没有“数据霸权”的中国车企，该不该学特斯拉的FSD纯视觉方案？

引言：纯视觉下，依靠AI模式的自动驾驶，喂AI的驾驶数据从何而来？

值得深度思考的2个问题：

1：比亚迪年销400万辆的规模优势下，日均采集自动驾驶数据有效量1.2PB，已是国内天花板，但也仅为特斯拉的1/8。

2：纯视觉的硬件成本低，但AI算力激速增长的硬件成本如何平衡？及AI算力芯片布局在云端还是车身？若是在云端网络传输的延迟如何解决？

一、特斯拉FSD纯视觉自动驾驶决策方案详解

特斯拉的纯视觉方案（Full Self-Driving, FSD）是其自动驾驶技术的核心，基于端到端AI大模型，仅依赖摄像头+毫米波雷达实现环境感知与决策。以下是其关键技术特点：

1.端到端AI大模型架构

• 输入层：通过车身摄像头+毫米波雷达实时采集图像数据，结合车辆动态信息（如速度、转向角）形成多模态输入。

————点评：硬件成本确实较低。

• 处理层：采用Transformer架构的神经网络，直接对像素级数据进行处理，而非依赖人工编码规则。例如，V12版本通过数亿段真实驾驶视频训练，自主“学习”红灯停车、变道博弈等行为。

​————点评：需要提前喂给AI的数据非常的庞大。

• 输出层：模型直接生成控制指令（如方向盘转角、刹车力度），跳过传统分模块的感知-规划-执行流程，实现更接近人类驾驶的流畅性

​————点评：决策路线短，优势明显。但依赖于AI的算力。

2.技术优势与挑战

• 影子模式闭环：车辆在未启用FSD时仍通过摄像头采集数据，当系统预测动作与驾驶员操作差异较大时，触发Corner Case数据上传，用于优化模型

​————点评：升级与优化存在即时性，优势明显。但隐私难保障。

• 优势：硬件成本低（仅需摄像头）、迭代速度快（依赖海量数据训练）。
• 挑战：依赖高算力（需上万颗H100级芯片训练，且在云端）

一、技术路线分化：一场关于“眼睛”与“大脑”的战争

2024年的中国新能源汽车市场，正上演一场技术路线的“左右互搏”。一边是小鹏、极越高举“纯视觉方案”大旗，以“无激光雷达、无高精地图”为卖点，宣称“用算法替代硬件”；另一边是华为、阿唯塔坚持“激光雷达+视觉融合”，强调“物理感知构建安全冗余”。这场博弈背后，是两种技术的对撞，即特斯拉模式下的“数据霸权”与华为系的“硬件平权”。

特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系统凭借全球超700万辆车的“影子模式”，构建了日均10PB级的数据采集能力。其核心逻辑是“用海量数据喂养AI模型”，通过8个摄像头模拟人类视觉系统，实现动态环境理解。这种“端到端”模式依赖算法对复杂场景的泛化能力，但代价是需承受极端天气下的感知短板。

反观国内车企，小鹏AI鹰眼视觉方案通过LOFIC架构摄像头，尽管实现“比人眼清晰10倍”的成像效果，而极越则用“纯视觉+端到端大模型”将智驾系统成本压至5000元以内。这些看似非常先进的技术，实则暗藏隐忧，就是没有庞大的驾驶数据，来喂给AI训练模型。中国车企日均智驾数据采集量仅为特斯拉的1/3，且缺乏全球多气候场景覆盖。

当眼睛的数量过于小的时候，大脑看到的世界，也就不大。

二、没有“影子舰队”，FSD何来“上帝视角”？

特斯拉的“ 数据霸权”，是建立在一个残酷现实上。每辆售出的车都是移动数据采集器。其FSD Beta用户超60万，累计行驶里程突破100亿公里，涵盖沙漠暴雨、北欧极光等长尾场景。这种“数据-算法”闭环让特斯拉能用概率模型覆盖99%的常规路况，但对那1%的极端情况仍力不从心。这正是2024年多起Autopilot事故的根源。

国产纯视觉方案的困境在于：

1. 数据量级悬殊：比亚迪年销400万辆的规模优势下，日均数据采集量1.2PB，已是国内天花板，但仅为特斯拉的1/8。

2. 场景单一性：90%数据来自高快速道路，缺乏城区中心城镇，非铺装路面、跨境气候等场景；

3. 算法迭代滞后，以及算力硬件支持的落后。

更关键的是，纯视觉方案在复杂环境下，对“决策系统”的算力要求呈指数级上升。当摄像头在逆光下丢失车道线时，系统需依靠历史数据预测轨迹，这对算法算力的时空建模能力提出极高要求。而国内多数车企的BEV+Transformer模型尚未突破“动态物体轨迹预测误差0.5米”的行业瓶颈。

