马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

2026-03-31 15:05:34 88点赞 148收藏 277评论

先亮明观点:我个人一直非常钦佩马斯克。放眼当今科技圈,如果没有这条不按常理出牌的鲶鱼,人类探索外太空的进程,可能都要被迫多等上十年。

但这并不意味着,从他嘴里说出来的每一句话,都是毫无破绽的真理。

在自动驾驶路线之争最激烈的时候,马斯克抛出过一句极其经典、甚至让全世界汽车同行瞬间安静的灵魂拷问:

“人类开车是用眼睛还是用雷达?”

这句话杀伤力太大了。它看起来极其符合马斯克一直标榜的第一性原理:既然人类靠两只眼睛就能把车开好,那机器为什么需要雷达?直接用摄像头不就行了吗?

虽然我本人也是纯视觉自动驾驶的坚定支持者,但我并不认同这句话。因为这句话,只是一个极其狡猾的逻辑陷阱。

马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

人类开车,真的只靠一双眼睛吗?

马斯克这句话最大的漏洞在于,他故意剥夺了人类作为一个生命体,极其强大的多模态感知能力。

人类开车,从来都不是纯视觉:

隐藏在你耳朵里的前庭系统,本质上是一个极其敏锐的物理传感器。加减速时的推背感、转弯时的侧倾、甚至极其微小的打滑,你的身体比眼睛更早感知到。

当你的双手握着方向盘,它不仅是用来打方向的,更是路面反馈的高频接收器。方向盘突然变轻或变重,对应着转向过度或者转向不足;底盘压过积水、减速带的细微震动,会通过座椅直接传导给你的脊椎。

人的眼睛只能看清前方的一小块视野,但听觉是全向覆盖的。盲区里突然响起的喇叭声、后方由远及近的救护车警笛、甚至是轮胎濒临失控时的尖叫声,都在帮你规避危险。

所以,马斯克强行把人类驾驶员,降维成了一个架在肉体三脚架上的双摄模组。

马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

他用这个极其不严谨的仿生学类比,掩盖了砍掉雷达后,车辆感知维度严重缺失的事实。这根本不是什么第一性原理,就是偷换概念。


抛开诡辩,智驾的第一性原理是什么?

既然因为人有眼睛所以车不需要雷达是站不住脚的,人类明明也是多传感器融合,那为什么我还坚定地认为:放弃雷达、死磕纯视觉,才是自动驾驶的终极答案?

纯视觉的必然性根本不在于模仿人类,而在于以下三个法则:

现实世界是视觉强绑定的

自动驾驶的第一大前提是什么?是在人类已经建好的马路上行驶。

而地球上所有道路的基础设施,包括红绿灯的颜色、限速牌上的数字、地上的车道线,甚至是交警的手势。全部都是基于光学反射和视觉接收来设计的。

这意味着,无论你车上装了多少颗性能炸裂、价格昂贵的激光雷达,它也读不懂红灯停绿灯行,它只能测距。这时候,要想实现自动驾驶,系统最终还是必须要把视觉算法打磨到 100% 的完美。

既然视觉这条路无论如何都绕不开,且必须卷到极致,那么当摄像头的精准度真的无限接近 100% 时,那些无法识别语义、只能提供三维轮廓的雷达,就从安全冗余变成了没有必要的累赘。

马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

多传感器融合只有内耗

很多智驾爱好者觉得,摄像头加上激光雷达、毫米波雷达,大家各取所长,岂不是最安全的方案?

但在工程实现上,这种融合带来了一个致命的信任危机。

试想一个常见的场景:前方一阵横风刮过,地上出现一个随风滚动的塑料袋。

摄像头看得很清楚,这只是一个毫无物理杀伤力的塑料袋完全可以直接碾过去,保持 120km/h 巡航!

雷达会警报!前方 20 米突然出现体积未知的实体障碍物,立刻触发 AEB 紧急制动,一脚刹死!

马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

请问,系统听谁的? 听雷达的,在 120km/h 的高速上对着一个塑料袋疯狂幽灵刹车,极易导致后车惨烈的连环追尾;听摄像头的,万一那真的是一块石头呢?

为了解决这种两个传感器天天吵架的问题,工程师需要写海量的 if-else 规则去平衡它们的权重,最后反而把系统搞得极其臃肿、脆弱,且难以维护。

纯视觉的底层逻辑,就是工程学上的奥卡姆剃刀原理。直接挥刀砍掉雷达,干掉系统内部的决策冲突源,强迫整个系统把所有的算力、资金和精力,全部死磕在单一的视觉模态上,力求力出一孔。这才是真正的有效的路线。

数据!更多数据!

