在智能驾驶技术快速迭代的当下，夜间行驶安全性已成为衡量系统成熟度的核心指标。近期第三方测试机构发布的智驾夜间行驶安全性排名，揭示了不同技术路线在复杂场景下的真实表现。这场“暗夜对决”不仅关乎技术先进性，更直接指向智能驾驶能否在极端环境下守住安全底线。
从测试数据来看，激光雷达与多传感器融合方案在夜间场景中展现出显著优势。华为ADS 3.0凭借192线激光雷达构建的0.05°角分辨率3D点云，在无路灯道路中精准捕捉突然窜出的动物，其夜间行人识别率较纯视觉方案高出12.7%；蔚来NOP+则通过“超感系统”将摄像头动态范围提升至150dB，配合激光雷达冗余测距，在强光干扰下仍能保持车道居中行驶。这类方案的底层逻辑在于，激光雷达的物理测距能力与视觉系统的语义理解形成互补，构建起“感知-决策”的双重保险。
反观纯视觉路线，小鹏XNGP与特斯拉FSD V12虽在算法优化上展现出惊人潜力，但其物理局限仍难以突破。小鹏通过双Orin-X芯片将夜间交通标识识别准确率提升至96.5%，特斯拉则依赖影子模式积累的10亿公里夜间数据，使动态物体追踪速度提升40%。然而，暴雨天气下摄像头信噪比下降导致的漏检率较激光雷达方案高出3倍，成为其冲击L4级自动驾驶的核心瓶颈。这一对比凸显了传感器冗余度对安全性的决定性作用——单一技术路线在极端场景下的可靠性始终存在“天花板”。
传统车企转型方案在排名中则呈现出明显的“木桶效应”。理想AD Max虽配备1颗激光雷达与5颗毫米波雷达，但在夜间加塞场景中，毫米波雷达的多径效应导致误判率高达18%；比亚迪天神之眼通过自研芯片在低矮障碍物识别上取得突破，但高速场景的决策延迟仍较头部方案多出0.3秒。这类方案的问题在于，局部技术优势难以弥补系统整合的短板，尤其在复杂路况下的决策鲁棒性亟待提升。
从消费者视角看，智驾夜间行驶安全性排名并非绝对背书，而是技术成熟度的相对参照。例如，特斯拉FSD V12在夜间行人避让成功率达88%，但施工路段仍需人工接管；蔚来NOP+的强光抑制能力突出，却在浓雾天气下因激光雷达衰减产生感知盲区。这提示用户需关注三个维度：传感器配置的物理冗余度、算法迭代的持续能力，以及极端场景的兜底机制。毕竟，再先进的算法，也抵不过一次系统误判带来的生命代价。
未来，智能驾驶技术的竞争将聚焦于“感知-决策-执行”全链条冗余的构建。激光雷达与视觉系统的融合深度、算法对长尾场景的覆盖能力，以及系统在硬件失效时的容错机制，将成为决定安全性的核心变量。
