在自動駕駛技術的探討中，一個長久以來的誤解是，激光雷達路線被視為高端、先進的象徵，而純視覺方案則被誤認為是低成本或次級的替代方案。然而，事實卻遠非如此。純視覺方案，特別是特斯拉的全自動駕駛（FSD）系統，實際上代表了自動駕駛技術中最難、最底層且最徹底的重構路徑。

純視覺方案的難度不在於是否採用雷射雷達，而在於它要求將整個車輛轉變為一個具備“觀察”、“思考”和“行動”能力的神經系統。這種轉變不僅需要高精度的攝像頭，更依賴於海量的真實場景數據來訓練和優化系統。特斯拉自2016年起便開始收集數據，其FSD V13版本背後是全球數十億公里的路況數據、錯誤反饋、關鍵決策點以及複雜的決策鏈條。

反觀國內自動駕駛領域，儘管眾多車企紛紛涉足，但在純視覺方案的實施上卻面臨重重困難。首要難題便是數據的缺乏。純視覺方案並非簡單安裝幾個攝像頭便能運行，它需要在實際道路環境中不斷試錯、學習和優化。然而，國內車企中，真正具備這樣數據閉環能力的寥寥無幾。即便銷量上升，如果沒有用戶實際使用智能駕駛功能、缺乏專業的標註團隊以及端到端的反覆運算系統，所收集的數據也不過是“假動作”，無法訓練出真正的“真身手”。

其次，國內自動駕駛系統的架構設計也存在根本性問題。特斯拉的純視覺方案將整個系統構建為一個神經網路結構，從攝像頭輸入到車輪動作輸出，中間沒有明確的模組劃分，而是一個整體的“思維系統”。而在國內，自動駕駛系統更像是拼裝工程，激光雷達、攝像頭、毫米波雷達各自為戰，數據經過感知模組、決策模組再到控制模組，每一步都存在延遲、誤差和丟包的風險。這種設計更像是一種部門間的協作，而非真正的智能系統。

激光雷達即便能夠“看見”，但在實際應用中卻面臨諸多挑戰。鐳射雷達的數據處理過程複雜且耗時，從看到障礙物到做出判斷並執行動作，每一步都需要時間和算力。相比之下，特斯拉的純視覺方案則追求的是反應速度和決策能力，它利用攝像頭捕捉的光子信號直接輸入神經網路，實現整車一體判斷和執行。這種“看到即理解，理解即行動”的能力，正是特斯拉FSD與其他自動駕駛系統之間的斷代差距所在。

特斯拉FSD的強大之處，不僅在於它能夠提前預判並規避潛在風險，更在於它擁有毫秒級的預判能力。這種能力使得FSD在面對複雜場景時，能夠做出人甚至超越人的決策。而其他自動駕駛系統，往往只能做到“看見”，卻無法在第一時間做出正確的判斷和反應。

那麼，為什麼國內車企不選擇純視覺方案呢？這並非技術問題，而是結構性決策問題。特斯拉之所以能夠走純視覺路線，是因為它敢於投入、敢於冒險、敢於承擔用戶的不滿。而國內車企在決策時往往需要考慮資本週期、項目評審、年終交付量以及媒體KPI等多重因素，無法像特斯拉那樣all in。因此，它們選擇了一條看起來最保險的路，即拼裝式的自動駕駛系統。

然而，這種拼裝式的系統從一開始就註定了其局限性。它只能做到“看見”，卻無法實現真正的“判斷和反應”。當然，國內車企並非沒有機會後來居上。但它們需要首先敢於推倒現有的拼裝系統，敢於從攝像頭開始訓練理解世界的能力。這需要勇氣、耐心和長期的投入。但現實是，大多數公司連“敢於嘗試和犯錯”這一步都邁不出去。因此，國內自動駕駛技術與特斯拉之間的差距，已經不僅僅是時間上的差距，而是結構性的斷代。

自動駕駛技術的分水嶺並不在於誰跑得快，而在於誰走對了那條通向未來的路。特斯拉用其純視覺方案證明瞭這一點，而國內車企則需要深刻反思並調整其戰略方向。