在自动驾驶技术的探讨中，一个长久以来的误解是，激光雷达路线被视为高端、先进的象征，而纯视觉方案则被误认为是低成本或次级的替代方案。然而，事实却远非如此。纯视觉方案，特别是特斯拉的全自动驾驶（FSD）系统，实际上代表了自动驾驶技术中最难、最底层且最彻底的重构路径。
纯视觉方案的难度不在于是否采用激光雷达，而在于它要求将整个车辆转变为一个具备“观察”、“思考”和“行动”能力的神经系统。这种转变不仅需要高精度的摄像头，更依赖于海量的真实场景数据来训练和优化系统。特斯拉自2016年起便开始收集数据，其FSD V13版本背后是全球数十亿公里的路况数据、错误反馈、关键决策点以及复杂的决策链条。
反观国内自动驾驶领域，尽管众多车企纷纷涉足，但在纯视觉方案的实施上却面临重重困难。首要难题便是数据的缺乏。纯视觉方案并非简单安装几个摄像头便能运行，它需要在实际道路环境中不断试错、学习和优化。然而，国内车企中，真正具备这样数据闭环能力的寥寥无几。即便销量上升，如果没有用户实际使用智能驾驶功能、缺乏专业的标注团队以及端到端的迭代系统，所收集的数据也不过是“假动作”，无法训练出真正的“真身手”。
其次，国内自动驾驶系统的架构设计也存在根本性问题。特斯拉的纯视觉方案将整个系统构建为一个神经网络结构，从摄像头输入到车轮动作输出，中间没有明确的模块划分，而是一个整体的“思维系统”。而在国内，自动驾驶系统更像是拼装工程，激光雷达、摄像头、毫米波雷达各自为战，数据经过感知模块、决策模块再到控制模块，每一步都存在延迟、误差和丢包的风险。这种设计更像是一种部门间的协作，而非真正的智能系统。
激光雷达即便能够“看见”，但在实际应用中却面临诸多挑战。激光雷达的数据处理过程复杂且耗时，从看到障碍物到做出判断并执行动作，每一步都需要时间和算力。相比之下，特斯拉的纯视觉方案则追求的是反应速度和决策能力，它利用摄像头捕捉的光子信号直接输入神经网络，实现整车一体判断和执行。这种“看到即理解，理解即行动”的能力，正是特斯拉FSD与其他自动驾驶系统之间的断代差距所在。
特斯拉FSD的强大之处，不仅在于它能够提前预判并规避潜在风险，更在于它拥有毫秒级的预判能力。这种能力使得FSD在面对复杂场景时，能够做出人甚至超越人的决策。而其他自动驾驶系统，往往只能做到“看见”，却无法在第一时间做出正确的判断和反应。
那么，为什么国内车企不选择纯视觉方案呢？这并非技术问题，而是结构性决策问题。特斯拉之所以能够走纯视觉路线，是因为它敢于投入、敢于冒险、敢于承担用户的不满。而国内车企在决策时往往需要考虑资本周期、项目评审、年终交付量以及媒体KPI等多重因素，无法像特斯拉那样all in。因此，它们选择了一条看起来最保险的路，即拼装式的自动驾驶系统。
然而，这种拼装式的系统从一开始就注定了其局限性。它只能做到“看见”，却无法实现真正的“判断和反应”。当然，国内车企并非没有机会后来居上。但它们需要首先敢于推倒现有的拼装系统，敢于从摄像头开始训练理解世界的能力。这需要勇气、耐心和长期的投入。但现实是，大多数公司连“敢于尝试和犯错”这一步都迈不出去。因此，国内自动驾驶技术与特斯拉之间的差距，已经不仅仅是时间上的差距，而是结构性的断代。
自动驾驶技术的分水岭并不在于谁跑得快，而在于谁走对了那条通向未来的路。特斯拉用其纯视觉方案证明了这一点，而国内车企则需要深刻反思并调整其战略方向。
