、成本、热管理、算法适配、法规认证、量产交付，每一个维度都可能成为约束线数进一步提升的瓶颈。

　　自动驾驶系统真正需要的，是在功能、成本、法规、算法、供应链等多维约束下，可验证、可交付、可维护的最优线数配置。

　　与其盲目“堆料”，不如将资源投向更先进的调制技术、更智能的算法融合、更成熟的工程实现。只有当线数、系统、算法达成动态平衡，激光雷达才能真正发挥它“自动驾驶第三只眼”的价值——让每一束激光“发光发热”。

　　原文标题 : 一文看懂激光雷达“线”的真相与误区