在自動駕駛技術的賽道上，特斯拉無疑是一位特立獨行的選手。該電動汽車巨頭始終堅持采用純視覺感知系統，并已全面摒棄毫米波雷達，轉而依賴攝像頭和先進的人工神經網絡，以實現自動駕駛功能。特斯拉的首席執行官埃隆·馬斯克近期再次公開表達了對激光雷達技術的不屑，他認為這一技術路徑是錯誤的，并堅稱模仿生物神經網絡和眼睛的視覺系統，才是應對復雜道路駕駛環境的最佳方案。
與特斯拉形成鮮明對比的是，國內眾多汽車制造商和供應商普遍選擇了融合感知方案。這一方案融合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器，旨在提升系統的感知能力和冗余性，從而增強自動駕駛的安全性和可靠性。然而，馬斯克對此持不同看法，他認為激光雷達與視覺系統結合時產生的“感知不一致性”問題，嚴重影響了自動駕駛系統的性能和穩定性。
面對為何拒絕使用雷達的質疑，馬斯克多次重申，基于顯式光子計算的視覺系統在感知精度和可靠性方面，遠超雷達與視覺的組合。他解釋說，當雷達與視覺系統的感知數據發生沖突時，自動駕駛系統往往難以做出正確的判斷，這種不確定性為自動駕駛帶來了極大的安全隱患。因此，特斯拉選擇了模仿人類駕駛員的駕駛方式，通過攝像頭實時捕捉路況信息，并利用視覺神經網絡將二維圖像轉化為三維場景，再由自動駕駛計算機進行深度分析和決策。
值得注意的是，特斯拉的堅持并非孤例。近年來，國內一些汽車制造商也開始逐漸減少對激光雷達的依賴，轉而探索純視覺感知方案。例如，小鵬汽車和極越等品牌，在自動駕駛技術的研發過程中，已經明顯降低了激光雷達的使用比例，轉而更加注重攝像頭和視覺神經網絡的應用。
特斯拉與國內部分廠商在自動駕駛技術路徑上的選擇，雖然存在差異，但都體現了對汽車安全性能的不懈追求。無論是純視覺感知系統，還是融合感知方案，都是為了提升自動駕駛的準確性和可靠性，讓汽車在復雜多變的道路環境中，能夠更加智能、安全地行駛。隨著技術的不斷進步和市場的深入發展，相信未來會有更多創新的技術方案涌現，共同推動自動駕駛技術的成熟和完善。
