近期，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）升級了對特斯拉“完全自動駕駛”（FSD）系統的調查，直指FSD在霧天、強光等低能見度路況中，存在攝像頭無法有效檢測異常、預警滯后等安全隱患，可能涉及召回美國市場超320萬輛車輛。

一直以來，特斯拉FSD系統都堅持使用純視覺感知的技術路線，雖然其算力和算法不斷強化，但質疑聲音卻從未消散。隨著NHTSA全面升級調查，人們不禁再次開始懷疑：對于自動駕駛來說，純視覺的技術路線是否能做到真正的安全？

純視覺路線存在先天物理局限

眾所周知，以特斯拉為代表的純視覺路線堅持的是第一性原理，認為人類駕駛主要依賴視覺（約90%信息來自眼睛），因此汽車駕駛也應以視覺為核心。

然而在車輛行駛過程中，如果只采用一種傳感器的智駕方案，其安全性是非常值得懷疑的。NHTSA的調查恰恰印證了這一點。

我們不妨從生物進化論的角度來思考一下：人類從海底走上陸地的進化過程，退化了鰓這一器官，保留著聽覺、嗅覺、味覺等功能，而不是只保留視覺。雖然我們無法探知達爾文“自然選擇”的神奇過程，但可以肯定的是，對于人類而言，如果只保留一雙眼睛一定是一個失敗的方案。

同理，再把話題轉化到輔助駕駛的技術路線上。老司機之所以能安全駕駛，不是僅依靠雙眼視覺，而是視覺、聽覺、觸覺等多感官協同，再配合大腦的經驗判斷，形成完整的感知體系。單純依賴攝像頭的智駕方案，就像人只靠眼睛開車，一旦遇到逆光、暗光、眩光、雨霧、揚塵等場景，感知能力會大幅下降，如同人類司機瞬間“失明”。即便算法再先進、反應再迅捷，也無法在“失明”狀態下保證安全駕駛。這不是靠算法經驗就能彌補的問題，而是無法突破的物理極限。

純視覺方案的能力上線與安全短板

純視覺路線的支持者認為，憑借海量數據、強算力和算法，可以彌補硬件感知的短板。但從現實表現來看，純視覺方案的技術上限與場景適配性，仍面臨嚴峻考驗。

2025年初，特斯拉向中國區HW4.0車主推送了FSD升級包，實測結果呈現出明顯的“兩極分化”：一方面，FSD在常規路況下的駕駛順滑度、基礎決策能力表現亮眼；另一方面，在復雜的中國路況中，頻繁出現違規行駛、人工接管等問題，整體表現未達預期。馬斯克也曾坦言，由于數據來源的限制，FSD主要依托互聯網視頻進行訓練，難以適配中國獨特的交通環境。

這恰恰暴露了純視覺路線的困境：即便擁有全球頂級的算力與算法，也無法突破視覺感知的物理邊界。如果純視覺方案真能“以算法補硬件”，為何海量視頻數據仍訓練不出可靠的本地化智駕模型？

當行業向高階智駕邁進，安全是不可妥協的核心指標，純視覺路線的能力上限與安全短板，就愈發凸顯出來——算法可以無限優化，但無法改變攝像頭“被動感知、易受干擾”的物理屬性；數據可以持續積累，但無法覆蓋所有極端場景與突發狀況。

行業標準定調 純視覺路線的未來充滿不確定性

2025年9月，工信部就《智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求》這一強制性國標公開征求意見，首次把激光雷達正式納入國家智能網聯汽車標準體系，從國家層面肯定了“多傳感器融合”的安全必要性。

這其實劃了一條很明確的安全底線：高階智駕必須能應對各種路況和場景，只靠攝像頭的純視覺方案，很難覆蓋所有安全隱患。與此同時，激光雷達成本已從幾萬降到了千元級別，車規級標準也越來越成熟，“成本高昂”已不再是拒絕融合感知方案的充分理由，目前國內主流車企和智駕方案商，基本都在用多傳感器融合方案，激光雷達也成了高階智駕的標配。

說到底，兩條技術路線之爭，就是成本效率和安全可靠的取舍。純視覺主打“用算法代替硬件”，追求更低成本和更高數據效率；傳感器融合則把安全放在第一位，用硬件冗余來補算法不足，保證各種場景下都更安全。

智駕未來究竟該如何發展？答案或許并不在于某條技術路線能否能“走通”，而在于行業和消費者愿意為安全付出多少成本。這場由NHTSA調查引發的安全迷局，最終的解局者，不是算力，不是算法，而是行業對安全底線的堅守。

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