智能駕駛技術的日益普及，伴隨著相關事故的頻發，引發了公眾對這一領域安全性的廣泛關注。部分事故歸咎于汽車制造商夸大宣傳，但更多情況下，責任在于駕駛員對自身行為的不負責任。
智能駕駛與自動駕駛之間的界限模糊，由此引發的事故再度將雷達方案的爭議推上風口浪尖。純視覺方案與激光雷達方案，哪一種更為安全？這一問題成為了業界和消費者關注的焦點。
特斯拉是純視覺方案的堅定支持者，而國內車企則普遍傾向于激光雷達方案。然而，有趣的是，發生事故的多為采用純視覺方案的低配車型。這一現象引發了業界對于純視覺方案安全性的質疑。
清華大學蘇州汽車研究院智能網聯中心技術總監孫輝指出，純視覺方案依賴于模型的泛化能力，因此存在漏檢風險。特別是在光線不足或過曝的情況下，純視覺方案可能失去感知能力，從而增加事故風險。國內車企在硬件與模型訓練方面與特斯拉相比存在差距，這也進一步加劇了純視覺方案的安全隱患。
針對純視覺方案的夜間表現，有專家表示擔憂。特斯拉目前多數車型仍使用3.0版本硬件，其攝像頭夜間成像可能存在問題。然而，新款Model Y采用的4.0版本硬件配備了索尼攝像頭，具有出色的照度適應范圍，能夠在極低光照條件下清晰成像。相比之下，國內車企配備的攝像頭雖然數量更多，但照度適應范圍可能不及特斯拉的索尼攝像頭，夜間成像質量因此受到質疑。
硬件方面，國內車企的配置尚可，但在訓練算力與數據方面存在明顯不足。純視覺方案的軟件提升依賴于大數據訓練，而國內車企在這一層面普遍面臨算力不足的問題。特斯拉憑借其先發優勢，在數據積累方面具有顯著優勢。據估算，一家車企累計銷量超過百萬輛后，才具備相對充足的模型訓練數據基礎。
在中國路況下，沒有激光雷達輔助的智能駕駛系統表現欠佳。這進一步凸顯了激光雷達方案在國內市場的重要性。然而，純視覺方案與激光雷達方案之爭并非非黑即白的問題。過分關注結果而忽視過程可能導致消費者的認知偏差，這是最為致命的。
無論智能駕駛技術發展到何種程度，駕駛者始終應掌握方向盤的控制權。機器可以輔助駕駛，但絕不能取代人類駕駛員的判斷和操作。智能駕駛技術的安全性需要駕駛者、汽車制造商以及監管機構共同努力來保障。
特斯拉的純視覺方案雖然在全球范圍內取得了顯著成果，但在中國市場，面對復雜多變的路況和駕駛習慣，國內車企更傾向于采用激光雷達方案以提升智能駕駛系統的安全性和穩定性。這一趨勢反映了智能駕駛技術在不同市場環境下的適應性和差異性。
隨著智能駕駛技術的不斷發展，純視覺方案與激光雷達方案的爭議或將持續存在。然而，對于消費者而言，更重要的是理解智能駕駛技術的局限性，并在駕駛過程中保持警惕和負責任的態度。只有這樣，才能真正實現智能駕駛技術的安全普及和應用。
