视觉直觉 vs. 规则围城:自动驾驶的“圣杯”战争与终局预判

这不仅仅是特斯拉（Tesla）与谷歌（Waymo）的对决，这是两种世界观的碰撞：一方试图用无数昂贵的传感器和代码将混乱的世界“格式化”为完美的数学模型；另一方则试图复制生物进化的奇迹，教会机器像人类一样，用一双眼睛看懂这个混沌的世界。

经过十五年的鏖战，当Waymo的无人车在湿水泥地前不知所措，而FSD（全自动驾驶）仅凭摄像头在复杂的乡村土路上游刃有余时，结局似乎开始变得清晰：自动驾驶的未来，不属于那些试图重建世界的地图绘制者，而属于那些能理解世界的通用智能。

第一：Waymo的“水晶宫”——精英主义的完美陷阱

谷歌Waymo是自动驾驶领域的“贵族”。它的技术路线充满了工程师思维的极致理性：如果不确定，就增加冗余；如果看不清，就用激光；如果算不准，就提前把路况背下来。

1.1 昂贵的“上帝视角”

Waymo的核心逻辑是“确定性”。它不信任视觉，因为它认为视觉会有幻觉。因此，它依赖激光雷达（LiDAR）构建毫米级的3D世界，再配合高精地图（HD Maps），实际上，Waymo的车不是在“看路”，而是在“背路”。它是在一个已知的三维模型中运行，现实世界只是对模型的一个校验。

1.2 高精地图：是护城河，也是囚笼

这种模式在早期是无敌的。在凤凰城宽阔、规划整齐的街道上，Waymo的表现堪称完美，甚至比人类更平稳。

然而，现实世界是熵增的，是混乱的。

当你依赖高精地图时，地图就是你的整个世界。一旦现实世界发生微小的变化——修路改道、临时放置的交通锥、甚至是路边新长出的灌木丛遮挡了参照物——Waymo的“上帝视角”就会崩塌。

• 案例复盘： Waymo曾因无法识别未记录在案的“湿水泥”而陷入瘫痪；在旧金山的浓雾或停电导致信号灯熄灭时，依赖预设规则的Waymo车队集体“趴窝”。

这就是“精英主义”路线的致命伤：它假设世界是静态的、可预测的。但在真正的开放道路上，意外才是唯一的常态。

第二：特斯拉的“暴力美学”——回归第一性原理

埃隆·马斯克（Elon Musk）对激光雷达的厌恶众所周知，但这并非单纯为了省钱，而是基于第一性原理（First Principles）的深刻洞察。

2.1 模仿生物进化的本质

人类驾驶员没有激光雷达，没有毫米波雷达，甚至没有高精地图，我们只靠两只眼睛（视觉传感器）和大脑（神经网络）就能处理从曼哈顿拥堵路段到印度乡村土路的各种复杂场景。

马斯克的逻辑无懈可击：既然道路系统是为人类视觉设计的（红绿灯、车道线、指示牌），那么最优的解题思路一定是“视觉感知 + 大脑决策”。

2.2 从“写代码”到“教孩子”

早期的特斯拉FSD也被嘲讽，因为单纯的摄像头在缺乏算力时确实不如激光雷达精准。但转折点在于端到端（End-to-End）大模型的引入，尤其是V12版本。

• Waymo模式是写规则：IF 看到红灯 THEN 停车。这需要工程师写几十万行代码去覆盖所有情况（Corner Cases），但你永远写不完所有的规则。

• Tesla模式是练直觉：给AI看数百万小时的人类优秀驾驶视频。AI不再是被编程，而是通过模仿学会了驾驶。它不仅学会了遵守规则，更学会了人类的“博弈”和“从众”——比如在稍微越线一点点以便看得更清楚，或者在复杂的路口通过观察前车姿态来判断通行时机。

2.3 数据的碾压

这是特斯拉最可怕的护城河。Waymo积累了1亿英里的数据，这在实验室标准下是天文数字。但特斯拉在全球拥有数百万辆车，每天都在收集数亿公里的真实路况数据。量变产生了质变。

第三：现实对决——实用价值与商业化的残酷逻辑

如果我们将技术剥离，仅从商业和实际应用层面分析，两者的差距更加明显。

3.1 成本：贵族玩具 vs. 国民工具

• Waymo的单车成本： 尽管在下降，但加上激光雷达阵列和算力平台，依然高达数万美元。更可怕的是运营成本（OPEX）——维护鲜活的高精地图需要庞大的测绘车队不断扫描城市。这使得Waymo很难走出旧金山、凤凰城等少数几个大城市。

