特斯拉取消超声波雷达、转向以视觉为主的感知方案，意味着摄像头从"辅助传感器"升级为自动驾驶的核心输入层，车载光学的技术路线与竞争壁垒集中在成像质量、算法协同与车规认证三个环节。纯视觉路线要求摄像头在低照度、逆光、雨雾等复杂场景下持续稳定输出，这对镜头设计、镀膜工艺与图像处理算法提出更高要求；而车规认证的周期约束，则决定了新进入者能否真正切入头部车企供应链。

纯视觉路线的分野

在自动驾驶的感知方案上，各车企的技术选择存在明显差异。特斯拉坚决走视觉路线，不使用激光雷达，并计划全系取消超声波雷达；国内车企除极氪外普遍配备激光雷达，追求安全冗余。这一分野背后，是国内企业在算法层面与特斯拉存在差距，难以像其一样激进地仅依赖视觉。由此形成的基本格局是：激光雷达看国内，摄像头看特斯拉。特斯拉以摄像头为标杆，说明纯视觉方案对车载光学的成像能力要求极高。

技术壁垒在哪里

纯视觉方案把感知压力几乎全部压在摄像头上，壁垒也随之集中：

  • 成像质量：需要在低照度、逆光、雨雾等场景下保持稳定成像，涉及镜头设计、镀膜工艺与图像信号处理（ISP）算法的协同。
  • 算法协同：摄像头采集的数据需与感知算法深度配合，硬件与算法脱节会直接影响识别效果。
  • 车规认证：车规级可靠性验证周期较长，构成对New进入者的现实约束，也决定了谁能进入头部车企供应链。

常见问题

特斯拉取消超声波雷达后，车载光学承担了什么角色？

在特斯拉的纯视觉路线中，摄像头成为自动驾驶感知的核心输入层，替代了超声波雷达等部分传感器的功能。这意味着车载光学不再只是辅助部件，而是直接决定感知系统能否稳定运行的关键环节。

纯视觉方案对摄像头的主要技术门槛是什么？

主要门槛在于复杂场景下的成像稳定性，包括低照度、逆光、雨雾等条件下的表现。这要求镜头设计、镀膜工艺与ISP算法协同配合，同时还需通过车规认证，满足整车厂的可靠性要求。

为什么国内车企大多仍配备激光雷达？

国内车企在算法层面与特斯拉存在差距，难以仅靠视觉实现同等感知能力，因此选择配备激光雷达作为安全冗余。除极氪外，国内主流车企普遍采用激光雷达方案，这与特斯拉的纯视觉路线形成鲜明对比。