在自動駕駛技術的激烈角逐中，特斯拉與主流行業之間正上演著一場理念與技術的深刻對峙。當多數車企選擇將攝像頭、雷達與激光雷達融合，構建多重保障的環境感知體系時，特斯拉卻以孤注一擲的姿態，將全部籌碼押注于純視覺方案，這一決策引發了持續數年的爭議與討論。

傳統自動駕駛方案的核心在于傳感器融合技術。通過整合不同傳感器的優勢，系統試圖彌補單一設備的局限性：攝像頭能捕捉細膩的視覺信息，卻易受光照與天氣干擾；雷達可精準測量距離與速度，但分辨率不足且難以識別靜止物體；激光雷達雖能生成高精度三維地圖，卻面臨成本高昂與惡劣天氣性能下降的困境。Waymo、Cruise等企業均采用此類方案，通過多源數據交叉驗證，構建起冗余度極高的安全網絡。

特斯拉的轉型并非一蹴而就。早期車型曾配備博世提供的毫米波雷達，與攝像頭共同構成感知系統。雷達負責監測前方車輛距離與速度，支撐交通巡航控制等基礎功能。即便在自主研發FSD硬件后，雷達仍被視為視覺系統的安全冗余。然而，2021年夏季，特斯拉突然宣布移除新款Model 3與Model Y的雷達，轉而推出純視覺系統“Tesla Vision”，這一決定徹底顛覆了行業認知。

特斯拉的決策邏輯源于對傳感器沖突風險的深刻洞察。當不同傳感器提供矛盾數據時，系統如何抉擇？工程師預設規則可能導致決策僵化，而實時判斷又可能引發安全隱患。特斯拉人工智能團隊指出，雷達存在根本性缺陷：它難以區分靜止物體、薄截面物體或低反射率物體，這直接導致了“幽靈剎車”現象——車輛誤將橋梁陰影或易拉罐識別為障礙物，觸發緊急制動。此類誤判不僅影響駕駛體驗，更可能引發連鎖事故。

特斯拉的解決方案是回歸人類駕駛的本質。人類依靠雙眼與大腦即可完成復雜路況判斷，這啟發了特斯拉的純視覺路徑。其系統通過8個攝像頭采集數據，利用神經網絡構建三維矢量空間，模擬人類視覺的深度感知能力。特斯拉工程師認為，若計算機視覺能達到人類水平，其他傳感器反而會成為干擾源，甚至制造致命歧義。例如，在雨雪天氣中，雷達與攝像頭的信號差異可能導致系統無所適從，而純視覺方案則可通過算法優化適應環境變化。

盡管爭議不斷，特斯拉的堅持已初見成效。當前，所有新款特斯拉車型均依賴純視覺系統，其FSD功能在Model Y等普及車型上的表現甚至優于配備額外傳感器的旗艦車型。特斯拉曾在新款Model S與Model X上試裝高清雷達，但最終未將其納入FSD套件，僅用于數據收集與系統驗證。這一舉動進一步強化了其對純視覺路線的信心。

行業對特斯拉的賭博式決策褒貶不一。支持者認為，若純視覺方案成功，特斯拉將構建起成本更低、擴展性更強的自動駕駛體系，顛覆傳統多傳感器方案的高昂成本結構。反對者則警告，視覺系統可能遭遇物理極限，屆時唯有依賴雷達或激光雷達才能突破瓶頸。然而，截至目前，特斯拉尚未表現出技術瓶頸的跡象，其純視覺系統在復雜場景中的應對能力持續刷新行業認知。

這場技術路線之爭的本質，是對自動駕駛本質的不同理解。特斯拉選擇模仿人類駕駛的生物邏輯，而多數企業則傾向于通過工程手段構建絕對安全體系。兩種路徑的優劣尚無定論，但特斯拉的激進實驗已迫使整個行業重新思考：自動駕駛的終極解決方案，究竟是追求技術冗余的完美，還是回歸人類認知的本質？