在自动驾驶技术的探索道路上，特斯拉独树一帜地选择了纯视觉感知系统作为核心，这一决策不仅在其内部得到了坚定执行，更体现在其全系车型上——毫米波雷达已被彻底移除，取而代之的是高度依赖的摄像头与先进的人工神经网络。
特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克近日再次公开发声，对激光雷达技术表达了强烈的不满，直言其为“误入歧途的解决方案”。他坚信，在复杂多变的道路环境中，模拟生物神经网络与视觉系统的运作方式，才是通往高效自动驾驶的最优路径。
与此相反，国内众多汽车制造商与供应商则采取了更为折中的融合感知方案，该方案将激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器融为一体，旨在通过多元信息的互补，提升系统的感知精度与冗余性。
然而，马斯克对此持坚决反对态度，他认为激光雷达及其与视觉系统的结合，会带来“感知不一致性”的问题，从而影响自动驾驶的整体表现。他多次强调，基于显式光子计算技术的视觉系统，在感知精度与可靠性上远超雷达与视觉的组合。
特斯拉的自动驾驶系统，其设计理念源自于对人类驾驶行为的模仿。它利用摄像头实时捕捉路况信息，并通过视觉神经网络将这些二维图像转化为三维场景，再由自动驾驶计算机对这些场景进行深度分析与快速决策。与人类驾驶员相比，特斯拉的摄像头不仅提供了360度的全景视野，其探测距离也远超人类视觉极限。
计算机在反应速度与处理能力上的优势，使得特斯拉能够持续不断地做出精准决策，有效避免了人类驾驶员可能因疲劳或反应迟钝而产生的安全隐患。这种技术优势，正是特斯拉在自动驾驶领域保持领先的重要原因之一。
值得注意的是，国内一些汽车制造商也开始逐渐调整策略，减少对激光雷达的依赖，转向纯视觉感知方案。例如，小鹏与极越等品牌已经在其部分车型中，降低了激光雷达的使用比例，这无疑是对特斯拉纯视觉路线的某种呼应。
随着自动驾驶技术的不断发展与成熟，纯视觉与融合感知两种路线之间的较量，或许将成为未来一段时间内行业内的焦点话题。而在这场技术革命中，谁能最终脱颖而出，成为自动驾驶领域的领头羊，还需时间来验证。