• Tesla的单车成本： 仅依赖全车8个摄像头和自研FSD芯片，硬件成本极低。由于不需要维护高精地图，特斯拉可以在全球任何地方——哪怕是它从未去过的某个中国三线城市的小胡同里——开启FSD。

3.2 泛化能力：谁是真正的通用智能？

• Waymo： 就像一辆铺设了隐形轨道的有轨电车。它在“轨道”（有高精地图的区域）内极其安全舒适，但出了“轨道”就是废铁。

• Tesla： 像一个经验丰富的老司机。到了陌生城市，它可能偶尔会犹豫，甚至走错路，但它能开。它能处理从未见过的异形障碍物，能理解交警的手势（只要训练过），能适应暴雨或降雪。

结论： 商业价值取决于可扩展性（Scalability）。无法低成本快速复制的技术，注定只能是特定场景下的“摆渡车”，而不是通用的“自动驾驶”。

第四：行业多米诺骨牌——中国车企的转向与全球觉醒

风向标已经变了。

如果说三年前，激光雷达还是高端智能电动车的“标配”，那么今天，它正在变成一种“累赘”。

4.1 中国力量的倒戈

中国车企（小鹏、华为系、百度Apollo等）曾是激光雷达的坚定拥护者。但在目睹了特斯拉FSD V12在北美“如人一般”的表现，以及深感高精地图维护之痛后，行业正在发生剧变：

• “去图化”成为共识： 华为提出的“有路就能开”，本质上就是放弃高精地图，转向重感知的轻地图模式。

• 纯视觉的尝试： 极越、小鹏等品牌开始推出纯视觉或仅保留一颗激光雷达作为安全冗余的方案。

这不仅仅是跟风，而是基于成本和效率的理性回归。中国复杂的道路基建变化速度极快，依赖地图更新的技术路线在这里根本行不通。

4.2 硬件堆砌的边际效应递减

行业终于意识到：堆砌硬件无法解决智能问题。 就像给瞎子装十根拐杖也比不上治好他的眼睛。真正的瓶颈在于AI对场景的理解能力，而不是传感器看得有多远。

第五：终局预判——谁是未来的最优解？

站在2026年的时间节点展望未来，自动驾驶的终局将如何演变？

5.1 技术的收敛：视觉是唯一解

我相信，纯视觉（或以视觉为主导）+ 端到端大模型是唯一的终局。

原因很简单：我们的世界是视觉定义的。

激光雷达或许会保留在某些特定领域（如矿区卡车、港口运输），但在乘用车领域，它将被边缘化。随着摄像头的解析度提高和AI算力的爆发，视觉方案将能提取出比激光雷达更丰富的深度信息和语义信息。

5.2 商业模式的分野

• Waymo的结局： 它不会死，但会成为一家优秀的区域性公共交通运营商。它会在纽约、伦敦、东京等核心城市的繁华区域提供极其安全、标准化的RoboTaxi服务。它就像今天的“地铁”或“高铁”，安全、精准，但无法到达每家每户的门口。

• Tesla的结局： 它将成为物理世界的通用AI操作系统。FSD不仅用于轿车，还将用于卡车（Semi）、机器人（Optimus）。它提供的不是一种交通服务，而是一种“移动的能力”。它将占据全球99%的行驶里程。

5.3 最后的赢家：适应混乱的能力

自动驾驶的真正挑战不是由于算力不够，而是因为现实世界太荒谬。

有人会在高速公路上倒车，有人会骑着马穿过十字路口，有塑料袋会在风中像人一样飘动。

Waymo试图用规则去穷尽这些荒谬，这是西西弗斯式的徒劳。

Tesla试图让AI理解这些荒谬，通过学习数亿人类的应对方式来获得“常识”。

核心结论：

在实验室的真空管里，Waymo是完美的优等生；但在烟火气十足、充满不确定性的真实地球上，马斯克的纯视觉方案才是唯一的生存之道。

未来的自动驾驶，不再是让机器冷冰冰地执行指令，而是让机器拥有类似于人类的“直觉”。这场战争的胜负已分：属于地图和激光雷达的旧时代正在落幕，属于视觉智能和神经网络的新时代刚刚破晓。