特斯拉坚持纯视觉路线，相比Waymo的多传感器融合，优势在于极致的成本控制和海量数据迭代，劣势在于环境适应性和安全冗余。这场技术路线之争，本质是自动驾驶发展逻辑的分歧。

特斯拉的纯视觉方案硬件成本极低，一套激光雷达成本约2000-8000美元，而特斯拉8路摄像头总成本仅300-500美元，差异达10-20倍。这带来了巨大的成本优势，让特斯拉能够大规模部署。

更关键的是，特斯拉拥有全球最大的真实驾驶数据集，截至2026年1月，FSD累计行驶里程已突破74亿英里，日均行驶里程达1100万英里。这些数据通过端到端神经网络每周OTA迭代，传统模块化系统升级需3-6个月，而特斯拉可每周更新。

这种规模效应让特斯拉能以低成本快速优化算法，适应全球不同道路环境。

特斯拉纯视觉方案模仿人类驾驶逻辑，摄像头提供丰富的颜色、纹理和语义信息，能理解交通场景的上下文，比如识别施工锥桶或行人手势。在极端天气下，特斯拉FSD展现出韧性，例如在暴雨夜能以106km/h稳定超车，在暴雪天能识别被积雪覆盖的车道线。

但摄像头有物理局限：在强光、逆光、雨雾等条件下，成像质量会下降，导致系统“失明”。Waymo前CEO批评特斯拉系统存在“近视”问题，有效视力水平约为20/60至20/70，意味着对远处物体识别能力不足。

相比之下，Waymo采用多传感器融合，激光雷达和毫米波雷达能主动探测，在视觉失效时提供距离和速度等关键数据，构建了安全冗余。摩根士丹利报告显示，Waymo的平均无事故里程约为36万英里，而特斯拉Robotaxi约5万英里，安全性差距明显。

特斯拉的纯视觉方案依赖单一数据源，一旦摄像头被污染（如灰尘、冷凝），就需要清洁维护，否则会影响功能。

双方都在弥补短板。特斯拉在HW4.0硬件中重新引入了高分辨率雷达作为感知冗余，这标志着纯视觉路线的微调。而Waymo通过自研激光雷达，成本已显著降低，预计到2030年，多传感器方案新增成本可能接近特斯拉的纯视觉方案。

这场竞争的关键在于平衡成本与安全：特斯拉需要用算法弥补感知漏洞，Waymo需要用规模摊薄安全成本。未来自动驾驶市场可能不是一种路线完全取代另一种，而是在不同场景中寻找最优解。