但是肖健雄教授告诉钛媒体，“加了激光雷达，不是因为它很重要，两年前靠摄像头也能演示给投资人看，用激光雷达，只是因为做L4级自动驾驶，有点担心万一出事怎么办。从科学角度，如果你的软件足够好，是不怎么需要激光雷达。”
肖健雄说，xUrban系统虽然引入了毫米波雷达和激光雷达，但主要是看中了后两者的测速能力和测距能力，“我们一直都是Camera first。”
目前，AutoX的神经网络能力可以达到每秒钟处理66帧图像，每秒实时处理3个摄像头，车上装载两个GPU，则可以处理6路摄像头的数据，且已经做到360度的感知融合。
相比于激光雷达，摄像头可以获取更为丰富信息，包括物体特征、纹理等数据。肖健雄举了一个例子，如果一个人站在车旁边，靠车太近，激光雷达就难以分辨，会识别为一团，而摄像头则可以基于特征信息进行识别。
从理论上来说，只要算法和软件足够好，可以基于摄像头挖掘到大量的信息，而激光雷达信息有限，很容易触及天花板。
“激光雷达可以很快把自动驾驶从0做到95，但是从95到100就需要视觉感知，要把摄像头的信息尽可能地榨取。”肖健雄说。
特斯拉CEO马斯克是坚定的视觉派，其在前不久的投资者日上发布FSD（Full self-Driving）计算机，并再一次发出了对激光雷达的嘲讽，“激光雷达是愚蠢的差事，任何依赖激光雷达的公司都是注定要失败。”
马斯克的态度背后，其实是激光雷达的价格高企且性能不够稳定。全球能够达到车规级应用标准的激光雷达，目前只有法雷奥的4线产品Scala，且性能与毫米波雷达相当。
除了马斯克的坚持，百度在6月20日的计算机视觉顶级大会CVPR，也发布了纯视觉的L4级自动驾驶解决方案，这家长期以激光雷达为基础构建感知技术的公司，也开始补齐视觉感知这一环。
而当前受到车企追捧的L3自动驾驶方案，也以视觉派占据上风，激光雷达、高精地图等此前被认为不可或缺的感知技术都开始动摇。在量产和落地的压力下，自动驾驶技术正在走向成本节约路线，而以视觉感知技术起家的公司似乎开始重获话语权。
