国外特斯拉FSD也太强了 暴雨天自动驾驶和聊天两不误

近日，国外博主驾驶特斯拉开启FSD自动驾驶时，和系统聊天的视频刷爆网络，FSD一心二用，在路上灵活行驶的同时，还能处理驾驶员给出的模棱两可的语音对话，真是让人大开眼界，颇有李鸿章在纽约街头的感觉。下图是特斯拉在暴雨天气下，仍然能够在110的时速下进行安全的自动驾驶。

当整个自动驾驶行业还在为激光雷达的参数和数量争得头破血流，把车顶堆成“传感器全家桶”时，特斯拉却毅然拆掉所有雷达，让车辆以“纯视觉”方案“裸奔”。这看似疯狂的举动，究竟是马斯克为削减成本的冒险，还是一场对物理世界认知的颠覆性革命？

马斯克的“第一性原理”思维，为特斯拉的纯视觉路线提供了哲学支撑。他将问题拆解到最本质：人类设计的道路系统，从根上就是为双眼和大脑服务的。路标、红绿灯、车道线，这些核心交通元素全是视觉信息。人类驾驶员仅凭一双眼睛和一个大脑，就能处理99%的路况，从不需要激光雷达或超声波传感器的辅助。

既然人类能靠视觉搞定驾驶，那如果AI的视觉处理能力足够强大，为何还要给汽车装上激光雷达这种“昂贵的外置器官”？这就是特斯拉抛弃雷达的底层逻辑——用最符合人类认知逻辑的方式，重构自动驾驶的感知体系。

特斯拉前AI负责人Andrej Karpathy曾一针见血地指出激光雷达的局限：“它能告诉你距离，但分不清前方是塑料袋还是石头。”这暴露了“雷达+摄像头”融合方案的致命BUG——当雷达的“距离感知”和摄像头的“视觉语义”冲突时，系统会陷入“传感器打架”的两难。

比如，雷达探测到前方有“障碍物”，但摄像头判断那只是光影造成的误判，车辆该听谁的？这种不确定性是自动驾驶安全的隐形炸弹。特斯拉的解法堪称激进：彻底砍掉雷达，把所有资源投入到视觉感知和AI算法的迭代中，让“眼睛”和“大脑”变得足够强大，从而绕过融合感知的先天缺陷。

特斯拉FSD V14的“端到端神经网络”，是纯视觉路线的技术核心。传统自动驾驶靠“规则驱动”，工程师要写几十万行C++代码，明确规定“看到红灯必须停”“遇到行人要避让”。但FSD V14把这些代码砍到只剩两三千行，转而用数以亿计的真实道路视频数据喂养AI。

这就像教AlphaGo下棋——不需要灌输“定式”，只需要让它学习千万盘人类高手的对局，它就能自己“悟道”。FSD的纯视系统也是如此，在海量数据中总结驾驶规律，最终实现“像人类老司机一样思考”。这种模式的优势在于泛化能力极强，能应对代码规则覆盖不到的复杂场景。

根据特斯拉2025年Q3财报披露，FSD的累计行驶里程已突破60亿英里，这相当于人类驾驶员连续驾驶超过100年的总里程。如此庞大的数据量，是Waymo等依赖“特定区域测试”的车企难以企及的——哪怕它们日夜不停地跑，也追不上特斯拉的积累速度。

更关键的是，纯视觉方案让每一辆特斯拉都成为移动的数据采集器。车主在日常驾驶中产生的所有视觉数据，都会反哺FSD的算法迭代。这种“卖车即采集数据，数据又优化系统，系统再提升销量”的正向循环，构成了特斯拉坚不可摧的“数据护城河”。

纯视觉对算力的需求是惊人的，特斯拉为此打造了世界顶级的AI训练集群——不仅部署了数万张NVIDIA H100显卡，还自研了Dojo超算。这套系统的算力强度，已经不是“造车”的范畴，更像是在“训练一个能驾驶的硅基生物”。

当其他车企还在比拼“谁的雷达更多、谁的芯片算力更强”时，特斯拉早已跳出了“堆硬件”的低维竞争，进入了“拼数据质量、拼模型泛化能力”的高维战场。这就像武侠世界里，别人还在靠“厚重铠甲（雷达）”防身，特斯拉已经练成了“摘花飞叶皆可伤人”的内功（神经网络）。

特斯拉押注纯视觉，本质上是在赌通用人工智能（AGI）的视觉感知能力。如果未来机器人要走进家庭，帮我们洗碗、打扫、照顾老人，它们是该长满雷达，还是该拥有一双像人类一样的眼睛？

马斯克的野心远不止于自动驾驶——他要让纯视觉成为AGI感知世界的“通用接口”。雷达或许能带来当下的“安全感”，但视觉+AI的组合，才是通往通用人工智能时代的门票。从这个角度看，FSD的纯视觉路线，更像是特斯拉为AGI时代埋下的一颗种子。

站在行业变革的十字路口，你更愿意相信“堆硬件”的稳妥路线，还是马斯克这场“纯视觉+AI”的激进豪赌？欢迎在留言区留下你的观点。