再议“激光雷达vs纯视觉”：为何很多智驾像是一个看得清的木讷保安？

文 | 锦缎，作者 | 霍比特小灰

很多人一直以为，激光雷达路线是高级的，纯视觉是廉价版的FSD。

但我告诉你吧，FSD的纯视觉，才是整套系统里最难、最高级、最底层彻底重构的那一种。

它难，不是因为你省了激光雷达，而是因为它把整车变成了一个会“看”、会“想”、会“动”的神经系统。

那现在问题来了，为什么国内不选纯视觉？

不是不想，是根本做不了。

第一，数据不够。

纯视觉不是装几个摄像头就能跑。

你得有海量的真实场景数据去训练它，它得看过、错过、撞过，然后才能变得聪明。

特斯拉是从2016年开始收数据，FSD V13背后吃掉的是全球几十亿公里的路况、错误、拐点和决策链条。

你看国内这些车企，有几家有这个数据闭环？

就算销量上来了，你有没有用户用智驾？有没有标注团队？有没有端到端迭代的系统？

都没有。你是靠封闭道路做演示，靠规则模拟做决策，

你喂的是假动作，它练出来的永远是假身手。

第二，结构错了。

特斯拉的纯视觉，是把整个系统做成了神经网络结构，从摄像头进来，到车轮动起来，中间不分模块，不分角色，就是一整个“思维系统”。

国内不是，国内是拼装工程：激光雷达看一遍、摄像头看一遍、毫米波看一遍，然后感知模块处理一遍，传给决策模块，再传给控制模块。

每一个环节都有延迟，有误差，有丢包。

这不是AI，这叫部门协作。

所以你看到大车了，你甚至知道该刹车了，但刹不住。你要汇报，你要排队，你要等模块之间“开会”。

特斯拉FSD不需要通知别人，它自己一看到，就能自己动。

这才叫端到端，这才叫一体化的智能系统。

第三，我们得说说，为什么激光雷达就算“看见了”，它也没用。

你想啊，一辆车在高速上开一百多公里每小时，你就算提前两三秒看到前面有静止障碍物，你能不能刹住，不是靠“有没有看到”，是靠看到以后能不能及时判断、及时执行。

而激光雷达的数据非常重，它不像摄像头那种连续视频流，它是脉冲式、点云式、一帧一帧发出来、接收回来、再还原三维模型的。

所以你就会有一个非常致命的过程：

看到 → 转换 → 解析 → 判断 → 下指令 → 动作

每一步都要时间，每一步都要算力，然后你开着车在真实世界里跑，一秒钟就可能是生死。

而特斯拉不是，它从来不追求看得最清楚，它追求的是——反应得最快，决策得最像人，甚至超越人。

它靠的是摄像头流，就是光子信号，直接喂给神经网络，然后整车一体判断，直接执行。

它不用还原三维图，不用等传感器拼图，它是——“看到就是理解，理解就是行动。”

这就是纯视觉的力量，也是FSD和其他车之间的断代差距。

很多人都在追求“我能看多远、我能识别多少种障碍物”，但FSD追求的，是“我能提前预判你要干什么、我要怎么规避、我要怎么做得更稳。”

你可以理解为，很多智驾像是一个看得清的木讷保安，而FSD像是一个直觉敏锐的格斗高手。

激光雷达是告诉你：“前方三十米有一个静止目标，形状如下……”

FSD是告诉你：“前面可能有问题，我现在就准备变道。”

它的厉害，不在于它看得准，

而在于它根本不需要等你“看准”，它已经行动了。

说到底啊，国内这些车企不是不知道神经网络好，也不是不知道端到端是未来，他们不是不想学特斯拉，他们是——根本跑不动。

为什么跑不动？

你先看看FSD的硬件系统。车上用的是特斯拉自己设计的FSD芯片，HW3、HW4，后端5万块英伟达H100+Dojo超级计算集群做训练，马斯克说一句“我们不是在跑模型，我们是在训练一个驾驶的大脑”——这不是夸张。

国内起步本就晚现在高端芯片搞不到，但所有型号的车，必须顶着智驾的招牌往外卖。

更要命的是，硬件上不行，算法还不敢放手做端到端。

怕出错，怕责任，怕事故，最后只能走一条“模块化+规则工程”的路：

摄像头是供应商的，雷达是供应商的，感知模块来自某某初创公司，

决策模块还得开会研究，控制模块还要留一手冗余……

这里面每个公司都有可能给自己留一手，多搞点钱，少担点责。

所以FSD强在哪？

强它背后那一整套能实时理解世界并反应过来的闭环神经网络系统，这套系统必须高度集成，必须是一个完整的闭环，而不是各家拼凑的产物。

这就是为什么FSD面对同样的场景，比如前车突然变道、前面出现静止障碍，它能做到——“人还没反应过来，它已经判断完并开始变道”。

不是因为它有外挂，不是因为它多了传感器，

而是因为它真的拥有了AI那种“毫秒级预判”的能力。

不是它看得远，而是它“知道前车为什么这么动”，然后它不等你开口，它自己就动了。

这，才是真正的智能驾驶。

不是多装几个雷达，不是识别更多种障碍物，而是——你理解世界的方式，已经进化了。

既然特斯拉这条路这么强，为什么国内不学？

为什么这些那么聪明的工程师、企业家，会走错方向？

说白了，不是技术问题，是结构性决策问题。

特斯拉为什么能走纯视觉？因为它敢压五年、敢烧几十亿美金、敢把用户骂声全吃下，

就赌一件事：未来的智能驾驶，一定要靠神经网络去“理解世界”。

这里面，马斯克本人的魄力和胆量毋庸置疑占据了很大的因素，但是他也得有那个文化土壤，这个我在我自己的节目中有聊过，这里不再赘述。

而国内呢？你做决策得看资本周期，看项目评审，看年终交付量，看媒体KPI，你是走一步看一步，你没法all in。

所以他们选了一条看起来最保险的路，能上车、能发布、能卖、能交作业。

但这一套结构，一开始就注定了你只能做到“看见”，却做不到“判断和反应”。

那有没有机会后来追上？也不是没有。

但你要清楚一件事，FSD现在的每一次丝滑变道、每一次毫秒级反应，背后是七年时间、数十亿公里、几千个工程师和一个自研神经网络团队干出来的。

你要追，你得先敢推倒现在这套拼装系统，你得敢说——我们不要激光雷达白名单，我们也要从摄像头开始训练理解世界。

你得敢错、敢慢，最后你才有可能赶上。

但现实是，大多数公司连“敢错”这一步，都走不出去。那就不是代差一年两年，是结构性断代。

所以今天这一期说了这么多，我就想留下最后一句话：

你以为你装了雷达，就能看得见世界；但特斯拉，是在用神经网络理解这个世界。

技术的分水岭，很多时候不在于谁跑得快，而在于谁走对了那条通向未来的路。