自动驾驶走到今天的大模型时代,比拼的根本不是谁的车顶上多长了一颗雷达,而是高价值数据的喂养量。AI 需要见识过无数极其罕见、奇葩的极端路况,才能真正学会开车。

只有极低的硬件成本,才能有极大的量产车队规模,才能获取到海量的真实路测数据,才能得到最聪明的 AI。

纯视觉方案因为成本极低,可以迅速铺满几百万、上千万辆量产车。可以放在十万级甚至5万级这些真正跑在全世界大街小巷的车上。可以每天都在疯狂收集最真实、最复杂的视频数据,回传给超算中心训练模型。

马斯克骗了全世界?纯视觉智驾的真相,根本不是模仿人类

而带着昂贵激光雷达的方案,注定只能在少数高配车型上搭载,根本无法实现指数级的大规模普及。在这场比拼见识的数据竞赛中,纯视觉靠着规模的降维打击,其 AI 的进化速度,必然会把那些依靠小规模车队测试的雷达方案按在地上摩擦。


结语

所以,纯视觉路线之所以是智驾的最优解,绝不是因为人类只长了眼睛没长雷达这种掩耳盗铃的废话。

马斯克做出了一个极其天才、极具前瞻性的底层架构抉择,但他为了让大众听懂并闭嘴,随便找了一个根本经不起推敲的借口罢了。

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277评论

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  • 特斯拉毛豆三前车主,上海外环内圈浦东方向往浦西,走徐浦大桥,80码在上桥1.5㎞附近的上坡段,多次自动刹停,判断前方斜坡为墙。果断卖车。开特斯拉四年期间还有其他莫名刹停情况,斜坡5次(三次我说的点位),其他将军帽、地面浅坑几次。

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    目前开的谁家的,体验如何

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    我谨慎怀疑你造谣,因为那个时候FSD还没有进入中国

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  • 作者有些以偏概全了,纯视觉方案是无法解决雾天驾驶问题,大雨天也会存在问题,此外无法完全避免日线强光下进出隧道口过曝问题,多种雷达方案融合本质是为了提供安全冗余,这些场景比所谓高速路上的塑料袋常见多了。再说激光雷达要判断是否塑料袋是很容易的事情,通过反射强度,三维点云形状和运动模式追踪能够准确判断出来。作者估计不是工科背景。

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    既然挺容易的怎么这么难做出来

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    谁告诉你没做出来 [苦恼]

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  • 视觉和雷达是互补,模型数据,只是为了产生策略,如果连基本的塑料袋都无法辨别,智驾就没意义了,所有的策略是在看的清,感知到再结合车辆状况为基础,现在的难点,是面对错综复杂的用车环境,能迅速生成有效可靠的策略。

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  • 虽然纯视觉看起来硬件成本低,但需要非常强大的算法和研发成本投入,现阶段对车企来说绝对是比激光雷达方案成本更高,而算法这种看不见摸不着的东西,也非常符合国人不愿意为算法或者软件买单的消费理念,并且激光雷达在市面上是有成熟可卖的方案,无论哪家车企只要想就能上,假如哪天特斯拉把纯视觉技术开源了或者打包卖,就算遥遥领先也得吹视觉

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    啊对对对对对对,毕竟马斯克是中国人,开源只开中午,连英文版都不开 [皱眉]

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    神开源。。

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  • 其实分辨率低激光肯定受天气影响更大,想象一下如果只有一束光,照射到雨点就反射回来,就容易形成误判,但是随着分辨率越来越大激光,就会具备图像级的识别能力,还能有精确三维特征,因为它不会受少数波速的影响,但是如果是大暴雨,一样不行,只能依赖毫米波雷达,毫米波雷达的分辨率也在提升,所以安全冗余也不是只有激光,还有摄像头,毫米波雷达等传感器,但是纯视觉是什么概念,是一颗雷达都没有吗?

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  • 作者的重要依据之一:而带着昂贵激光雷达的方案,注定只能在少数高配车型上搭载,根本无法实现指数级的大规模普及。在这场比拼见识的数据竞赛中,纯视觉靠着规模的降维打击,其 AI 的进化速度,必然会把那些依靠小规模车队测试的雷达方案按在地上摩擦。 零跑说:你再说一遍,十万内的激光雷达方案够不够便宜?

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    等5万的

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    是的,5万可能安全气囊都没有!

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  • 我看清楚了,这个作者变相的帮视觉方案要数据,数据为王啊,同时实地大量的数据就能描绘很重要的情报,比如一个导弹车队经过,雷达只看到一堆方块,而视觉清楚的把导弹车的型号都拍到并上传,传哪里就看这方案是谁的了

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    并上传这个词很有意思,开始意淫了吗

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    科学没有国界,科学家是有国界的!

