一边是特斯拉坚持的“纯视觉派”，仅凭摄像头与算法实现自动驾驶；另一边则是国内车企普遍采用的“多传感器融合派”，激光雷达、毫米波雷达、摄像头齐上阵。

　　特斯拉的纯视觉方案基于“第一性原理”——人类驾驶员仅靠双眼就能应对复杂路况，计算机也应通过类似机制实现自动驾驶。

　　马斯克多次强调，激光雷达是“昂贵的拐杖”，而特斯拉通过数十亿英里真实路况数据训练的神经网络，已能模拟人类视觉的“脑补”能力。

　　例如，特斯拉FSD系统可通过多摄像头图像融合，构建3D环境模型，并预测其他车辆的行驶轨迹。

　　成本优势是特斯拉坚持纯视觉的首要原因。激光雷达动辄数千美元的成本，在特斯拉看来是“昂贵的累赘”。以蔚来ET7搭载的1550nm激光雷达为例，单颗成本超800美元，而特斯拉摄像头模组成本仅数十美元。

　　通过取消雷达，特斯拉Model 3/Y的硬件成本降低，这为其在全球市场打出“价格屠刀”提供了空间。

　　数据闭环则是特斯拉的底气所在。截至2025年第一季度，特斯拉自动驾驶系统累计行驶里程已突破120亿英里，每天新增1600亿帧视频数据。这些数据如同“燃料”，持续喂养着特斯拉的神经网络。

　　但纯视觉的局限性同样明显。在浓雾天气中，摄像头可能因能见度不足而“失明”，此时特斯拉系统会强制降速并提示驾驶员接管。

　　与特斯拉的“极简主义”形成鲜明对比，国内车企选择了“多传感器融合”路线。

　　以华为ADS 3.0系统为例，其搭载1颗激光雷达、3颗毫米波雷达、11颗摄像头，通过“前融合算法”将不同传感器数据实时整合。

　　余承东曾比喻：“摄像头是眼睛，毫米波雷达是触觉，激光雷达是三维建模师，三者缺一不可。”

　　环境适应性是多传感器方案的核心优势。在雨雪雾等恶劣天气中，激光雷达的3D点云能穿透雨幕，毫米波雷达可探测200米外的障碍物，而摄像头则负责识别交通标志与行人。

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　　本土化适配也是国产方案的关键。国内道路场景复杂度远超欧美，从随意穿行的电动车到“鬼探头”行人，对感知系统的要求更高。激光雷达的厘米级测距精度，能有效弥补摄像头在深度感知上的不足。

　　例如，在城中村狭窄道路中，激光雷达可实时构建周边环境三维模型，避免剐蹭。

　　但多传感器方案的代价是成本飙升。以蔚来ET9为例，其搭载的激光雷达成本超1000美元，整套传感器系统使整车BOM成本增加约30%。

　　这解释了为何国产高阶智驾系统多搭载于30万元以上车型，而特斯拉FSD却能覆盖全系车型。

　　特斯拉押注于通过海量数据训练出“全能算法”，最终实现“无雷达”的纯视觉自动驾驶；而国产车则选择用硬件堆砌安全冗余，通过多传感器互补应对复杂场景。

　　从市场反馈看，两种路线各有拥趸。特斯拉FSD在北美市场渗透率超30%，但在国内却因“水土不服”遭遇质疑。这反映出纯视觉方案在应对中国特有交通规则与驾驶习惯时的短板。

　　而国产方案也面临挑战。激光雷达的高成本导致智驾系统难以向中低端车型普及，多传感器融合带来的算力需求暴增，也对车载芯片提出更高要求。

　　特斯拉与中国车企的智能驾驶路线之争，本质上是“数据驱动”与“硬件冗余”两种范式的对抗。

　　未来，随着激光雷达成本持续走低和纯视觉算法的进步，两者可能走向融合——例如，特斯拉在高端车型引入激光雷达，而国内车企通过算法优化减少传感器数量。

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