自动驾驶技术路径的分歧 - 行业主流采用传感器融合方案，结合摄像头、雷达和激光雷达，构建冗余、多层次的世界视图 [2] - 特斯拉孤军奋战，押注于单一的、纯粹的基于摄像头的视觉方案，并主动移除和禁用雷达等硬件 [2] 传感器融合方案详解 - 摄像头提供最丰富、高分辨率的数据，能感知色彩纹理、读取路标、识别信号灯，但易受恶劣天气和弱光环境影响，且难以测量相对速度 [2] - 雷达擅长测量物体距离和速度，能穿透雨雾雪，但分辨率低，难以识别物体种类和静止物体 [3] - 激光雷达能创建精确三维点云地图，测量距离和形状精度高，但成本较高，在雾雪雨天性能下降，且数据处理需要巨大计算资源 [3] - Waymo和Cruise等公司采用融合这三种数据的方案，以创建具有内置冗余的系统 [4] 特斯拉技术路线的演变 - 特斯拉早期（发布至2021年）的自动驾驶系统同时配备摄像头和前置雷达，采用传统的传感器融合方案 [5] - 2021年夏季，特斯拉宣布从新款Model 3和Model Y中移除雷达，转向名为Tesla Vision的纯摄像头系统 [6][7] - 转变的核心论点是传感器数据冲突的危险性：当不同传感器提供矛盾信息时，决策过程可能使车辆陷入瘫痪 [7][8] 特斯拉放弃雷达的具体原因 - 雷达存在根本缺陷，无法正确区分无法产生频率偏移的静止物体、横截面较薄的物体或雷达反射率较低的物体 [9] - 这些缺陷是导致“幽灵刹车”事件的根源，例如车辆可能将静止的立交桥或铝罐误认为是停着的车辆 [9] - 特斯拉认为实现通用自动驾驶的关键在于解决视觉问题，人类驾驶仅依靠视觉和神经网络，完美的计算机视觉将使其他传感器成为干扰或危险歧义的来源 [9] 特斯拉纯视觉系统的现状 - 每一辆特斯拉新车完全依赖由八个摄像头驱动的Tesla Vision系统，利用复杂神经网络创建世界的三维矢量空间表示进行导航 [9] - 尽管新款Model S和Model X配备了全新的高清雷达，但特斯拉从未将这些雷达用于FSD功能，以巩固其对纯视觉路线的坚持 [9] - 最普及的Model Y上的FSD系统是最先进的，而非配备额外传感器的车型，雷达可能仅用于数据收集和系统验证，但不属于FSD套件的一部分 [10] 特斯拉路线的潜在影响 - 放弃传感器融合是特斯拉方案与其他厂商方案的最大区别，被视为一场高风险、成败在此一举的赌博 [10] - 特斯拉团队认为，打造可扩展、通用、能像人类一样导航的自动驾驶系统的唯一途径是彻底解决视觉问题 [10] - 若判断正确，将创造出比竞争对手更便宜、可扩展性更强的系统；若判断错误，可能遇到仅靠传感器才能突破的性能瓶颈，但目前尚未出现此类迹象 [10]