Rain科技1月21日消息，关于自动驾驶技术是应专注于纯视觉方案，还是需要融入雷达探测，业内一直存在激烈的讨论。
目前，多数自动驾驶系统采取的是“融合感知”策略，即整合来自激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及摄像头等多种传感器的数据，以期获得更全面、更精确的环境信息。在这其中，特斯拉以其独特的纯视觉方案显得特立独行，它完全依赖摄像头进行感知。
近日，Waymo前CEO约翰·克拉夫奇克（John Krafcik）对特斯拉FSD（全自动驾驶）的纯视觉方案提出了严厉批评，他认为该方案存在严重的视觉感知局限，并将其比喻为“重度近视眼”，甚至认为其视力标准难以通过基本的车管所视力检测。
克拉夫奇克同时指出，特斯拉公司移除车辆上的雷达传感器，并拒绝采用激光雷达的决策，相当于“给AI戴上手铐”，严重限制了自动驾驶系统对外部环境的感知能力。
克拉夫奇克进一步阐述了特斯拉纯视觉方案在硬件上的局限性：
特斯拉车辆配备了7个500万像素的摄像头，但其中只有一个是标准焦距镜头，其余大部分是广角镜头。这种配置导致像素被分散使用，其等效的视觉清晰度大约在20/60到20/80之间（而正常视力标准是20/20）。这如同近视患者，难以清晰识别远处的物体。
“这种视觉感知能力，很可能无法通过标准的车管所视力测试，更不用说满足自动驾驶系统对安全性的极高要求了。”克拉夫奇克直言不讳地表示。
他还补充道，在恶劣天气（如大雨、大雾）、光线不足（如夜晚或隧道内）以及复杂路况下，纯视觉系统的性能会显著下降。因此，FSD系统之所以移除雷达并拒绝使用激光雷达，这无疑是通过限制AI感知能力来牺牲了其洞察世界的重要维度。
特斯拉坚持纯视觉方案，并弃用雷达，其背后的逻辑据分析，是源于马斯克（Elon Musk）的理念。他认为，车载传感器类型过多，尤其是不同传感器数据之间的“矛盾”问题，容易导致系统在决策过程中产生犹豫，从而增加潜在的风险。而特斯拉拥有的行业内最大规模的自动驾驶路测数据积累，则被寄予厚望，通过强大的AI算法持续优化纯视觉系统的性能。
