特斯拉硬刚谷歌智能！自动驾驶四大流派对决，未来方向藏关键分歧

热点资讯 2025年09月30日 12:43 1 cc

前言

近年来，全球自动驾驶赛道明显加速。谷歌旗下的Waymo在美国多个城市扩大了无人出租服务规模，跑得越来越稳；而百度Apollo在国内市场也交出了一份相当亮眼的成绩单。

可别看无人车上路多了，行业里的技术争议一点没少。

从车“怎么看世界”的传感器选择，到“怎么思考”的算法架构，再到核心的AI决策模式，特斯拉和谷歌领头的几大流派各有坚持，这些分歧，正决定着自动驾驶未来要往哪走。

无人车上路了，技术就成熟了？

最近几年，街上的无人车越来越多，看着挺热闹，不少人以为自动驾驶技术已经没问题了。其实啊，这里面的门道深着呢，各家公司吵得厉害，好多事儿都没达成一致。

先给大家说组实在数据，截至2025年5月，谷歌旗下的Waymo，在美国旧金山、洛杉矶这些大城市，已经有1500辆自动驾驶出租车在跑了，每周光付费的行程就超过25万次。

咱们国内的百度Apollo也不差，全球部署了超1000辆无人驾驶汽车，累计接了1100多万次出行订单，安全开了1.7亿多公里。

数据看着挺亮眼，但真不是说技术就完美了。

就拿最基础的“怎么让车看见世界”来说，现在就分成两派吵个不停。

一派是特斯拉领头的“纯视觉”，觉得像人一样，靠几个摄像头就能搞定；另一派是以Waymo为代表的“多传感器融合”，非要加上激光雷达这些家伙事儿。

早在2004年，美国搞了场沙漠里的自动驾驶比赛，当时卡内基梅隆、斯坦福这些名校的团队，靠激光雷达赢了，后来Waymo就跟着这条路走。

可激光雷达太贵了，早年一套要7.5万美元，比车本身还贵，根本没法大规模用。

直到2014年，特斯拉推出Autopilot系统，选了纯视觉路线，2016年马斯克更是直接说“激光雷达没用”。

他们装8个摄像头模拟人的视野，靠算法从2D图像里拼出3D环境，成本低能量产，还能靠卖车收集数据反过来优化算法。

但缺点也明显，一到逆光、下雨、大雾天，摄像头就“看不清”了，远不如激光雷达靠谱。

在安全这条生命线上，Waymo、小鹏、蔚来等主流玩家已形成共识：通过激光雷达、摄像头等构建的多传感器融合感知网，能为安全上好“双保险”。

不过两条路也不是完全对着干，纯视觉也开始加传感器，多传感器那边也越来越重视视觉算法，慢慢在往一起靠。

就算是多传感器融合派内部，也有争论：毫米波雷达才几百块，激光雷达早年要几万，为啥还得装激光雷达？

激光雷达的强大之处在于它的3D建模精度，能清晰勾勒出周围环境的细节，从行人的肢体语言到路面的微小障碍都难逃其“法眼”，这正是高级别自动驾驶（L4/L5）依赖它的根本原因。

但数据也显示出另一面：卓越的精度是以对天气的敏感性为代价的。当遭遇雨雪天气时，激光束会遭受严重干扰，其感知能力也将大幅削弱。

而4D毫米波雷达不怕天气，能穿透障碍物，但分辨率低，只能当辅助。所以现在的车，豪华车和无人出租车就多装激光雷达，普通经济车就少装几个，搭配着来。

车的“大脑”和“灵魂”咋选？

若将传感器比作车的“眼睛”，算法则堪称是“大脑”。在这一领域，存在着两派观点的激烈交锋。

以前大家都用“模块化”设计，把开车的任务拆成感知、预测、规划、控制几步，每个步骤各干各的，像流水线一样。

好处是容易解释、方便调试，但问题也大，每个步骤传递信息时都会丢点东西，最后整体效果反而不好。

前两年，端到端模型被特斯拉FSDV12带起来，这个思路跟人学开车一样，新手不用先学原理，看教练咋开就跟着学。

这种模型就像新手司机模仿教练一样，不分解操作步骤，而是通过反复观察海量真实行车录像，直接建立路况画面与驾驶动作（如打方向、踩油门）之间的直觉映射。

由于跳过了中间的信息抽象和传递环节，避免了每个模块可能带来的误差累积，理论上能够逼近甚至超越人类的驾驶流畅度，其性能天花板自然也更高。

但麻烦的是，它像个“黑箱”，出了事故根本不知道是哪步错了，没法改。

现在行业里又搞出个折中办法，叫“显式端到端”，保留一些中间数据，想在性能和可解释性之间找平衡。

比“大脑”更核心的，是车的“灵魂”，到底该让AI当“思考者”还是“执行者”？这就分成了VLM和VLA两派。

VLM是视觉语言模型，Waymo这些主流公司都选它，觉得AI虽然厉害，但不能让它瞎决策，应该让它负责理解、推理，最终决定权交给经过多年验证的传统模块，这样过程可控，出了问题能找到原因。

比如看到个东西，VLM认出是“被风吹的塑料袋”，规划模块就决定“不用急刹，慢点就行”，责任很清楚。

VLA是视觉语言动作模型，特斯拉、吉利、理想在探索，觉得只要模型够大、数据够多，AI能自己学会所有开车技巧，最后比人还厉害。

但它的“黑箱”问题更严重，比如突然急刹车，根本说不清是把阴影当成坑了，还是学了坏司机的习惯，不符合汽车安全标准。

而且它需要的训练数据特别贵，得把8个摄像头的视频和同步的驾驶操作配对，这种数据少还难弄；VLM就不一样，能先用互联网上的“图像-文本”数据训练，再用开车数据微调，成本低多了。

结语

说到底，自动驾驶这些年的流派之争，从来不是谁把谁彻底打败，而是吵着吵着就往一起融合了。

激光雷达和视觉凑成了多模态感知，模块化也学了端到端的优点，大模型还在给所有系统加“智慧”。

那些曾经让大家头疼的问题，看着没标准答案，其实都在推着技术往前走。

未来不管是哪种路线，最终都得落到“安全又便宜”上，不然再厉害的技术，老百姓用不上、不敢用，也白搭。

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前言

无人车上路了，技术就成熟了？

车的“大脑”和“灵魂”咋选？

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