自动驾驶纯视觉方案和雷达方案存在多方面差异。从工作原理看，纯视觉方案主要依靠摄像头捕捉周围图像，利用计算机视觉技术分析图像来识别目标、判断距离和物体类别等；而雷达方案则是通过发射电磁波并接收反射波，根据时间差等数据计算目标的距离、速度和角度等信息。在环境适应性方面，纯视觉方案受光照、天气影响较大。强光、逆光、黑夜、暴雨、浓雾等情况会严重降低摄像头的成像质量，影响识别的准确性；雷达方案受环境影响相对较小，在恶劣天气和低光照条件下仍能较好地工作，例如毫米波雷达可以穿透雾、雨、灰尘等，激光雷达也能在一定程度的恶劣环境中稳定测距。从探测精度来讲，纯视觉方案在识别物体的细节和类别上有优势，能准确识别交通标志、车道线、行人的动作姿态等；但在距离和速度测量的精度上相对较弱。雷达方案尤其是激光雷达，能精确测量目标的距离和速度，提供高精度的三维点云数据，不过在物体类别识别上不如纯视觉方案细致。成本方面，纯视觉方案使用的摄像头成本相对较低，随着技术发展价格不断下降，有利于大规模推广；雷达方案中，激光雷达成本较高，虽然近年来价格有所降低，但仍然是制约其普及的因素之一，毫米波雷达成本相对较低，但性能也有一定局限。数据处理难度上，纯视觉方案产生的图像数据量大，处理复杂，需要强大的计算能力和先进的算法来分析；雷达方案的数据量相对较小，处理相对简单，但也需要专门的算法来处理反射波数据。综上所述，自动驾驶纯视觉方案和雷达方案各有优劣，目前很多自动驾驶系统会结合两者的优势，采用多传感器融合的自动驾驶方案来提高系统的可靠性和性能。