最近不少人在聊Waabi靠仿真减少路测的路线，顺带着就问：那激光雷达的需求量会不会降？
其实把这个问题拆开看就清楚了。仿真减少的是「路测阶段」的车辆数量和里程，不是最终量产车上的传感器配置。Waabi的核心逻辑是用Waabi World模拟器生成海量场景训练AI，不用靠真车跑几百万英里攒数据，这省的是研发阶段的测试车队成本，跟量产车装不装激光雷达是两回事。
而且从现有信息看，Waabi反而在用到激光雷达数据。2024年3月就有公开信息提到，他们的Copilot4D系统是用激光雷达传感器的大量数据进行训练的，靠激光雷达的距离感知能力来预测车辆运动轨迹。仿真平台要做到高保真，本身就需要真实传感器的数据来做基础，才能模拟出接近物理世界的感知效果。
再看他们的商业化落地配置，Waabi和沃尔沃合作的VNL Autonomous卡车，走的是前装集成路线，传感器、计算平台和软件在工厂端深度融合。沃尔沃的自动驾驶卡车本身就有冗余的安全设计，感知系统是多传感器融合的思路，激光雷达作为距离感知的重要组成部分，在L4级自动驾驶里的作用并没有被替代。
换个角度想，仿真路线反而可能加速激光雷达的需求释放。以前自动驾驶公司要花很多钱在路测车队上，量产落地的节奏慢。现在靠仿真把研发效率提上去，商业化落地更快，一旦进入规模化量产阶段，每台量产车都要装传感器，整体需求量反而会上来。
说白了，仿真解决的是「怎么更快把系统做成熟」的问题，激光雷达解决的是「量产车怎么可靠感知环境」的问题，两者不在同一个环节。Waabi的路线越顺利，自动驾驶卡车落地速度越快，对激光雷达这类核心传感器的长期需求反而更有支撑。
以上仅为行业观察，不构成投资建议。
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