特斯拉CEO埃隆·马斯克认为，在复杂的道路驾驶环境中，模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统才是最为有效的方式。他也曾在在多个场合批评激光雷达技术为“错误的解决方案”，并多次强调视觉系统的先进性。纯视觉自动驾驶是指在车辆自动驾驶系统中仅依赖摄像头而不使用激光雷达或毫米波雷达等主动传感器。特斯拉率先倡导这一路线，宣称模拟人类驾驶完全可以依靠视觉。在国内，也有一段车企疯狂追捧纯视觉方案的时期，但进入2025年，纯视觉的口号逐渐减弱，尤其是随着“智驾安全第一”呼声热烈的当下，纯视觉的优势性似乎不再明显。那纯视觉的自动驾驶会带来哪些安全问题？今天智驾最前沿就和大家来聊聊这个话题。
感知局限性
摄像头作为被动传感器，其感知能力受光照和气象条件影响极大。在雨雪、雾霾等复杂天气下，摄像头捕捉到的图像易出现模糊或对比度降低，导致感知性能明显下降；夜间或逆光场景下光线不足，也会严重限制摄像头获取信息的能力。这些问题容易产生感知盲区或误检。特斯拉Autopilot曾有多次事故就是因为系统将白色货车误判为天空背景而没有识别导致的。
此外，纯视觉系统需要通过二维图像推断三维空间信息。这意味着车辆必须通过多路摄像头和复杂算法来估计距离和形状，但这种“2D转3D”的过程存在先天局限。算法需要从图像中提取深度和速度等特征，其延时和误差难以彻底消除。此外，纯视觉方案在将二维图像转换为三维信息、理解复杂场景细节方面等难度也很大。以特斯拉为例，摄像头本身无法直接测量物体的深度与速度，为了安全起见，特斯拉在取消毫米波雷达后曾将自动转向（Autosteer）最高速度限制为120公里/小时并拉大跟车距离，后来才稍作放宽。可见，依赖单一摄像头感知的方案在距离、深度和速度检测方面存在不足，难以与激光雷达或毫米波雷达提供的直接测量相匹敌。
环境适应性
纯视觉方案需要依赖大量且多样化的图像数据来适应不同环境，而实际道路环境千差万别。在驾乘体验和安全要求面前，视觉系统面临复杂度极高的环境适配挑战。不同国家的交通环境也会对识别效果产生影响，在中国，高速公路曲折蜿蜒、路网立交交错复杂，环岛、多层互通的道路更多；城市道路上行人、电动车通行习惯与西方也有显著差异。有统计显示，自动驾驶在美国路口通过要比在中国简单近十倍，这也使得在中国实现纯视觉方案更具挑战。
由于纯视觉系统仅靠摄像头的实时感知，缺乏超视距的先验信息和高精地图的辅助，其“视野”往往局限在摄像头直接能看到的范围。在今年年初特斯拉FSD在中国刚推送时，也有很多博主进行了测试，却发现其有明显的“水土不服”，在未经中国本地数据训练情况下难以流畅行驶，而其他厂商通过激光雷达、高精地图和定位系统提供的先验信息，则能更好地应对复杂路况。总之，环境差异导致纯视觉系统泛化能力受限，一旦遇到训练数据中未覆盖的道路标记、交通标志或行驶习惯，车辆就可能出现判断失误。
系统鲁棒性不足
高度可靠的自动驾驶要求系统具备多重冗余和故障容错能力。纯视觉方案由于仅依赖摄像头，天然缺乏其他传感器的互补与冗余。一旦摄像头受损（如镜头被雨滴、污物遮挡）或误判（光晕、眩光等），整个感知链会陷入瘫痪状态，系统没有备用数据源来纠正错误。这也导致“幽灵刹车”成为纯视觉系统难以根治的问题，在纯视觉方案中无法直接测量前车速度和加速度，车辆有时会无故急踩刹车以避免预测的碰撞。据中国证券报，美国国家公路交通安全管理局（简称“NHTSA”）在一份监管文件中表示，特斯拉在2021年取消毫米波雷达后，幽灵制动投诉数量在一个月内由354起骤增至758起，引发美国监管机构的大规模调查。
纯视觉系统的安全设计几乎没有多传感器的功能安全保障。为了达到高级别自动驾驶的安全要求，必须防止单一系统失效带来风险；但纯视觉方案很难满足这一点。如特斯拉Autopilot被定位为L2级辅助驾驶，需要驾驶员时刻监控驾驶环境；即使如此，美国国家公路交通安全管理局也发现数百起Autopilot相关事故，引发对其安全性的质疑。由此可见，由于缺乏多传感器的冗余设计，纯视觉自动驾驶系统在容错性和鲁棒性方面存在明显短板，其安全性难以与多传感器融合方案相比。
模型泛化能力与长尾问题
