摘要：特斯拉坚持以纯视觉方案实现智能驾驶的技术路线，与国产厂商推崇的激光雷达方案形成鲜明对比，这一策略在市场上引发了广泛争议。以下从技术路径、价格争议、行业趋势三个维度展开分析：
特斯拉坚持以纯视觉方案实现智能驾驶的技术路线，与国产厂商推崇的激光雷达方案形成鲜明对比，这一策略在市场上引发了广泛争议。以下从技术路径、价格争议、行业趋势三个维度展开分析：
特斯拉的 Autopilot 和 FSD 系统仅依赖 8 个摄像头、1 个毫米波雷达（部分车型已移除）和神经网络算法，通过端到端的视觉处理实现环境感知。其核心逻辑是：人类驾驶员主要依靠视觉判断路况，因此纯视觉方案是通向完全自动驾驶的最优解。特斯拉认为，激光雷达不仅成本高昂，还会导致系统复杂化，而通过数十亿英里真实路况数据的训练，视觉方案可以弥补硬件的局限性。例如，FSD V12 版本已实现 “无代码” 控制，完全依赖神经网络处理摄像头数据。
然而，这一路径面临挑战：
极端场景误判：在暴雨、强光等恶劣环境下，摄像头可能失效。例如，特斯拉 FSD 在中国测试中多次出现闯红灯、压实线等违章行为，部分原因是对交通信号灯识别不准确。安全冗余缺失：纯视觉方案缺乏激光雷达的三维空间建模能力，对低反射率物体（如黑色轮胎、静止车辆）的识别存在延迟。美国 NHTSA 数据显示，2021-2023 年特斯拉 Autopilot 相关事故达 736 起，多数因系统误判道路状况引发。小鹏、蔚来、理想等国产车企普遍采用 “激光雷达 + 多传感器融合” 方案，例如小鹏 G9 搭载双 Orin-X 芯片和两颗激光雷达，蔚来 ET7 配备 11 个摄像头、5 个毫米波雷达和 1 个激光雷达。激光雷达通过主动发射激光束并接收反射信号，构建高精度三维地图，在极端天气和复杂路况下表现更稳定。例如，禾赛科技的 AT128 激光雷达探测距离达 200 米，可识别 150 米外的行人。
但激光雷达也存在短板：
成本高昂：早期激光雷达单价超过 70 万元，即便当前成本降至千元级别，仍会显著增加整车售价。例如，零跑 B10 车型搭载激光雷达后起售价为 12.98 万元，而同级无激光雷达车型价格低至 10 万元以下。算力需求大：激光雷达每秒产生数百万点云数据，需要高算力芯片（如 Orin-X、Orin-D）支持，进一步推高成本。特斯拉 FSD 在中国售价 6.4 万元，是全球最高（美国约 5.8 万元，日本 4.1 万元）6。这一价格远超国产厂商的智驾方案，例如华为 ADS 2.0 选装价约 1 万元，小鹏 XNGP 为 2 万元。消费者对 FSD 的高价普遍持质疑态度：
功能未达预期：尽管特斯拉官网曾宣传 FSD “无需人工干预”，但实际仍为 L2 级辅助驾驶，需驾驶员全程监控。2025 年 3 月，特斯拉修改宣传措辞为 “智能辅助驾驶”，但未对已付费用户作出补偿。体验缺陷明显：媒体测试显示，FSD 在中国复杂路况下频繁出现违章，例如 2 小时内压实线 7 次、误入自行车道等。清华大学汽车系博士张抗抗指出，FSD 对中国交通规则的适应能力不足，需通过数据积累逐步优化。面对特斯拉的高价，国产厂商通过硬件预埋 + 软件订阅模式降低用户门槛：
硬件标配：比亚迪 “天神之眼” 系统全系搭载高阶智驾硬件，覆盖 7 万级至百万级车型；小米 SU7 Ultra 标配激光雷达和双 Orin-X 芯片，智驾功能免费开放。价格下探：禾赛科技 ATX 激光雷达已应用于 12.98 万元车型，预计 2025 年激光雷达渗透率将突破 20%。相比之下，特斯拉 FSD 的 6.4 万元选装价显得缺乏竞争力。特斯拉的核心优势：全球超 500 万辆搭载 FSD 的车辆每日生成数千万英里数据，通过 OTA 持续优化算法。清华大学张抗抗预测，若中国 30% 特斯拉车主开通 FSD，每日可新增 500 万公里训练数据，助力 FSD 快速迭代。国产厂商的硬件壁垒：激光雷达成本下降至千元级别后，国产厂商通过多传感器融合构建安全冗余。例如，禾赛科技 AT128 激光雷达年产能达 200 万台，成本较早期下降 99.5%。尽管当前技术路线分化明显，行业仍存在融合趋势：
特斯拉的妥协：马斯克曾多次批评激光雷达是 “昂贵的拐杖”，但特斯拉已开始测试 “影子模式”，在部分车辆上加装激光雷达以收集数据，未来可能调整技术路线。国产厂商的优化：小鹏、蔚来等企业逐步减少对激光雷达的依赖，通过算法优化提升视觉方案的可靠性。例如，小鹏 XNGP 在部分场景下可关闭激光雷达，仅依赖视觉运行。技术路线的选择：特斯拉的纯视觉方案代表 “数据驱动” 的极客思维，而国产厂商的激光雷达方案体现 “硬件冗余” 的工程逻辑，两者的竞争本质是成本与安全的权衡。价格与价值的匹配：FSD 的高价争议反映出消费者对 “软件定义汽车” 的信任危机，而国产厂商的 “智驾平权” 策略更符合中国市场的价格敏感型特征。行业演进方向：长期来看，** 多传感器融合（视觉 + 激光雷达 + 高精地图）** 可能成为主流，而成本下降将推动激光雷达普及。例如，禾赛科技预测 2030 年激光雷达渗透率将达 56%，成为智能驾驶的 “必选安全件”。特斯拉坚持纯视觉方案的争议，本质是技术理想主义与市场现实主义的碰撞。FSD 的高价与功能滞后暴露了 “软件先行” 策略的风险，而国产厂商通过激光雷达实现的硬件突破，则为行业提供了另一种可行路径。未来，随着数据积累、成本下降和政策完善，智能驾驶市场将进入 “体验为王” 的新阶段，技术路线的优劣最终由用户体验和商业价值决定。
来源：百万光束一点号1