你猜怎么着，特斯拉递交给美国国家公路交通安全管理局的那份事故报告里写：今年五月单月碰撞207起——创下单月历史新高，甚至比2021年全年157起还多一截。与此同时，一场波及全美320万辆车的调查也把特斯拉的“纯视觉”智驾方案推到了台前。
说实话，单靠摄像头跑感知的玩法，在低能见度里露出了短板。全球多国监管机构开始介入，合规和安全的压力一下子变得很现实。
上半年，特斯拉高级辅助驾驶系统记录了826起事故，同比增幅73%。到现在累计与高级智驾相关的事故已经有3763起——更扎眼的是，几乎所有事故报告的细节，甚至车辆的软件版本号，都被涂黑了。特斯拉的说法是“涉及商业机密”，但在汽车圈里，通用、福特、丰田这些老牌厂商提交类似材料时，通常不会把核心场景信息都遮掉。信息不透明，直接把监管的初步评估，推到了工程分析阶段——那是强制召回前的关键一步。
监管重点锁定了9起特定事故，这9起（包含人员伤亡）都发生在大雾、扬尘或强光直射这样的低能见度工况下。美国监管方还要求调阅一份内部文件，名字很直白——《雷达拯救我们》。从这份材料可以看到，特斯拉内部工程师早就警告过：砍掉雷达会显著削弱车辆的环境感知能力。
回头看看当初的抉择：2015年决定走纯视觉路线时，激光雷达价格确实让人咋舌——单颗动辄数万美元，而且体积大。出于成本考量，特斯拉随后陆续去掉了前向毫米波雷达和车内超声波雷达，把赌注压在摄像头加算力上。
纯视觉的逻辑很像模仿人眼：摄像头拍画面，算法去识别和决策。晴天光线好，确实好用；遇到远光灯直射、暴雨或者浓雾，摄像头的物理局限就出来了。雾把光散开、雨把镜头遮挡时，图像信息会急剧衰减，算法就可能误判或漏判——这也是业界常讲的“幽灵刹车”或撞上静态障碍的原因。相比之下，毫米波雷达用无线电波，能穿透雨雪和浓雾；激光雷达能精确测出三维距离，不依赖环境光。
现在供应链变了，多传感器融合的技术壁垒正在被攻克，激光雷达的采购成本已经大幅下探到千元人民币级别，而且已经在国内十万元左右的平价车型上实现标配。那当年为了省成本做出的减配决策——现在看起来，有点不合时宜。
华尔街的吉姆·查诺斯也公开点名。FSD（完全自动驾驶）作为选装包，在二手市场的估值被大幅打折。举个真实例子：一位2020款Model Y车主卖车时发现，曾花1.5万美元买的FSD，被销售顾问折算评估价只给到3900美元——贬值幅度达74%。车是家庭的核心资产，如果一项高价选配在短短几年里因为安全争议或性能受限而大幅贬值，消费者信心必定受挫。二手市场的价格反馈，也客观反映出：缺乏稳定预期和通用安全标准的技术，难以保持长期价值。
全球主要汽车市场的监管正在快速成型，趋势惊人一致——法律开始强制要求硬件感知冗余。新泽西州的S1677法案草案就明确，申请在该州运营L3或L4级自动驾驶的车辆，必须配备毫米波雷达或激光雷达等视觉之外的传感器。一旦通过，单靠摄像头的特斯拉Robotaxi将无法获得合法运营资格。中国也不例外，6月公布的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》中，对L3级系统的感知冗余给出了量化指标：在雨雪、浓雾等特殊工况下，以120公里时速行驶时，前向有效探测距离不得小于130米。浓雾里，纯视觉摄像头的探测距离会断崖式下降，根本达不到这个刚性指标——这意味着入华的特斯拉智驾版本，只能以需驾驶员随时接管的L2级辅助驾驶身份运行。欧盟在审批上也把定义和权责划得很清楚，系统被限定为严格的L2，发生事故法律责任完全归属于驾驶员。
有迹象显示，特斯拉内部正在为重新引入多传感器融合做准备。行业披露的信息表明，特斯拉计划于2027年量产的AI5芯片，在底层架构上做了重大升级——它原生支持12路高清摄像头、多颗毫米波雷达以及激光雷达数据的并发输入和低延迟融合处理。这个硬件层面的变化，与其另一项核心业务Optimus（人形机器人）密切相关。人形机器人做精准抓取、复杂环境避障，单靠视觉远远不够，必须融合触觉、听觉和空间测距等多模态数据。既然底层算力芯片已经具备多传感器融合能力，把它同步用到汽车FSD上，回归雷达与摄像头并重的感知体系，合乎资源复用的逻辑。
但路线回拨并不轻松——隐形成本很大。如果未来车型重新挂雷达，那么过去用纯视觉车辆跑出的“百亿英里”行驶数据，在新模型训练中的参考价值会大幅缩水。算法团队不得不借助搭载新硬件的测试车队，重新在真实道路上收集融合数据并展开长期训练。时间是最稀缺的资源：当前国内头部车企每天的智驾数据训练里程已经达到亿公里级别，重新积累并调试感知融合算法，保守估计需要两到三年。就在这段真空期里，竞争对手的高阶智驾技术会继续向更广的平价车型下放，进一步抢占消费者心智。
说实话，早期走纯视觉确实给特斯拉带来了成本优势和市场先机。可事情发展到今天——碰撞数据上升、全球合规收紧、供应链技术整体升级，单一感知的策略已经难以完全应对复杂的商业与社会现实。
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