纯视觉方案的感知能力主要依赖深度学习模型，而模型性能高度依赖训练数据的覆盖度。由于现实驾驶场景具有极大的多样性，模型难以通过常规训练囊括所有可能出现的场景。那些在数据集中出现频率很低的“长尾”场景（如罕见交通标志、非常规障碍物、突发意外等）往往无法得到充分训练。结果是模型可能在这类场景下预测失误，无法做出正确反应。为应对长尾问题，需通过大规模数据采集、数据增强、仿真模拟等方法扩展训练样本，但仍无法保证覆盖所有极端情况。
域外数据与本地应用的差异也会导致泛化不足。例如特斯拉的FSD系统主要训练于北美路况，对于中国复杂的高速公路环境并不匹配。中国对自动驾驶数据安全监管严格，特斯拉在中国采集的数据也难以外传，这进一步限制了本地化的模型训练。总之，纯视觉系统需要海量高质量的多样化训练数据才能提高泛化能力，但在实际应用中获取和标注这样的数据既昂贵又耗时，难以迅速弥补模型在新环境下的缺口。
未来趋势与技术演进
尽管纯视觉方案在成本和算法创新上具有独到之处，业界普遍认为真正的大规模落地仍需要传感器融合与更先进的AI技术相结合。仅用一种传感器难以覆盖所有场景，中短期内要实现高度可靠的环境感知必然依赖多种传感器融合，尤其是在在L4级自动驾驶中，激光雷达和摄像头从安全性考虑具备相同的重要性和不可替代性，他们缺一不可。
智驾最前沿以为，今后的智驾路线可能是继续发展端到端大模型和视觉算法优化，同时保留毫米波雷达或激光雷达等辅助传感，以兼顾精度与鲁棒性。如特斯拉最新发布的FSDV12.5.1版本据称已引入端到端神经网络架构，大幅重构了底层代码，试图进一步提升纯视觉系统的决策表现。此外，传统自动驾驶公司和供应链正在加大对低成本固态雷达、激光雷达和高精地图的投入，为车载感知增加多样化的安全冗余。
总之，纯视觉自动驾驶在成本与市场落地潜力上具有优势，但它对感知系统的算法能力和数据支撑提出了极高要求。现实案例表明，依靠摄像头的方案仍存在可靠性隐患，需要谨慎评估和补强。未来的发展可能会更加平衡，既利用人工智能与视觉算法的进步，也利用多传感器融合来保证复杂环境下的安全性。
-- END --
原文标题 : 纯视觉的自动驾驶会有哪些安全问题？
特斯拉CEO埃隆·马斯克认为，在复杂的道路驾驶环境中，模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统才是最为有效的方式。他也曾在在多个场合批评激光雷达技术为“错误的解决方案”，并多次强调视觉系统的先进性。纯视觉自动驾驶是指在车辆自动驾驶系统中仅依赖摄像头而不使用激光雷达或毫米波雷达等主动传感器。特斯拉率先倡导这一路线，宣称模拟人类驾驶完全可以依靠视觉。在国内，也有一段车企疯狂追捧纯视觉方案的时期，但进入2025年，纯视觉的口号逐渐减弱，尤其是随着“智驾安全第一”呼声热烈的当下，纯视觉的优势性似乎不再明显。那纯视觉的自动驾驶会带来哪些安全问题？今天智驾最前沿就和大家来聊聊这个话题。
感知局限性
摄像头作为被动传感器，其感知能力受光照和气象条件影响极大。在雨雪、雾霾等复杂天气下，摄像头捕捉到的图像易出现模糊或对比度降低，导致感知性能明显下降；夜间或逆光场景下光线不足，也会严重限制摄像头获取信息的能力。这些问题容易产生感知盲区或误检。特斯拉Autopilot曾有多次事故就是因为系统将白色货车误判为天空背景而没有识别导致的。
此外，纯视觉系统需要通过二维图像推断三维空间信息。这意味着车辆必须通过多路摄像头和复杂算法来估计距离和形状，但这种“2D转3D”的过程存在先天局限。算法需要从图像中提取深度和速度等特征，其延时和误差难以彻底消除。此外，纯视觉方案在将二维图像转换为三维信息、理解复杂场景细节方面等难度也很大。以特斯拉为例，摄像头本身无法直接测量物体的深度与速度，为了安全起见，特斯拉在取消毫米波雷达后曾将自动转向（Autosteer）最高速度限制为120公里/小时并拉大跟车距离，后来才稍作放宽。可见，依赖单一摄像头感知的方案在距离、深度和速度检测方面存在不足，难以与激光雷达或毫米波雷达提供的直接测量相匹敌。
环境适应性
