近日，特斯拉首次實現“煥新Model Y無人駕駛自動送貨上門”，作為唯一始終堅持視覺處理方案實現智能輔助駕駛的企業，特斯拉用事實證明了其人工智能技術的先進性與安全性。

此前，馬斯克曾表示，特斯拉智能輔助駕駛的追求只有一個：無論路上發生什么，特斯拉不發生碰撞。“這也是我們堅持視覺架構+端到端神經網絡這一技術路線的原因。在所有技術路徑的選擇里，保護每個人的安全一定是最優先的考量?！?/p>

在近期的一次采訪中，馬斯克進一步解釋了其技術路線選擇。他表示，與道路系統最適配的智能駕駛技術就是人工智能、數字神經網絡和攝像頭相結合。因為全世界的道路系統都是為了智能、生物神經網絡和眼睛設計的，而不是根據“從眼睛里發射激光”來設計的。

專注人工智能科技領域的博主“Web3創世區塊”從第一性原理出發，深度剖析純視覺與激光雷達技術路線在自動駕駛感知能力上的差異，提供了關鍵視角。

在他看來，感知能力是智能輔助駕駛安全的 “黃金標準”，其強弱直接決定車輛對碰撞風險的發現、預判及應對效率。當前多數智能輔助駕駛事故源于感知能力不足，車輛難以及時反應。而衡量感知能力的關鍵指標是延遲——延遲越低，感知能力越強，駕駛安全性越高，而這也是視覺處理方案相比激光雷達的重要優勢之一。

【激光雷達方案存在高延遲的 “瓶頸”】

激光雷達感知流程復雜：采集一幀畫面后，需要傳感器處理、雷達傳感器處理、數據融合算法、規則算法感知規劃，整個過程耗時較長，總延遲高達幾百毫秒 。高延遲源于兩點：一是需融合視覺與雷達數據，需向低頻傳感器對齊采樣率；二是輔助駕駛算法代碼規則超10萬條，復雜度加劇延遲。

這會導致車輛每秒畫面處理能力較低，出現 “感知真空期”—— 如時速120公里時，兩次采樣間隔感知真空達10米以上 ，高速行駛易致危險；無保護路口左轉、“鬼探頭” 等場景，因感知延遲難以及時應對風險。

【視覺處理方案具備低延遲的 “優勢”】

視覺處理方案工作流程簡潔：采集一幀畫面后，從視覺傳感器處理到端到端算法處理，總延遲極低 ，每秒可處理幾十幀畫面，感知連貫流暢。時速120公里時，也能快速識別危險，無保護路口左轉、應對 “鬼探頭” 等場景響應更及時，安全性顯著提升。

特斯拉煥新Model Y歷史上首次實現“無人駕駛”的背后，是特斯拉擁有的海量實測數據、強大的算力、成熟的神經網絡。特斯拉官網顯示，特斯拉智能輔助駕駛系統已累計輔助行駛38億英里（約60.8億公里），并基于超過600萬輛車、100多年行駛時長的真實駕駛場景進行訓練。

馬斯克在社交平臺表示：“可以說，特斯拉擁有迄今為止最先進的現實世界人工智能（real world AI）技術。”

不少博主在社交平臺發文表示，特斯拉智能輔助駕駛技術的落地，不僅僅是一項創新技術的突破，也將擁有改變世界的力量——

“基于智能輔助駕駛的Robotaxi無人駕駛電動車將每年挽救10萬人的生命，最終將每年挽救過百萬人的生命?！?/p>

“特斯拉的智能輔助駕駛技術，讓我們避免在交通事故中失去親人，是最令人感動的禮物！”

伴隨特斯拉輔助駕駛功能的持續精進，安全表現也在不斷提升。特斯拉2025年第一季度安全報告顯示，在美國普通車輛平均行駛約113萬公里會發生1起碰撞事故，而開啟輔助駕駛的特斯拉車輛平均行駛約1197萬公里才會發生1起碰撞事故。

這意味著，標配輔助駕駛的特斯拉車輛已讓行車安全水平達到普通車輛的約10.6倍。