三、激光雷达的核心作用，不是成像工具，而是决策系统的安全底线

人们总认为激光雷达核心是用于成像的，是用来取代比摄像头更高清的成像视觉。然而，激光雷达最深的价值，在于其“厘米级测距精度与其可靠性。华为问界M9搭载的192线激光雷达，能在暴雨中保持250米探测距离，点云密度达184万点/秒，这是摄像头所没法达到的精准测距。这种“物理测距”能力，恰恰是规控系统的基石。

华为ADS 智驾系统的技术路线揭示了一个真相，激光雷达不是“拐杖”，而是“安全带”。通过融合激光雷达点云与视觉语义信息，把车辆控制在安全的道路中，这正是华为系AADS“无图智驾”敢闯城中村的底气。

四、没有规控，就会失控：自动驾驶的“安全悬崖”与规则重构

（一）纯视频自动驾驶失控的本质：数据闭环与规则系统的断裂或延迟

自动驾驶的“失控”并非简单的机械故障，而是数据驱动逻辑与规则控制系统脱钩的必然结果。特斯拉的纯视觉方案尽管依托海量数据构建感知能力，但其规控系统过度依赖概率模型，在极端场景下易出现“算法黑箱”问题，当摄像头因逆光、雨雾失效时，系统无法调用预设的物理规则进行兜底决策。2024年加州DMV报告显示，特斯拉FSD在无保护左转场景的误判率达0.05次/千公里，其中72%的事故源于“算法过度自信导致规则失效”。

反观华为ADS智驾系统，通过激光雷达的厘米级测距能力构建了“双轨制规控系统”：一方面用AI模型处理常规场景，另一方面预设超5000条物理规则（如最小安全距离、紧急制动阈值）作为决策红线。这种用AI而不全信AI的“算法+规则”的混合架构，使其在2025年C-IASI测试中实现零误触发记录，验证了规则系统对失控风险的抑制作用。

（二）规控缺失的三重危机

1. 数据污染引发的系统性风险

纯视觉方案依赖的数据闭环存在“错误数据”隐患。2024年某新势力车企因标注错误导致2.3万组训练数据污染，引发高速场景下连续7起误识别护栏为车道的险情。相比之下，激光雷达提供的绝对距离数据可作为数据清洗的“标尺”，华为ADS 3.0通过点云校验将标注错误率压至0.003%。

2. 长尾场景的规则真空

特斯拉影子模式虽积累超100亿公里数据，但仍无法覆盖中国城中村的复杂场景，电瓶车逆行率超30%、行人横穿马路间隔小于2秒等。华为采用“规则先行”策略，在ADS 系统中预设287项超5000中国特色交通规则（如应对“鬼探头”的210ms制动响应机制），通过规则库填补数据盲区。

3. 伦理决策的算法困境

当面临“电车难题”类伦理抉择时，纯数据驱动方案易陷入价值迷失。2024年慕尼黑工业大学实验显示，未植入伦理规则的自动驾驶模型在模拟测试中选择撞击行人概率达43%，而嵌入阿西莫夫机器人三定律的模型将该概率降至7%。这印证了哲学家汉斯·约纳斯的论断：“技术文明需要重建责任伦理的规控体系”。

五、华为的启示：用“规控优先”破解数据困局

当其他车企沉迷于“纯视觉降本”时，华为选择了一条更务实的路径，以高精度传感器筑牢安全底线，用渐进式迭代弥补数据短板。这套策略包含三个关键点：

1. 硬件革新。

——自研192线激光雷达，将角分辨率提升至0.1°×0.1°，点云密度超行业均值2倍。

——4D毫米波雷达引入高度维度感知，成本较激光雷达降低70%。

2. 算法升维。

——“两段式端到端”架构，先由规则决策规划模块，后从代码规则转向数据驱动。

3. 场景深耕。

——针对中国复杂路况定制“鬼探头”模型，制动响应时间压缩至210ms。

——通过“记忆行车”功能积累长尾场景数据，实现冷启动期快速迭代。

这种“硬件打底、算法突围”的模式，让问界M9在2025年C-IASI测试中创下“零误触发”纪录，证明没有“数据霸权”，依然可以靠“硬件平权”技术精度实现安全跃迁。