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车东西 1 月 21 日音问，据外媒 Electrek 报说念，近期，Waymo 前首席试验官、自动驾驶领域中枢东说念主物 Krafcik，公开品评了特斯拉坚合手的纯视觉硬件决策，称其存在难以冲破的物理瓶颈。

Krafcik 的中枢不雅点是，特斯拉依赖的纯视觉感知系统，在离别率上存在根人性短板。

一、行业大师炮轰特斯拉纯视觉 迢遥物体识别才智不及

在 2026 年海外阔绰电子展时分，Krafcik 向《Automotive News》发达了其最新不雅点。与以往洽商软件算法不同，这一次他将锋芒平直指向了特斯拉的物理硬件。

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Krafcik 通过具体参数指出，特斯拉 FSD 系统存在严重的“近视”问题。特斯拉主要设立的是 500 万像素的广角录像头，在像素总量有限的情况下，广角瞎想意味着像素被散布在更宽的视野中，会导致对迢遥物体的识别才智严重不及。

据他测算，该系统的灵验眼光水平约为 20/60 至 20/70。换言之，闲居眼光在 60 英尺外能看清的物体，该系统需拉近至 20 英尺才智识别。这一目标致使低于好意思国部分州天真车辆管束局核发驾照的最低眼光条目。

▲ Krafcik 正在接受《Automotive News》采访

二、算力无法弥补感知各异 多传感器或更安全

这一争论反应的是行业深层的逻辑不对：自动驾驶的发展，究竟应该依赖软件算法来“模拟”宇宙，已经应该依靠物理硬件来“感知”宇宙。

特斯拉采选的“酌量至上”阶梯，试图仅依靠录像头和苍劲算力来“脑补”路况。有关词，Krafcik 合计这种决策存在根底弱势：录像头只可被迫继承清朗，一朝碰到强光、视野污秽或顶点天气，其感知才智就会失效。

更要道的是，特斯拉阻隔使用激光雷达等主动感知技艺，导致系统统统依赖单一且脆弱的视觉数据流。一朝录像头因环境滋扰失效，亚博体育统统这个词系统将堕入“盲区”，无法可靠识别结巴物或判断距离，进而带来安全隐患。

比较之下，Waymo 等公司领受的交融决策则提供了更可靠的惩办决策。激光雷达和毫米波雷达能主动探伤，平直取得距离和速率等要道信息，在视觉信号缺失机仍能构建精确的环境模子。

更蹙迫的是，这种决策在录像头“失明”时，能用雷达提供要道数据备份，从物理层面构建了安全冗余，进步了系统在复杂环境下的踏实性。

▲特斯拉 ModelX 与 Waymo 自动驾驶车

三、技艺之争由来已久 安全性才是独一考量目标

“纯视觉”与“交融感知”的阶梯之争已合手续数年。前者的逻辑是效仿东说念主类驾驶，通过极简硬件缩小本钱以实现大畛域普及；尔后者则倡导应行使技艺上风构建高出东说念主类感官的系统。

Krafcik 的不雅点这次激刊行业心疼，在于其对特斯拉 Robotaxi 程度的瞻望具有较高的准确度。

2025 年头，他曾瞻望特斯拉的 Robotaxi 发布会将是一场“演示秀”。后续事实标明，特斯拉在奥斯汀驱动的试点技俩，仍高度依赖费力监控与安全驾驶员，并未实现马斯克痛快的“无监督自动化”。这从侧面证实，仅靠现存视觉决策，布置各式复杂场景仍存在庞大贫穷。

追忆：特斯拉自动驾驶存在隐忧

这场争论的结尾，平直牵动着民众数百万特斯拉车主的利益。

行业担忧在于，如若纯视觉决策如实存在不成向上的物理瓶颈，那么现在已售出的搭载 Hardware3 和 4 的车辆，可能将永恒停留在 L2+ 扶助驾驶阶段，无法通过软件升级好意思满 L4 级自动驾驶的痛快。

这关于特斯拉而言，已不仅是技艺采选，更是对其现存钞票价值的严峻锤真金不怕火。