在智能驾驶技术的探索道路上，一直存在着激光雷达与纯视觉两大路线的争议。不少人认为，激光雷达代表着高级与精准，而纯视觉则是廉价且技术有限的解决方案。然而，这一观念或许需要被重新审视。
纯视觉方案，尤其是特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系统，实际上代表了智能驾驶领域中最具挑战性、最高级别的技术革新。它并非仅仅省去了激光雷达，而是将整辆车打造成了一个具备“观察”、“思考”与“行动”能力的智能系统。这一转变，不仅是对硬件的重新设计，更是对软件与算法的根本性重构。
那么，为何在国内，纯视觉方案并未得到广泛采纳呢？原因并非不愿，而是难以实现。首要难题在于数据的缺乏。纯视觉系统的训练需要海量的真实场景数据作为支撑，这些数据来自于车辆在实际道路上的行驶、错误、决策与调整。特斯拉自2016年起便开始收集数据，其FSD系统背后是全球数十亿公里的路况数据积累。相比之下，国内车企在数据收集、标注与迭代方面尚存在显著差距。
其次，系统结构上的差异也是一大障碍。特斯拉的纯视觉系统采用了神经网络结构，从摄像头输入到车辆行动输出，整个过程无缝衔接，形成一个整体的“思维系统”。而国内车企则多采用拼装式工程，激光雷达、摄像头、毫米波雷达各自为政，再经过感知、决策与控制模块的层层传递。这种结构不仅增加了延迟与误差，还限制了系统的整体性能。
再者，激光雷达虽然能够提供高精度的三维信息，但其数据处理过程繁琐且耗时。在高速行驶中，每一秒的延迟都可能带来致命的后果。特斯拉的纯视觉系统则依靠摄像头捕捉的光子信号，直接输入神经网络进行处理，实现毫秒级的反应与决策。这种“看到即理解，理解即行动”的能力，正是FSD与其他智能驾驶系统之间的断代差距所在。
国内车企在硬件与算法上的限制也是制约纯视觉方案发展的因素之一。特斯拉拥有自研的FSD芯片与超级计算集群，能够支撑其端到端的智能驾驶系统。而国内车企则受限于高端芯片的供应与算法开发的保守性，多采用模块化与规则工程的方案，难以实现真正的智能一体化。
特斯拉之所以能在纯视觉路线上取得成功，不仅得益于其技术上的创新，更在于其背后的决策魄力与文化土壤。马斯克敢于投入大量资金与时间，赌未来的智能驾驶将依赖于神经网络对世界的理解。而国内车企则受限于资本周期、项目评审与年终交付量等现实因素，难以做出类似的长期投资。
尽管如此，国内车企仍有追上特斯拉的机会。但这需要他们敢于推倒现有的拼装系统，从零开始训练基于摄像头的理解世界能力。这需要勇气、耐心与持续的投资。然而，现实是残酷的，大多数公司连“敢于尝试”这一步都难以迈出，导致他们在智能驾驶领域的技术差距越来越大。
最后，纯视觉与激光雷达并非非此即彼的关系，而是可以相互补充的。但关键在于，系统是否能够真正理解世界并做出快速准确的反应。特斯拉的纯视觉方案证明了这一点，而国内车企则需要反思并寻找适合自己的发展道路。
