在当今的汽车科技领域，自动驾驶无疑是最具前瞻性和挑战性的研究方向之一。而在自动驾驶的实现路径上，特斯拉的方案与激光雷达方案一直是备受关注和讨论的焦点。
只要特斯拉自动驾驶不出事故，激光雷达方案或许将黯然失色。尽管激光雷达的成本在近两年已经大幅下降，从之前的 17000 美元降至 3000 美元，但即使如此，车前、前侧和左右至少三颗雷达所产生的额外成本仍要比特斯拉高出 1 万美元。
这对于汽车成本而言是一个巨大的差距。尤其在美国市场，影响电车普及的最大阻碍就是其平均售价要比油车高出一万美元。要知道，一辆车的利润空间本就有限，这一万美元的差价无疑是极为关键甚至致命的。
不妨深入思考，如果特斯拉的 FSD 完全自动驾驶出现事故，它还有机会通过加上激光雷达来矫正，虽然这样可能会使其竞争力受损。然而，倘若特斯拉自动驾驶一直不出事故，那么采用激光雷达方案的在短期内根本无法望其项背。原因在于特斯拉的自动驾驶能力是基于几百万辆车在几十个国家长期行驶所积累的数据进行训练的。这种大规模的数据训练使得特斯拉在自动驾驶领域拥有了巨大的优势，一旦成功保持无事故的记录，行业利润很可能将被特斯拉尽揽怀中。
特斯拉的 FSD 和普遍的雷达自动驾驶方案存在根本差别。特斯拉自动驾驶依靠庞大的数据训练，能够直接给出在特定场景下最接近优秀老司机的应对方案。相比之下，像华为等采用的激光雷达自动驾驶方案，需要执行一套复杂的算法逻辑，涉及几十万行代码，程序运行所消耗的算力和能量远远超过特斯拉，同时反应速度也注定会慢一大截。
这种体验上的差距，可以类比为百度的关键字搜索和谷歌的权重搜索。关键字搜索，若不进行逐个定向优化，其结果可能具有随机性。而权重搜索，在所有场景下，都会优先选择权重最高的结果，并且这个权重还能随着用户的使用动态调整。
在自动驾驶的赛道上，特斯拉凭借其独特的数据驱动模式和成本优势，占据了有利的位置。但未来的发展充满变数，激光雷达方案的厂商们也在不断努力突破，究竟谁能笑到最后，我们拭目以待。
