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在刚刚过去的2021世界新能源汽车大会，特斯拉CEO埃隆·马斯克说，特斯拉相信自动辅助驾驶可以完全通过视觉神经网络来实现，因为人就是生物意义上的视觉神经网络驾驶的，所以计算机也一定可以。

长久以来，马斯克一直是纯视觉算法的坚定拥护者。他认为，人工智能通过摄像头看清路况和场景，无需激光雷达这样昂贵的硬件设备。

反对者认为，摄像头的成像是二维图形，然而现实世界是立体的，这样的识别系统势必带来偏差。

此事甚至还曾引发马斯克与何小鹏在社交媒体上隔空互怼。

自动驾驶算法工程师刘奕对澎湃新闻记者表示，“简单来说，自动驾驶由感知、决策和执行三部分组成。感知是一切的基础，不同的感知方式意味着背后不同的算法逻辑，所以不难理解为何业内会对传感器的使用有如此多的争议。”

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纯视觉路线：难在算法

自动驾驶车辆想要识别周围环境，就需要通过各种传感器获取大量的环境信息，包括自身状态、其他交通参与者、道路状况、交通标志等等。

目前被广泛使用的传感器主要包括：激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等。其中最重要、也是争议焦点的就是激光雷达和摄像头。

特斯拉一直坚持走视觉感知路线，利用人工智能和深度学习来构建神经网络。也就是说，摄像头是特斯拉辅助驾驶系统中最主要的“眼睛”。

以Model 3为例，据中信证券的调研报告，Model 3车身共配了8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波传感器，视野角度360度，依靠特斯拉的算法来判断周围的状况，为Autopilot自动驾驶系统提供环境信息。

车载摄像头成像清晰，成本低，但探测距离短，对环境光照要求较高，识别稳定性欠佳。