纯视觉才是“完全自动驾驶”的唯一正解

特斯拉纯视觉方案凭什么是未来？

这是马斯克对“第一性原理”的极致实践。他认为，既然人类驾驶员仅凭视觉（眼睛）和认知（大脑）就能处理无比复杂的驾驶任务，那么理论上机器也应该能通过模拟这条路径做到，甚至做得更好。任何额外传感器（如激光雷达）都是对这条本质路径的冗余和干扰。他曾多次公开表示，依赖激光雷达是“愚蠢”且没有必要的，认为“人类不靠身上长激光雷达来开车，自动驾驶也不应该”。这本质上是一种对生物智能演化路径的信任和模仿。

马斯克的目标是让特斯拉和自动驾驶技术普及到全球数亿车辆。这个目标下，成本是绝对的硬约束。摄像头成本极低，而激光雷达在过去昂贵且难以车规级量产。即便现在激光雷达降价，每辆车增加数千元成本，对于千万辆级别的规模来说也是天文数字。

特斯拉的商业模式是“硬件利润+软件订阅服务（如FSD）” 的持续盈利。纯视觉将硬件的复杂度降到最低，将全部复杂性和价值集中到软件和算法上。这使得特斯拉能够构建一个基于海量数据和算力的、近乎垄断的软件护城河。

全球数百万辆特斯拉车在真实道路上行驶，持续收集“角落案例”（罕见但关键的场景）。任何竞争对手的测试车队规模（几千到几万辆）都与此有天壤之别。

算法与数据形成正循环，更多数据 → 更优算法 → 更好的产品体验 → 卖出更多车 → 获得更多数据。这个飞轮一旦转动起来，速度会越来越快，将对手远远甩开。加入激光雷达等异构传感器，会污染数据的一致性，使这个“数据引擎”的效率降低。因此，马斯克的偏执也是为了保持数据流的绝对纯净和规模。

多传感器融合方案面临传感器标定、数据时间同步、冲突仲裁等巨大工程复杂性。每增加一种传感器，系统的不确定性和潜在的故障点就呈指数级增加。纯视觉方案从根源上避免了多传感器数据不一致所带来的“感知混淆”问题，追求用一个高度统一的神经网络解决所有问题，这样才能降低犯错的概率。

世界终将被一个统一的、基于视觉的机器智能所理解和驾驭。特斯拉要做的不是制造一辆更好的车，而是打造那个能够理解世界的“机器大脑”，而车只是这个大脑的载体和触手。