另外 ， 摄像头捕捉到的图像很适合用于识别物体、进行分类 ， 在算法出色的情况下 ， 能够有效排除干扰项 ， 并能够在行驶过程中进行自主学习 。
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特斯拉的纯视觉算法分析能力已经很强但是 ， 作为与人眼相似的视觉算法 ， 很容易受到光照影响 ， 在极端天气或者光线不好的情况下 ， 很容易造成误判 。之前特斯拉车型在开启AutoPilot后 ， 经过立交桥或者普通桥梁之下时偶发突然自动刹车的情况 ， 就是因为算法将摄像头里突然出现的阴影当做障碍物导致的 。
而相比纯视觉方案 ， 激光雷达方案的优势就是监测的距离更长 ， 精度更高 ， 响应速度更灵敏 ， 并且不受环境光影响 。其对三维信息的处理 ， 对物体大小、移动速度的计算都有着非常优异的表现 。
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激光雷达绘制3D环境地图的效果图不过 ， 激光雷达也并非尽善尽美 ， 它也存在对物体的识别能力偏弱、价格高昂、在雨雪等极端天气测距精度会受影响等问题 ， 因此激光雷达必须要借助其他传感器收集的信息 ， 才能共同作用于算法 ， 保证安全驾驶 。
此外 ， 大量的数据收集 ， 对处理器的算力要求也很高 ， 这相当于抬高了整车的成本 。
从理论上来说 ， 视觉技术和激光雷达相互结合是目前较为完善的方案 ， 但在综合现有技术、产品成本等多个因素后 ， 想要实现融合两种方案的“第三种方案”难度过大 。也正是基于此背景 ， 自动驾驶领域才分为了视觉派和激光雷达派这“立场鲜明”的两派 ， 而马斯克和他的特斯拉则坚定不移地“站队”视觉派 。
特斯拉的取舍
其实 ， 弃用激光雷达 ， 乃至如今弃用毫米波雷达 ， 特斯拉做出如此选择的重要原因之一是为了实现更低的成本 。
毕竟 ， 激光雷达的成本非常高 ， 早期的机械式激光雷达价格动辄十万美元起 ， 而如今随着电子行业的发展 ， 激光雷达的价格有所降低 ， 但基本还维持在几百到上千美元的级别 ， 但这相比高清摄像头“仅有”几十甚至十几美元的价格还是高了许多 。
激光雷达成本高昂不过 ， 成本以外 ， 特斯拉逐步弃用雷达的选择 ， 也有技术层面的取舍 。
首先 ， 激光雷达无法判断物体的具体性质 ， 就容易造成误判 。比如一个大的塑料袋从前面飘过 ， 摄像头方案能够识别出是塑料袋 ， 然后不理会 ， 但激光雷达会判断为阻碍物 ， 然后把车停下来 。
其次 ， 毫米波雷达同样也有诸多限制 。毫米波雷达的探测距离受到其频段损耗的直接制约 ， 既无法识别行人 ， 也无法对周边所有障碍物进行精准的建模 ， 同时由于获取的数据量众多 ， 还需要分走处理器宝贵的算力 。
最后 ， 对于在视觉方案方面目前走得最远也是做得最好的特斯拉来说 ， 已经在视觉算法方面有了庞大的投入 。要放弃之前如此大的积累 ， 转身去做另一条路线 ， 从投入产出比来说可谓“得不偿失” 。
当然 ， 也有人结合特斯拉与激光雷达技术公司Luminar签订了一份使用激光雷达进行测试和开发的合同的消息 ， 以及前段时间推特上曝出的特斯拉给Model Y安装激光雷达的照片 ， 猜测马斯克可能会“打脸” ， 特斯拉可能会在未来转向激光雷达路线 。
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对此 ， 有业内人士判断 ， 特斯拉在Model Y上安装激光雷达 ， 很有可能是“用激光雷达来训练视觉算法 ， 以便其迅速成长 ， 从而最终彻底抛弃所有雷达” ， 在特斯拉的量产车上应该看不到激光雷达 。
准备“一条道走到黑”的特斯拉
从目前特斯拉北美官网的最新展示页面来看 ， 在全自动驾驶（FSD）的介绍中 ， 毫米波雷达性能展示信息已被撤掉 ， 仅仅保留了视觉和超声波传感器部分 。
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