自动驾驶领域近期掀起一场关于技术路线的激烈讨论。Waymo前首席执行官Krafcik在公开场合对特斯拉的纯视觉自动驾驶方案提出尖锐批评，认为这种依赖摄像头的系统存在物理层面的根本缺陷，尤其在复杂环境下的可靠性令人质疑。
Krafcik的核心论点聚焦于特斯拉FSD系统的硬件局限性。他指出，特斯拉主要采用的500万像素广角摄像头在像素分配上存在先天不足——广角设计导致像素被分散到更广阔的视野中，使得系统对远处物体的识别能力大幅下降。据其测算，该系统的有效视力水平仅相当于人类20/60至20/70的视力标准，这意味着在60英尺距离能看清的物体，系统需要拉近到20英尺才能识别，这一指标甚至低于美国部分州驾照考试的最低视力要求。
这场争论实质上反映了自动驾驶行业两种发展理念的碰撞。特斯拉坚持的"计算至上"路线试图通过软件算法弥补硬件不足，仅依靠摄像头和强大算力来构建环境模型。但Krafcik认为这种方案存在致命弱点：摄像头作为被动感知设备，在强光、雾霾或雨雪等极端天气下容易失效，而特斯拉拒绝使用激光雷达等主动感知技术，导致系统完全依赖单一视觉数据流。一旦摄像头受环境干扰，整个系统将失去关键感知能力，无法准确识别障碍物或判断距离。
相比之下，Waymo等企业采用的融合感知方案展现出更强的环境适应性。激光雷达和毫米波雷达能够主动发射信号探测环境，直接获取距离、速度等三维信息，在视觉信号缺失时仍能构建精准的环境模型。更重要的是，这种多传感器架构在物理层面构建了安全冗余——当摄像头"失明"时，雷达系统可以提供关键数据备份，显著提升系统在复杂场景下的稳定性。
技术路线的分歧已持续多年。纯视觉方案试图通过简化硬件降低成本，以实现大规模商业化应用；而融合感知方案则主张利用技术优势构建超越人类感官的自动驾驶系统。Krafcik的观点引发行业高度关注，源于其对特斯拉Robotaxi进程的准确预测——2025年初他曾断言特斯拉的Robotaxi发布会将是一场"演示秀"，后续事实表明，特斯拉在奥斯汀启动的试点项目仍需远程监控和安全驾驶员介入，未能实现马斯克承诺的"无监督自动化"。这从侧面印证了现有视觉方案在应对复杂场景时仍存在巨大挑战。
这场争论直接关系到数百万特斯拉车主的切身利益。如果纯视觉方案确实存在不可逾越的物理瓶颈，那么已售出的搭载Hardware3和4的车辆可能将长期停留在L2+辅助驾驶阶段，无法通过软件升级达到L4级自动驾驶水平。这不仅关乎技术选择，更将对特斯拉的资产价值和市场信誉构成严峻考验。
