智能辅助驾驶下半场，“第一性原理”失灵了吗？

最近开车上下班，最糟心的就是遇到恶劣天气。

暴雨倾盆，大雾弥漫，视线一片模糊，这时候要是自动驾驶突然罢工或者误判，轻则急刹吓一跳，重则酿成事故。

这种安全隐患，哪个车主不揪心？

尤其现在满大街都在吹智能驾驶，结果实测起来，在极端环境下频频掉链子，这不是拿安全开玩笑吗？

这场争论的核心，就是特斯拉的纯视觉FSD方案和国产主流的多传感器融合路线谁更靠谱。

时间拉回2025年，智能驾驶圈吵翻了天，马斯克带头坚持只用摄像头加AI，而国内车企像蔚来小鹏拼命堆激光雷达、毫米波雷达。

分歧根源无非两点：成本上，纯视觉省钱；安全上，融合派觉得冗余保险。

可实测中，特斯拉的FSD通过海量数据训练，反而在一些复杂场景表现惊艳，传统认知被打破，但质疑声没停过——雨雪天纯视觉真能扛住吗？

问题在于，技术路线选错了，消费者就得承担风险。

纯视觉方案其实更接近人类本能，人开车不就靠眼睛和脑子吗？

特斯拉几十亿真实路况数据喂出来的AI，决策链路清晰直接，没有冗余传感器互相打架。

那些多传感器方案听着高大上，激光雷达、摄像头、毫米波雷达全上阵，但一到雨天就容易出幺蛾子。

雨滴被误判成障碍物，系统该信谁的？

算法一纠结，幽灵刹车就来了，急停吓死人。

这不是技术先进，是给自己挖坑。

车企拼命打补丁，根据不同路况调权重，可现实场景模糊多变，怎么可能穷举所有情况？

每加一个传感器，就多一个故障点和冲突源。

安全至上，简单可靠才是硬道理。

纯视觉的成本优势还能让智能驾驶普及更快，别让消费者为堆料买单。

看看特斯拉的实测视频，暴雨天城市穿梭，FSD表现稳如老狗。

这不是偶然，是算法迭代的胜利。

端到端神经网络从海量样本学习，模仿人脑处理信息，效率高、响应快。

反观融合方案，车企花大价钱堆硬件，结果在高速上毫米波雷达权重偏高，城市里又换激光雷达主导，系统自己都忙不过来。

安全冗余成了空谈，反而制造了混乱。

特斯拉强调技术不是靠烧钱堆传感器，而是靠数据和算法优化。

这条路不容易，但方向对了才能长远。

消费者要的不是花哨配置，是安心开车。

争论越多，越说明纯视觉的价值被低估了。

它挑战了行业惯性，逼大家回归本质——让AI更智能，而不是更复杂。

在追求安全的路上，少点花架子，多点真功夫，才能让自动驾驶不再是个半吊子。

大雨天开车，谁都想要一个靠谱的伙伴，不是一堆可能互相扯后腿的零件。

技术进化需要勇气，别被冗余迷了眼。