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  • 所以,目前做的最好的智驾还是激光雷达的而非纯视觉。特斯拉没开中国之前一直说v12好,进来了屎一样,然后说v13更好,然后又是一坨,现在又吹v14...有啥区别。美国的路况本来就简单,跟中国电动车,三马子到处跑的路不一样。但是有一点目前华为和激光雷达还有问题,就是太依赖地图,这是需要优化的地方。

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    现在最好用的是小鹏的,也是纯视觉

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    Vla2.0视频可能洗脑比较多。这个目前没有推送给用户,只有媒体。媒体肯定大部分是给钱的。看了,大部分场景还是挺不错的,丝滑程度也不错,但是还是那个问题,识别率不高,不如激光雷达。可以去看看第一智驾,小的障碍物完全识别不到。但是小鹏有一点比华为好,华为特别依赖地图,地图有错就会退出,小鹏这方面好

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  • 作者也在诡辩马斯克说,那句话是意思是眼睛作为视觉输入,而不用雷达作为视觉输入。其他的传感器,车上也有像加速度传感器,都是任何车的标配。智能驾驶最需要的是视觉的输入和强大的大脑去理解这个现实世界像老司机一样去思考这样才能预判危险的发生,而不是像激光雷达那样看到有东西挡在眼前才去刹车。

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  • 用稻草人谬误削弱马斯克说法、用与马斯克类似的不严谨类比进行反驳、论证目标前后漂移、循环预设结论,以及用简化因果链推出唯一答案。它更多是在用一种“我同意你的结论,但不同意你的论证方式”的姿态,为纯视觉路线重新包装一套听起来更理性的理由,但包装过程中又引入了新的逻辑问题。(来源:deepseek)

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  • 视觉和雷达本身就是两个方向,没有视觉,我猜想雷达在周围都有障碍物时候估计只会原地转圈吧,而视觉可以让你见缝插针,穿插而行,我肯定更支持视觉,只是目前算力还达不到人脑处理视觉信息的程度吧,这是我浅薄的认知,

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  • 纯视觉要解决的是看见-理解-执行 每一步都很艰难 现在光看见都很难做到人眼的精度,理解就更难了。雷达目前是先看见,属于宁杀错不放过.不管是什么 我先停下来再说。。。。不管哪个方案,关键难点都在理解,不管你算力强大,算法优秀。目前阶段还是无法和人脑比较。自动驾驶还是处于辅助阶段。

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  • 理解小鹏智能驾驶没法货币化的焦虑和特斯拉的亦步亦趋追随者(包括窃取源代码),但是笔者论证自相矛盾啊,人类不是同样要处理大脑,眼睛,耳朵和肌肉反馈收集到信息的冲突么,而不是为了简化大脑的工作量就仅仅依赖视觉输入

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  • 纯用眼睛开不好飞机,蝙蝠也是这样想的。

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    这就是经典的类比法,只能用来诡辩,大家不要学

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    汽车对汽车的掌握比你的感觉强多了,而且特斯拉也有听力

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  • 马开源能不知道激光雷达+视觉目前是最完美的么,它用纯视觉不就是节约成本么,有什么好辩论的。

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    以偏概全

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    所以,你觉得是马圣不知道激光雷达+视觉目前最完美方案,还是觉得它用纯视觉不是因为激光雷达成本太高,而是激光雷达不如纯视觉效果好?

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  • 告诉你为啥特斯拉选择视觉 因为他们没有小型的激光雷达制造的能力 他们就没这产业链。你看看他们要是有国内的激光雷达制造能力 他们还用视觉的?

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    所以上海工厂被东大制裁了买不到激光雷达是吧

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    特斯拉是国产车,为什么非得进口激光雷达。你以为是华为进680吗

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  • 都说视觉好开源贡献大,怎么外国没几家在国内能打的

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    国外品牌电车能上桌的就一个特斯拉了 [邪恶]

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  • 视觉需要比雷达更多的算力,现在不可能达到

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    明显激光雷达需要的更多

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    一句话暴露作者的计算机知识

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  • 我基本认同在现有的车辆行驶环境下,纯视觉方向可以满足辅助驾驶采集信息的需要。
    但是反对“激光加摄像头方案不如纯视觉”的结论。
    子集不可能大于全集。

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    激光雷达的数据是摄像头数据的子集 [皱眉]

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  • 感觉作者的看法就是激光雷达成本高,无法大量铺开,所以数据少。那把激光雷达成本降下来,可以大量铺开不就行了?

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    不是哦

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