近日，特斯拉創始人埃隆·馬斯克再次在采訪中強調了他對智能駕駛技術的獨到見解。他堅信“純視覺”方案，即依靠攝像頭與人工智能結合，模仿人類視覺和大腦判斷來實現自動駕駛，才是未來智能駕駛的終極路線。與此同時，中國智能駕駛行業的領先者華為、理想等則堅定擁護激光雷達及多傳感器融合方案，認為這對提升安全性和極端環境下的可靠性至關重要。這兩種截然不同的技術路徑，正引發業內外熱烈討論，也讓智能駕駛技術的發展方向成為焦點。

一、馬斯克的“純視覺”邏輯

馬斯克的觀點非常直接且有邏輯性：全球的道路和交通規則，都是為人類駕駛設計的，而人類駕駛主要依賴的是視覺系統（眼睛）和大腦神經網絡的判斷。換句話說，人的駕駛行為就是靠“看”加“思考”來完成的。

基于此，馬斯克認為，智能駕駛系統也應該模仿人類，靠攝像頭作為“眼睛”，通過強大的人工智能算法來“看懂”路況并做出判斷，而不是依賴激光雷達或毫米波雷達等硬件。特斯拉的FSD（全自動駕駛）堅持純視覺方案的核心原因，正是為了盡可能地復制人類的駕駛認知過程，提升駕駛的自然性和安全性。

馬斯克還特別指出，多傳感器融合的問題在于，攝像頭、激光雷達和毫米波雷達可能會給出相互矛盾的信息，導致系統出現“意見分歧”，從而延遲決策甚至造成錯誤。他舉例說：激光雷達測得前方有障礙物，但攝像頭未檢測到；或者毫米波雷達誤以為有金屬反射物，而視覺判斷是空曠。這種傳感器之間的不一致，會讓AI“抓瞎”，而不是更聰明。

此外，特斯拉還配備了麥克風，用來識別緊急車輛的聲音，模擬人類的聽覺功能，這說明其“感知”并非單純依賴視覺，而是在模仿人類的綜合感官體驗。馬斯克總結說，智能駕駛應該是“眼睛看路，耳朵聽聲，腦袋思考”，而不是堆積各種高價傳感器。

二、國產新勢力為何力挺激光雷達？

與馬斯克的觀點形成鮮明對比的是，華為、理想等中國智能駕駛的新勢力堅持激光雷達不可或缺。華為輪值董事長余承東在2024年9月接受采訪時明確表示，激光雷達是提高安全性的重要傳感器，攝像頭存在“致盲”風險，在雨天、大霧等極端天氣條件下效果不佳。

余承東強調，激光雷達能夠提供精準的三維環境感知，能夠識別到攝像頭難以捕捉的障礙物和距離信息，因此激光雷達與毫米波雷達的組合，能極大增強自動駕駛車輛在復雜環境中的安全性和穩定性。簡單來說，他認為單靠攝像頭的純視覺方案有“極限”，安全性無法得到保證，特別是在惡劣天氣和復雜路況下。

理想汽車也普遍采用激光雷達與攝像頭、雷達融合的多傳感器方案，主張用更多維度的感知數據來覆蓋單一傳感器可能出現的盲區和誤判，提升車輛對環境的認知準確率。

三、兩派之爭背后的技術與成本考量

這場“純視覺”VS“多傳感融合”的技術路線之爭，除了理念差異，背后還有成本、技術實現難度以及商業策略的考量。

成本角度：激光雷達價格一直較高，盡管近年來價格下降明顯，但依然是高端傳感器，批量部署成本較高。特斯拉堅持純視覺路線，能夠更大幅度降低硬件成本，便于實現大規模量產和普及。

技術成熟度：純視覺方案對AI算法和算力的依賴極大，要求對復雜環境的理解和判斷非常精準。特斯拉通過持續的海量數據采集和軟件迭代，力圖以軟件優勢彌補硬件缺陷。激光雷達方案則依賴硬件提供更精確的環境數據，算法相對簡單，但硬件成本和耐用性仍是挑戰。

安全保障：激光雷達提供三維點云數據，能夠更準確判斷物體距離和形狀，對于快速反應和避障更有優勢。在惡劣天氣、夜間等光線條件差的情況下，激光雷達和毫米波雷達的作用尤為明顯。

商業戰略：特斯拉主打大眾市場和自動駕駛軟件生態，力求技術路線簡潔高效，快速推向市場。國產車企則更多依賴多傳感器融合，強調安全與高精度，面向更廣泛復雜的中國路況。

四、智能駕駛未來：誰勝誰負？

智能駕駛技術尚處于發展和演進階段，誰將最終成為主流還不好斷言。純視覺方案與多傳感融合方案各有優劣：

純視覺方案依托AI和大數據的進步，有望實現更“人性化”的駕駛體驗，同時成本低，易于推廣。

多傳感融合方案則在安全性、極端條件下的可靠性更勝一籌，但硬件成本和復雜度較高。

業內專家普遍認為，未來智能駕駛可能是多種技術路徑并存，根據不同的應用場景和用戶需求選擇最合適的方案，而非單一技術路線獨大。比如高速公路自動駕駛可能更適合純視覺方案，而復雜城市環境則需多傳感器支持。

五、總結

埃隆·馬斯克的純視覺智能駕駛理念，強調以“眼睛+神經網絡”模仿人類駕駛，簡潔且頗具邏輯；而華為等中國新勢力堅守激光雷達陣營，強調極端環境下的安全保障。這場智能駕駛技術路線之爭，既是技術創新的較量，也是產業戰略的博弈。

未來，隨著人工智能算法的不斷升級、激光雷達成本的逐步下降，以及更多實際道路數據的積累，智能駕駛技術必將更加成熟和安全。無論是“純視覺”還是“多傳感融合”，最終受益的將是廣大車主和整個社會。智能駕駛的路，還很長，但已充滿無限可能。