自动驾驶技术领域近期再掀争论，焦点集中在特斯拉的纯视觉方案与行业主流的多传感器融合路线之争。前Waymo首席执行官约翰·克拉夫奇克公开批评特斯拉的自动驾驶策略，直言其依赖摄像头的单一技术路径存在根本性缺陷，甚至用"重度近视眼"形容特斯拉车辆的环境感知能力。
这场技术路线之争源于对人类驾驶方式的模仿分歧。特斯拉创始人马斯克坚持认为，人类仅凭双眼和大脑即可完成驾驶任务，因此自动驾驶系统只需通过摄像头捕捉视觉信息，再由神经网络处理即可实现类似功能。但克拉夫奇克等业内人士主张，激光雷达、毫米波雷达等传感器应作为冗余系统，提供多维度环境数据以确保安全冗余。
克拉夫奇克在近期科技展会上详细剖析了特斯拉方案的物理局限。他指出，特斯拉车辆配备的7个500万像素摄像头存在配置缺陷：仅1个为标准焦距镜头，其余均为广角镜头。这种设计导致像素资源被分散使用，实际等效视觉清晰度仅相当于人类视力的20/60至20/70水平，远未达到车管所规定的驾驶视力标准。更关键的是，广角镜头在远距离探测和物体细节识别方面存在天然短板。
对于特斯拉2021年移除雷达组件的决策，克拉夫奇克直言这是"自我设限"的行为。他分析称，去除雷达系统后，特斯拉自动驾驶只能依赖视觉数据，而摄像头作为被动感知设备，在恶劣天气或复杂光照条件下可靠性大幅下降。相比之下，Waymo等企业采用的激光雷达可主动发射激光脉冲，通过测量反射时间构建三维环境模型，这种主动感知方式与摄像头的被动接收形成互补，构成更稳健的感知体系。
这位自动驾驶行业资深人士特别强调传感器融合的必要性。他比喻说，激光雷达提供的空间感知能力犹如"超人视力"，能够精准识别300米外的障碍物，而纯视觉方案在类似场景下就像"未佩戴矫正眼镜的近视患者"。这种技术差异在高速驾驶场景中尤为关键，因为系统反应时间直接关系到事故风险系数。
行业观察家指出，这场争论本质是技术安全与成本控制的平衡之争。特斯拉的纯视觉方案通过简化硬件配置降低制造成本，但需要依赖海量数据训练和复杂算法弥补硬件不足；而多传感器融合路线虽然成本较高，但通过硬件冗余设计提升了系统容错率。随着自动驾驶技术向L4级别迈进，两种技术路线的安全性验证将成为决定市场走向的关键因素。
