在自动驾驶技术的激烈角逐中，特斯拉与主流行业之间正上演着一场理念与技术的深刻对峙。当多数车企选择将摄像头、雷达与激光雷达融合，构建多重保障的环境感知体系时，特斯拉却以孤注一掷的姿态，将全部筹码押注于纯视觉方案，这一决策引发了持续数年的争议与讨论。
传统自动驾驶方案的核心在于传感器融合技术。通过整合不同传感器的优势，系统试图弥补单一设备的局限性：摄像头能捕捉细腻的视觉信息，却易受光照与天气干扰；雷达可精准测量距离与速度，但分辨率不足且难以识别静止物体；激光雷达虽能生成高精度三维地图，却面临成本高昂与恶劣天气性能下降的困境。Waymo、Cruise等企业均采用此类方案，通过多源数据交叉验证，构建起冗余度极高的安全网络。
特斯拉的转型并非一蹴而就。早期车型曾配备博世提供的毫米波雷达，与摄像头共同构成感知系统。雷达负责监测前方车辆距离与速度，支撑交通巡航控制等基础功能。即便在自主研发FSD硬件后，雷达仍被视为视觉系统的安全冗余。然而，2021年夏季，特斯拉突然宣布移除新款Model 3与Model Y的雷达，转而推出纯视觉系统“Tesla Vision”，这一决定彻底颠覆了行业认知。
特斯拉的决策逻辑源于对传感器冲突风险的深刻洞察。当不同传感器提供矛盾数据时，系统如何抉择？工程师预设规则可能导致决策僵化，而实时判断又可能引发安全隐患。特斯拉人工智能团队指出，雷达存在根本性缺陷：它难以区分静止物体、薄截面物体或低反射率物体，这直接导致了“幽灵刹车”现象——车辆误将桥梁阴影或易拉罐识别为障碍物，触发紧急制动。此类误判不仅影响驾驶体验，更可能引发连锁事故。
特斯拉的解决方案是回归人类驾驶的本质。人类依靠双眼与大脑即可完成复杂路况判断，这启发了特斯拉的纯视觉路径。其系统通过8个摄像头采集数据，利用神经网络构建三维矢量空间，模拟人类视觉的深度感知能力。特斯拉工程师认为，若计算机视觉能达到人类水平，其他传感器反而会成为干扰源，甚至制造致命歧义。例如，在雨雪天气中，雷达与摄像头的信号差异可能导致系统无所适从，而纯视觉方案则可通过算法优化适应环境变化。
尽管争议不断，特斯拉的坚持已初见成效。当前，所有新款特斯拉车型均依赖纯视觉系统，其FSD功能在Model Y等普及车型上的表现甚至优于配备额外传感器的旗舰车型。特斯拉曾在新款Model S与Model X上试装高清雷达，但最终未将其纳入FSD套件，仅用于数据收集与系统验证。这一举动进一步强化了其对纯视觉路线的信心。
行业对特斯拉的赌博式决策褒贬不一。支持者认为，若纯视觉方案成功，特斯拉将构建起成本更低、扩展性更强的自动驾驶体系，颠覆传统多传感器方案的高昂成本结构。反对者则警告，视觉系统可能遭遇物理极限，届时唯有依赖雷达或激光雷达才能突破瓶颈。然而，截至目前，特斯拉尚未表现出技术瓶颈的迹象，其纯视觉系统在复杂场景中的应对能力持续刷新行业认知。
这场技术路线之争的本质，是对自动驾驶本质的不同理解。特斯拉选择模仿人类驾驶的生物逻辑，而多数企业则倾向于通过工程手段构建绝对安全体系。两种路径的优劣尚无定论，但特斯拉的激进实验已迫使整个行业重新思考：自动驾驶的终极解决方案，究竟是追求技术冗余的完美，还是回归人类认知的本质？
