特斯拉纯视觉自动驾驶遭质疑：硬件缺陷还是技术革新？

自动驾驶技术路线之争持续发酵，核心焦点集中在纯视觉方案与多传感器融合方案的优劣较量。目前行业主流采用融合感知技术路径，通过整合激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达与摄像头等多类传感器的数据，实现对环境的全面感知。然而特斯拉选择了一条截然不同的道路，其自动驾驶系统完全依赖摄像头视觉输入，未配备任何雷达装置。

这一独特技术取向近日引发业内强烈质疑。前自动驾驶企业负责人约翰·克拉夫奇克公开批评特斯拉的纯视觉方案存在显著硬件缺陷，将其比作“重度近视眼”，认为其视觉识别能力甚至达不到常规驾驶执照体检所要求的视力标准。

克拉夫奇克指出，特斯拉车辆仅搭载7个500万像素摄像头，其中仅1个为标准焦距镜头，其余均为广角配置，导致像素分布稀疏，成像分辨率受限。经换算，其等效视觉清晰度约为20/60至20/80水平，远低于正常视力20/20的标准，在远距离目标识别方面能力明显不足。“这样的视觉条件，连最基本的驾驶视力测试都难以通过，更难以支撑高阶自动驾驶的安全运行。”他直言不讳地表示。

此外，他强调在雨雪、雾霾、夜间或强光干扰等复杂环境下，纯视觉系统的感知性能将显著下降，而放弃雷达尤其是激光雷达的支持，等于削弱了人工智能对真实世界的感知维度，相当于“为AI设限”，使其无法获取精确的距离与三维空间信息。

特斯拉坚持纯视觉路线的背后，源于其创始人对技术路径的独特判断。他认为，多传感器数据融合可能引发信号冲突，导致系统决策迟疑，反而增加安全隐患。同时，依托全球规模最大的真实驾驶数据积累，特斯拉致力于通过深度学习算法不断优化视觉系统的感知能力，以弥补硬件层面的局限，推动自动驾驶功能的持续迭代升级。