根据他的介绍，这项技术可以通过对摄像头图像的像素景深测算，在没有激光雷达的硬件条件下，实现近似于激光雷达的探测精度，缩短纯视觉技术架构与激光雷达之间的性能差异 。
因此此次曝光的图更多的是特斯拉为了验证FSD系统，而不是要装上激光雷达 。有业内人士表示，“用激光雷达来训练视觉算法，以便其迅速成长，从而最终彻底抛弃所有雷达” 。
特斯拉为什么不用激光雷达？
其实，在自动驾驶系统的开发、推广和营销方面，不同自动驾驶公司对于自动驾驶技术路线仍有争议 。但是对于未来的发展趋势，业内主流还是更偏向于支持激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器融合的方案 。
而业内认为马斯克坚持的“全球最为坚定的纯视觉技术路线”极具个人特色 。
刨除马斯克个人因素，以下这些传感器本身的优缺点也是采用不同方案的原因 。
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应用于实际道路上
激光雷达
优点：
探测精度高，可实现厘米级；
探测距离远，能超过200米；
可用于路牙检测 。
缺点：
容易受到自然光线的影响，例如在光照强烈的地方效果会减弱；
遇到极端天气容易可能无计可施；
可以对物体运动状态进行判断，但是对障碍物不能精确分析 。
摄像头
优点：
可完成对车牌及道路两边的识别，如限速牌、红绿灯等；
对障碍物的识别可以通过深度学习进行细致分类 。
缺点：
只能获得2D图像画面，无法直观测距；
识别精度较低（获取准确三维信息比较难）；
缺陷只能靠算法弥补；
容易受强光、雨幕、大雾等恶劣天气影响等 。
关于成本
激光雷达的价格是很高的，例如L4级别无人驾驶车所使用的64 线激光雷达大概在8到10万美金一台 。Google无人车用的64线Velodyne激光雷达本身的价格高达75000美元，这个价格都能快买一辆特斯拉了 。车载摄像头的价格在30美元左右，相对激光雷达成本价格来说，摄像头成本已经非常低廉了 。
其实纯视觉方案的技术难度要远高于激光雷达+摄像头等传感器融合的技术方案，因此，面对复杂多变的自动驾驶行驶环境，与多传感器的信息融合就显得十分重要 。
华为、小鹏、蔚来等认为，激光雷达是比视觉算法更好的技术，也就选择使用激光雷达+摄像头等其它的传感器融合 。
例如4月17日亮相的ARCFOX极狐 αS华为HI版，其感知系统就是由3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗摄像头以及高精地图组成，ARCFOX极狐 αS华为HI版也是激光雷达全球量产第一车 。
价格一直是影响未来主流方案的因素 。
以特斯拉为代表的“纯视觉技术路线”坚持认为激光雷达是成本高，并不如视觉算法的价值高 。
例如特斯拉自动驾驶采用的是摄像头 + 毫米波雷达的解决方案，特斯拉 Model 3 搭载了 8 个摄像头，另有 1 个毫米波雷达与 12 个超声波传感器 。
而特斯拉搜集特斯拉车主（车上有专门自我修正、报告错误的接收器）的资料，当预判和车主的行为不一致时，车就会生成报告递交给数据中心 。特斯拉希望凭借自己存量车多的优势，将车主的信息收集起来就能够进行调节、更正，通过算法不断优化自己的模型，让特斯拉的行为更智能、更贴近于人 。
而且对于毫米波雷达，在上文中也可以看到，特斯拉的FSD Beta v9.0不再依靠毫米波雷达 。
特斯拉FSD V 9.0的方案，核心在于去采用了全新的软件架构，也就是用了新的算法，这个算法可能是更接近人脑运行的逻辑 。
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如此看来马斯克真的很“讨厌”雷达，连唯一的雷达传感器也将会被彻底移除，不再作为备用设备配置 。
写在最后
从目前市场上看，大多数车企选择激光雷达融合多种传感器的方案，当然特斯拉一直坚持自己的道路 。对于未来的发展趋势业内人士表示，这要看是激光雷达成本降低的速度快还是视觉技术的发展得快 。
百度Apollo的王亮表示，激光雷达和摄像头不是排它的也不是单纯的从属和互补关系 。从安全性考虑，二者具备相同的重要性和不可替代性，缺一不可 。
不过无论哪一种方案，都在促进自动驾驶走的更远 。雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网)雷锋网
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