在当今科技浪潮汹涌澎湃的时代，自动驾驶领域无疑是最引人瞩目的前沿阵地之一，而特斯拉作为其中的领军者，一举一动都备受关注。一直以来，特斯拉堪称纯视觉方案的忠实信徒，马斯克凭借其强大的影响力，力推以摄像头为主的纯视觉路线，试图让汽车凭借 “眼睛” 洞察世界，实现自动驾驶的宏伟蓝图。

然而，近期特斯拉的决策却如同坐过山车一般，跌宕起伏，引发了行业内外的广泛热议。

曾几何时，特斯拉在纯视觉方案上一路高歌猛进。

马斯克坚信，模仿人类视觉感知的方式，能够让汽车像人类驾驶员一样灵活应对路况。在过去相当长的一段时间里，这一理念得到了众多拥趸的支持，特斯拉的品牌影响力也随着纯视觉技术的推进而不断攀升。

但现实却给了纯视觉方案重重一击。早期特斯拉自动驾驶事故频出，成为笼罩在其头顶的阴霾。在复杂的驾驶场景中，纯视觉的短板暴露无遗。

就拿强光照射这一常见情况来说，当车辆行驶在大太阳下或是夜间遭遇强光直射时，摄像头如同人眼一般会出现短暂 “失明”，导致对前方目标定位出现偏差，无法准确判断与前车或障碍物的距离，这无疑极大地增加了事故风险。

同样，在雾霾弥漫的清晨、沙尘肆虐的荒野或是雪花纷飞的冬季，视觉传感器受环境影响，特征匹配精度急剧下降，使得车辆缺乏应对复杂天气的鲁棒性与泛化能力。

那些因前方突然出现白色卡车、大片云朵遮挡视线，或是转弯时强光干扰而引发的严重事故，不仅让特斯拉的自动驾驶技术遭受舆论的口诛笔伐，也让人们开始深刻反思纯视觉方案的可行性。

尽管近年来基于深度学习的端到端视觉全局定位技术取得了显著进展，利用神经网络的局部金字塔转基模块进行特征提取和建图查询，在一定程度上缓解了建图和定位效率低的问题，但这依然无法掩盖纯视觉方案的深层次缺陷。

一方面，其精度目前仅能达到厘米级，在面对需要高精度判断的复杂路况时，常常显得力不从心；另一方面，在 corner case（极端情况）处理上，纯视觉方案依赖算法从图像中提取特征，当遇到从未见过的未标记场景时，车辆往往陷入决策困境，在紧急状况下反应迟缓甚至无动于衷。

此外，纯视觉深度学习对计算量的要求极高，即便特斯拉一直强调自研芯片的强大算力，硬件发展的瓶颈依然制约着纯视觉方案的进一步突破。

就在人们对纯视觉方案的质疑声日益高涨之时，特斯拉的一个举动再次震惊了业界 —— 砍掉量产车型最后一颗雷达的特斯拉，在 FCC 的材料中显示，至 23 年 1 月份中旬，竟计划重新装回高性能毫米波雷达。

从测试伪装车上，也能清晰地看到 Model 3 车灯上沿的凸起物，诸多迹象表明，特斯拉似乎正在重拾多传感器融合之路，而阿比光学的 FINIS 雷达系统备受关注。

阿比光学这家以色列公司并非行业新丁，其 FINIS 系统于去年实现量产，核心优势在于那颗自研的高性能雷达处理芯片，它能够以低成本、低功耗、低延迟的方式高效处理数据质量构建问题，这对于当下急需突破技术瓶颈的特斯拉而言，无疑是雪中送炭。

多传感器融合路线的合理性其实早已得到验证。

不同类型的传感器各有所长，摄像头宛如昆虫的眼睛，擅长捕捉丰富的视觉信息，为车辆提供直观的路况画面；毫米波雷达如同触角，能够精准地对短距离位置进行判断，在近距离感知障碍物、车辆间距等方面发挥关键作用；激光雷达则负责更远的空间感知，构建高精度的三维地图，让车辆对周围环境有全方位、深层次的了解。

这种多传感器协同工作的模式，先天具备容错性、安全性、实时性等诸多优势，能够在复杂多变的驾驶场景下保障准确性。

然而，多传感器融合之路绝非坦途。

随着传感器数量的增加，数据处理的复杂程度呈指数级上升，如何在底层融合时保留各传感器的优势，又能弥补它们之间的劣势，成为亟待解决的难题，这对硬件平台的芯片算力提出了极高的要求。

而且，不同传感器的特征提取方式各异，极易出现并联失效、算法干扰等问题，马斯克此前提及特斯拉的诸多事故源于传感器之间的 “打架”，正是这一困境的生动写照。此外，车路协同融合目前也陷入僵局，高精地图绘制成本高昂，且新鲜度难以保证，进一步阻碍了多传感器融合技术的快速落地。

展望未来，特斯拉若采用阿比系统，或许会采取一种类似轻融合的策略，如加权平均融合算法，给予原有视觉方案较高的权重，日常驾驶主要依靠视觉感知，而当紧急事件触发时，则迅速根据阿比雷达获取的数据进行危险报警或紧急决策。

但无论如何，自动驾驶要实现大规模普及商业化，仍有很长的路要走。

它不仅仅是技术的简单堆砌，更是一门精妙的艺术，需要理顺车与车、人与人、车与人、道路与环境、生命与选择等诸多复杂关系。唯有攻克这些难关，自动驾驶才能真正从梦想照进现实，引领我们迈向更加便捷、安全的出行新时代。

文本来源@白呀白Talk 的视频内容