两位大佬 @Will.liu @小杰仔 都从专业的技术角度，解释了两个的区别。
已经没有什么可以补充的了，但我对结论其实有些自己看法。
各类关于智能驾驶传感器理论和实验结论，无一例外全部证明了激光雷达的优势。
实验室的数据是一回事，商业化是一回事 ——
而且自动驾驶这类高度依赖大数据和算法的模式，没有足够的数据量，就连激光雷达本身都不一定靠谱。
自动驾驶有两条技术路线
但目前比较诡异的情况是：
走单车智能路线的特斯拉，反而逐渐弱化激光雷达，开始走纯视觉路线（甚至直接宣布取消激光雷达）。
而国内主导走车路协同技术路线的新势力，往往在新品上很舍得堆料，各类激光雷达和算力都堆满。
按理说，特斯来应该用越来越好的传感器，如谷歌Waymo那样，全副武装。
而国内新能源应该越来越简化车内算力，更多利用国内智慧城市的基础建设。
如其它大佬提到的，激光雷达：优势非常好，数据精度高，距离远，但唯一的缺点，就是 太贵了 。
到底有多贵呢？
以2020年的价格计算
主激光雷达，做到200米范围的，国内人民币5万，海外的要3万美金（合计20万）加上辅助激光雷达，整车用激光雷达方案，即使用国产方案，去到小10万的成本了（这也是稍微带上激光雷达新能源车，基本都在25万以上的价位）。
而毫米波雷达价格呢？
即使贵一点的，也就几百块钱，而且还是人民币。
买个30万的新能源车，10万块钱给了电池，10万块钱给了智能驾驶传感器和计算平台，不就是等同于10万块钱的燃油车配置了吗？这哪里有什么商业竞争力？
花费近三分之一的钱，用在短期内很难全部发挥实力的智能驾驶，这样的消费者，不是冤大头是什么？
所以，从商业的角度来看，入门级自动驾驶车辆，根本不可能支撑的起来激光雷达这类天之骄子的身份——除非价格降低到和毫米波雷达一样的成本。
而自动驾驶，这类极度依赖海量大数据支持的模式，如果一开始就没有海量大数据，就永远不可能有自动驾驶。
从这个角度看依赖毫米波雷达和视觉摄像头的智能驾驶学派，其实才应该是主流。
说回车路协同技术路线：
激光雷达，其实想要解决的事远距离的障碍物探测，但在城市道路上，如果真正的智慧城市基建完善之后，其实激光雷达的方案是完全有更完美的替代方案的。
用5G这类极低延迟极高带宽的数据作为传输，用北斗这类厘米级精度的地图作为辅助定位，同时结合车辆开放的数据交换平台，以及连通智慧城市本身的IOT大数据，想要解决200米范围外的的障碍物检测，岂不更简单，而且还便宜？
说说智能驾驶的风险：
肯定是有风险的，但任何巨大的变革和创新，几乎无一例外都是踩着尸骨累累起来的，看看福特T型车的历史，或者搜落下化工学上的进步，甚至近代医学的进步。
指望一步到位达到100%安全是几乎不可能的，但随着技术进步无限接近100%安全倒是可以期待的。
目前来说，虽然对于智能驾驶非常看好和乐观，现阶段，我只是不想成为数据统计当中的分子，还是老老实实作为分母去。
补充下：
如果你真的想要了解激光雷达，毫米波雷达，雷达，视觉方案，还有智能驾驶的智能路线之争，可以参考这几本教材，比目前大部分自媒体和行业论坛的文章都要深刻。
回归到信息源，去开荒。
如果对新能源汽车和智能驾驶感兴趣，那么最近我阅读过的书单，可能非常适合从零基础的小白：
想了解新能源汽车这个行业，能看什么书籍或资料？
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