（圖片來源：攝圖網）

當地時間2025年4月14日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克在X平臺發文稱，特斯拉即將實現一種通用的、純AI的全自動駕駛(FSD)解決方案。該技術將完全依賴于攝像頭和特斯拉自主研發的AI芯片，并由特斯拉開發的AI軟件驅動，與特斯拉長期以來堅持的僅靠視覺實現自動駕駛的愿景高度契合。

馬斯克激動地表示：“這是首次，全自動駕駛將很快迎來一個通用的、純AI的解決方案。”

特斯拉在自動駕駛技術的實際應用方面已經取得了進展。其德克薩斯工廠已經開始使用FSD無監督技術將汽車從生產線末端運送到發貨物流。此外，無監督FSD系統已積累超過50000英里(約80467.22公里)的駕駛里程，且全程無需人工干預。新款Model Y和Cybertruck在無人工駕駛的情況下，成功完成了從生產線到交付停車場的自動行駛。

按照計劃，特斯拉無監督FSD公路測試將于2025年6月在奧斯汀率先開展。此前，Model Y已在得州奧斯汀和弗雷蒙特工廠的測試道路上完成了約1.5英里(約2.41公里)的無監督FSD測試。Cybertruck也表現出色，成功爬升17%坡度，穿越美國交通繁忙的高速公路后抵達指定交付停車區。

特斯拉的這一進展若成真，將顛覆傳統自動駕駛技術依賴多傳感器(如激光雷達等)的模式。

目前，自動駕駛技術主要有兩大技術路線：純視覺方案和多傳感器融合方案。純視覺方案主要依靠攝像頭采集數據，并通過深度學習算法進行處理，模擬人類駕駛員的視覺感知和決策過程。特斯拉作為這一技術路線的代表企業，其優勢十分明顯。一方面，純視覺方案成本較低且易于部署，這使得特斯拉在自動駕駛技術的商業化推廣方面具有更大的優勢。然而，純視覺方案也存在一定的局限性。它對環境光的依賴性強，在低光或惡劣天氣條件下表現受限。此外，純視覺系統難以直接獲取深度信息，需要依賴復雜的算法進行推測，這在一定程度上影響了自動駕駛的準確性和安全性。

多傳感器融合方案則是綜合運用激光雷達、雷達、攝像頭等多種傳感器，并輔以高精度地圖的支持。激光雷達通過發射激光束并測量反射時間來獲取物體的距離、形狀和位置等三維信息。其優勢在于高精度的三維感知能力，能夠在復雜環境中提供可靠的感知數據，尤其在夜間或惡劣天氣條件下表現優異。國內多數汽車制造商和供應商采用了多傳感器融合方案，這種方案結合了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多種傳感器，旨在通過多傳感器的協同工作，增強系統的冗余性和感知能力。

盡管純視覺方案和多傳感器融合方案各有優劣，但隨著5G、云計算、物聯網等技術的發展，自動駕駛系統的性能和穩定性得到了極大的提升。在感知、決策、執行等關鍵技術方面，自動駕駛技術正不斷取得突破。未來，自動駕駛技術將實現更多的市場應用，不斷向著更高效、更安全、更智能的方向發展。

前瞻產業研究院作為更懂中國產業的科技型決策智庫，先行成立了“新能源汽車產業規劃所”，希冀發揮“產業研究+大數據+技術洞察+招商資源前置”的獨家特色產業規劃服務，為各地政府提供既科學、又前瞻、更落地的產業規劃整體咨詢方案。不僅提供產業規劃、招商引資、園區建設、和項目運營等綜合服務，還提供海洋經濟產業數據大屏監測、產業鏈圖譜編制、專項政策編制及培訓指導。

前瞻經濟學人APP資訊組

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《全球及中國自動駕駛行業技術發展和商業化落地現狀分析報告》

同時前瞻產業研究院還提供產業新賽道研究、投資可行性研究、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、產業大數據、智慧招商系統、行業地位證明、IPO咨詢/募投可研、專精特新小巨人申報、十五五規劃等解決方案。如需轉載引用本篇文章內容，請注明資料來源（前瞻產業研究院）。

更多深度行業分析盡在【前瞻經濟學人APP】，還可以與500+經濟學家/資深行業研究員交流互動。更多企業數據、企業資訊、企業發展情況盡在【企查貓APP】，性價比最高功能最全的企業查詢平臺。