在自動駕駛技術(shù)的探討中，一個長久以來的誤解是，激光雷達路線被視為高端、先進的象征，而純視覺方案則被誤認為是低成本或次級的替代方案。然而，事實卻遠非如此。純視覺方案，特別是特斯拉的全自動駕駛（FSD）系統(tǒng)，實際上代表了自動駕駛技術(shù)中最難、最底層且最徹底的重構(gòu)路徑。

純視覺方案的難度不在于是否采用激光雷達，而在于它要求將整個車輛轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€具備“觀察”、“思考”和“行動”能力的神經(jīng)系統(tǒng)。這種轉(zhuǎn)變不僅需要高精度的攝像頭，更依賴于海量的真實場景數(shù)據(jù)來訓練和優(yōu)化系統(tǒng)。特斯拉自2016年起便開始收集數(shù)據(jù)，其FSD V13版本背后是全球數(shù)十億公里的路況數(shù)據(jù)、錯誤反饋、關(guān)鍵決策點以及復(fù)雜的決策鏈條。

反觀國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域，盡管眾多車企紛紛涉足，但在純視覺方案的實施上卻面臨重重困難。首要難題便是數(shù)據(jù)的缺乏。純視覺方案并非簡單安裝幾個攝像頭便能運行，它需要在實際道路環(huán)境中不斷試錯、學習和優(yōu)化。然而，國內(nèi)車企中，真正具備這樣數(shù)據(jù)閉環(huán)能力的寥寥無幾。即便銷量上升，如果沒有用戶實際使用智能駕駛功能、缺乏專業(yè)的標注團隊以及端到端的迭代系統(tǒng)，所收集的數(shù)據(jù)也不過是“假動作”，無法訓練出真正的“真身手”。

其次，國內(nèi)自動駕駛系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計也存在根本性問題。特斯拉的純視覺方案將整個系統(tǒng)構(gòu)建為一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從攝像頭輸入到車輪動作輸出，中間沒有明確的模塊劃分，而是一個整體的“思維系統(tǒng)”。而在國內(nèi)，自動駕駛系統(tǒng)更像是拼裝工程，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達各自為戰(zhàn)，數(shù)據(jù)經(jīng)過感知模塊、決策模塊再到控制模塊，每一步都存在延遲、誤差和丟包的風險。這種設(shè)計更像是一種部門間的協(xié)作，而非真正的智能系統(tǒng)。

激光雷達即便能夠“看見”，但在實際應(yīng)用中卻面臨諸多挑戰(zhàn)。激光雷達的數(shù)據(jù)處理過程復(fù)雜且耗時，從看到障礙物到做出判斷并執(zhí)行動作，每一步都需要時間和算力。相比之下，特斯拉的純視覺方案則追求的是反應(yīng)速度和決策能力，它利用攝像頭捕捉的光子信號直接輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)整車一體判斷和執(zhí)行。這種“看到即理解，理解即行動”的能力，正是特斯拉FSD與其他自動駕駛系統(tǒng)之間的斷代差距所在。

特斯拉FSD的強大之處，不僅在于它能夠提前預(yù)判并規(guī)避潛在風險，更在于它擁有毫秒級的預(yù)判能力。這種能力使得FSD在面對復(fù)雜場景時，能夠做出人甚至超越人的決策。而其他自動駕駛系統(tǒng)，往往只能做到“看見”，卻無法在第一時間做出正確的判斷和反應(yīng)。

那么，為什么國內(nèi)車企不選擇純視覺方案呢？這并非技術(shù)問題，而是結(jié)構(gòu)性決策問題。特斯拉之所以能夠走純視覺路線，是因為它敢于投入、敢于冒險、敢于承擔用戶的不滿。而國內(nèi)車企在決策時往往需要考慮資本周期、項目評審、年終交付量以及媒體KPI等多重因素，無法像特斯拉那樣all in。因此，它們選擇了一條看起來最保險的路，即拼裝式的自動駕駛系統(tǒng)。

然而，這種拼裝式的系統(tǒng)從一開始就注定了其局限性。它只能做到“看見”，卻無法實現(xiàn)真正的“判斷和反應(yīng)”。當然，國內(nèi)車企并非沒有機會后來居上。但它們需要首先敢于推倒現(xiàn)有的拼裝系統(tǒng)，敢于從攝像頭開始訓練理解世界的能力。這需要勇氣、耐心和長期的投入。但現(xiàn)實是，大多數(shù)公司連“敢于嘗試和犯錯”這一步都邁不出去。因此，國內(nèi)自動駕駛技術(shù)與特斯拉之間的差距，已經(jīng)不僅僅是時間上的差距，而是結(jié)構(gòu)性的斷代。

自動駕駛技術(shù)的分水嶺并不在于誰跑得快，而在于誰走對了那條通向未來的路。特斯拉用其純視覺方案證明了這一點，而國內(nèi)車企則需要深刻反思并調(diào)整其戰(zhàn)略方向。