全球汽车智能化加速，特斯拉长期是自动驾驶技术标杆。但2025年6月其在得州奥斯汀上线的Robotaxi无人驾驶出租车项目，因运营失误和安全事件引发舆论争议，美国NHTSA已介入调查。此事件不仅关乎特斯拉自身，也为自动驾驶产业链发展方向敲响警钟。
l 编辑：Ana Hu
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在全球汽车智能化加速发展的浪潮中，特斯拉（Tesla）长期被视为自动驾驶技术的标杆企业。然而，2025年6月在得克萨斯州奥斯汀上线的Robotaxi无人驾驶出租车项目，却因为数起运营失误和安全事件而引发舆论争议，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）也已正式介入调查。这不仅关乎特斯拉的技术路线和品牌声誉，更为整个自动驾驶产业链的发展方向敲响了警钟。
一、纯视觉系统的“赌注”：特斯拉的路径选择
与Waymo、Cruise等主流自动驾驶公司采用激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多传感器融合方案不同，特斯拉坚定地走了一条几乎依赖纯视觉的感知路径。其FSD（Full Self-Driving）系统基于8个环视摄像头，通过高算力芯片支持的神经网络算法进行图像识别和路径规划，以期实现成本更低、可量产性更强的自动驾驶方案。
这种“去激光雷达化”的做法源于特斯拉CEO马斯克的信念——人类驾驶主要靠眼睛，摄像头模拟人类视觉足矣。他在多个公开场合强调，激光雷达是“昂贵且多余的拐杖”。但这一“以算法取代硬件”的路径，如今正在遭遇现实的碰撞。
二、Robotaxi的安全警示：视觉系统的实际表现
根据知名播客主持人Rob Maurer拍摄的测试视频，在实际运营中，特斯拉的Robotaxi多次尝试驶入错误车道，甚至出现超速行为——在限速30英里/小时的道路上以35英里/小时行驶。尽管系统及时进行了纠正，但此类失误引发了人们对于其视觉系统在处理复杂路况下可靠性的质疑。
这类问题并非孤例。过去几年，美国监管部门和消费者组织曾多次警告特斯拉的FSD系统在夜间行驶、雨雪天气、路标识别等场景下的表现不稳定。2024年，特斯拉因车辆在十字路口加速通过引发多起碰撞事故，被迫召回超过200万辆车辆进行软件更新。
三、对比：Waymo与Cruise的“硬件护城河”
与特斯拉相对的是谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo和通用汽车（GM）投资的Cruise。两家公司均采用多传感器融合技术，包含激光雷达、毫米波雷达和高清摄像头，辅以强大的实时地图构建与处理能力。
以Waymo为例，其第五代激光雷达系统可实现最高300米探测距离，精度达到厘米级，可识别锥桶、骑行者和行人意图。Waymo目前在美国四个城市（凤凰城、旧金山、洛杉矶和奥斯汀）部署了超1500辆Robotaxi，基于捷豹I-Pace平台，并采用完全无人驾驶运营模式。根据Waymo披露的数据，其L4级自动驾驶服务在过去一年中，事故率比人工驾驶降低约40%。
Cruise方面，在旧金山的城市运营中，通过激光雷达和毫米波雷达提升了夜间及雨天感知能力，其自动驾驶车辆事故发生率比特斯拉低约20%-30%。这一差距充分体现了硬件配置对自动驾驶系统稳定性的影响。
图：摄像头的“视觉幻觉”：特斯拉Robotaxi能否用算法对抗硬件短板？
四、技术等级的分野：特斯拉FSD仍属L2
尽管特斯拉将其Robotaxi定义为“完全自动驾驶”，但业内普遍认为其仍属于SAE L2级自动驾驶。L2级系统只能在限定场景中实现部分自动化，驾驶员仍需保持注意力。而Waymo和Cruise已获得美国加州公共事业委员会（CPUC）核发的L4级自动驾驶许可，可在无安全员的情况下提供运营服务。
特斯拉目前采取的风险控制手段包括：由员工坐在副驾驶位随时准备介入，远程运营中心监控行程，并设置“靠边停车”及“紧急停止”按钮。这些手段虽有缓解作用，但本质上仍是对当前视觉系统能力不足的补丁，无法替代硬件上的感知能力。
五、摄像头系统的物理限制：二维世界中的盲区
从物理原理来看，摄像头系统主要依赖图像识别进行环境建模，难以实现高精度的空间深度测量。在恶劣天气条件下，如雨雪、大雾或夜间，摄像头图像会出现模糊、反光等问题。据麻省理工学院（MIT）一项研究表明，在大雨天气下摄像头的识别准确率平均下降约38%，对高速物体的响应时延增加20毫秒以上。
相比之下，激光雷达具备主动感知能力，可通过激光束直接测距、成像，不受光线变化影响。毫米波雷达则在低能见度场景下仍具备良好的穿透力与物体识别能力。这些传感器的融合已成为自动驾驶行业的主流趋势。
六、成本考量与规模化困境
不可否认，特斯拉“去激光雷达化”的动因之一是成本控制。激光雷达过去单台售价高达数千美元，即使是目前国产化后已降至几百美元的固态雷达，在大规模量产时依然是整车BOM成本的敏感项。
然而，随着技术的演进，激光雷达价格持续下探，国内如禾赛科技、速腾聚创等厂商的产品已进入车规级，支持大规模交付。与此同时，车规级SoC芯片（如NVIDIA Drive Orin、华为MDC）和感知融合算法的成熟，也为多传感器融合系统的大规模部署扫清了技术障碍。
这意味着，曾被认为“不经济”的多传感器系统正在成为主流方案，而特斯拉依靠摄像头单一感知能力所构建的“算法幻觉”，正在遭遇产业现实的拷问。
七、监管层面：安全与标准亟待落地
此次特斯拉Robotaxi在奥斯汀的试运营事故，不仅技术层面引发质疑，也暴露出监管层面的缺失。美国NHTSA和CPUC正在加紧对自动驾驶事件的审核流程，但目前仍缺乏统一的事故评估标准、数据报告机制和软硬件验证体系。
未来，监管机构应加快推进自动驾驶等级认证机制、感知能力强制标准与道路测试资质审查等立法流程。特别是在无人驾驶商业化阶段，如何保障乘客安全、数据安全与网络防护，也亟需法规完善配套。
八、结语：算法不是万能钥匙，安全才是行业基石
特斯拉Robotaxi项目所暴露的问题，是整个视觉感知路线面临挑战的缩影。虽然在成本、集成度与可扩展性方面，纯视觉方案具备一定优势，但在安全性、鲁棒性与复杂环境适应能力方面仍存短板。
在自动驾驶加速商业化的今天，技术创新不应以牺牲安全为代价。未来，特斯拉若要真正参与L4+自动驾驶市场的竞争，必须重新审视其感知策略，补齐硬件短板，引入多传感器融合机制。同时，产业链上下游、监管机构与终端用户也应共同推动形成一套更严谨、更可信的自动驾驶发展路径。
特斯拉能否“用摄像头赌赢未来”？目前看仍悬而未决。但可以肯定的是，唯有以安全为基石的技术体系，才是自动驾驶真正驶向商业落地的唯一通道。