纯视觉方案需要依赖大量且多样化的图像数据来适应不同环境，而实际道路环境千差万别。在驾乘体验和安全要求面前，视觉系统面临复杂度极高的环境适配挑战。不同国家的交通环境也会对识别效果产生影响，在中国，高速公路曲折蜿蜒、路网立交交错复杂，环岛、多层互通的道路更多；城市道路上行人、电动车通行习惯与西方也有显著差异。有统计显示，自动驾驶在美国路口通过要比在中国简单近十倍，这也使得在中国实现纯视觉方案更具挑战。
由于纯视觉系统仅靠摄像头的实时感知，缺乏超视距的先验信息和高精地图的辅助，其“视野”往往局限在摄像头直接能看到的范围。在今年年初特斯拉FSD在中国刚推送时，也有很多博主进行了测试，却发现其有明显的“水土不服”，在未经中国本地数据训练情况下难以流畅行驶，而其他厂商通过激光雷达、高精地图和定位系统提供的先验信息，则能更好地应对复杂路况。总之，环境差异导致纯视觉系统泛化能力受限，一旦遇到训练数据中未覆盖的道路标记、交通标志或行驶习惯，车辆就可能出现判断失误。
系统鲁棒性不足
高度可靠的自动驾驶要求系统具备多重冗余和故障容错能力。纯视觉方案由于仅依赖摄像头，天然缺乏其他传感器的互补与冗余。一旦摄像头受损（如镜头被雨滴、污物遮挡）或误判（光晕、眩光等），整个感知链会陷入瘫痪状态，系统没有备用数据源来纠正错误。这也导致“幽灵刹车”成为纯视觉系统难以根治的问题，在纯视觉方案中无法直接测量前车速度和加速度，车辆有时会无故急踩刹车以避免预测的碰撞。据中国证券报，美国国家公路交通安全管理局（简称“NHTSA”）在一份监管文件中表示，特斯拉在2021年取消毫米波雷达后，幽灵制动投诉数量在一个月内由354起骤增至758起，引发美国监管机构的大规模调查。
纯视觉系统的安全设计几乎没有多传感器的功能安全保障。为了达到高级别自动驾驶的安全要求，必须防止单一系统失效带来风险；但纯视觉方案很难满足这一点。如特斯拉Autopilot被定位为L2级辅助驾驶，需要驾驶员时刻监控驾驶环境；即使如此，美国国家公路交通安全管理局也发现数百起Autopilot相关事故，引发对其安全性的质疑。由此可见，由于缺乏多传感器的冗余设计，纯视觉自动驾驶系统在容错性和鲁棒性方面存在明显短板，其安全性难以与多传感器融合方案相比。
模型泛化能力与长尾问题
纯视觉方案的感知能力主要依赖深度学习模型，而模型性能高度依赖训练数据的覆盖度。由于现实驾驶场景具有极大的多样性，模型难以通过常规训练囊括所有可能出现的场景。那些在数据集中出现频率很低的“长尾”场景（如罕见交通标志、非常规障碍物、突发意外等）往往无法得到充分训练。结果是模型可能在这类场景下预测失误，无法做出正确反应。为应对长尾问题，需通过大规模数据采集、数据增强、仿真模拟等方法扩展训练样本，但仍无法保证覆盖所有极端情况。
域外数据与本地应用的差异也会导致泛化不足。例如特斯拉的FSD系统主要训练于北美路况，对于中国复杂的高速公路环境并不匹配。中国对自动驾驶数据安全监管严格，特斯拉在中国采集的数据也难以外传，这进一步限制了本地化的模型训练。总之，纯视觉系统需要海量高质量的多样化训练数据才能提高泛化能力，但在实际应用中获取和标注这样的数据既昂贵又耗时，难以迅速弥补模型在新环境下的缺口。
未来趋势与技术演进
尽管纯视觉方案在成本和算法创新上具有独到之处，业界普遍认为真正的大规模落地仍需要传感器融合与更先进的AI技术相结合。仅用一种传感器难以覆盖所有场景，中短期内要实现高度可靠的环境感知必然依赖多种传感器融合，尤其是在在L4级自动驾驶中，激光雷达和摄像头从安全性考虑具备相同的重要性和不可替代性，他们缺一不可。
智驾最前沿以为，今后的智驾路线可能是继续发展端到端大模型和视觉算法优化，同时保留毫米波雷达或激光雷达等辅助传感，以兼顾精度与鲁棒性。如特斯拉最新发布的FSDV12.5.1版本据称已引入端到端神经网络架构，大幅重构了底层代码，试图进一步提升纯视觉系统的决策表现。此外，传统自动驾驶公司和供应链正在加大对低成本固态雷达、激光雷达和高精地图的投入，为车载感知增加多样化的安全冗余。
总之，纯视觉自动驾驶在成本与市场落地潜力上具有优势，但它对感知系统的算法能力和数据支撑提出了极高要求。现实案例表明，依靠摄像头的方案仍存在可靠性隐患，需要谨慎评估和补强。未来的发展可能会更加平衡，既利用人工智能与视觉算法的进步，也利用多传感器融合来保证复杂环境下的安全性。
-- END --
原文标题 : 纯视觉的自动驾驶会有哪些安全问题？
