5月24日消息，近日美国发生的一起特斯拉FSD自动驾驶撞向火车的事故，在社交网络上引起了广泛讨论。网友们针对这一事件展开了一系列的讨论，重点集中在自动驾驶纯视觉方案是否存在潜在缺陷和弊端。
不久前，360董事长周鸿祎发布了一段视频，分享了他对这一事故的看法。周鸿祎坦言，过去他一直非常认同特斯拉创始人马斯克的自动驾驶理念。马斯克坚持使用纯视觉方案，认为既然人类可以通过视觉完成驾驶，对人工智能来说同样可行。对比起成本高昂且复杂的激光雷达等其他传感器，纯视觉方案显得更为经济。
然而，这起美国特斯拉FSD自动驾驶系统撞向火车的事故，引发周鸿祎对纯视觉方案的重新思考。据悉，该事故发生在一个铁路道口，当时大雾弥漫，特斯拉的自动驾驶系统FSD未能检测到前方的火车，导致车辆直接撞了上去。幸运的是，车主在紧急时刻觉察到情况，手动转动方向盘才避免了严重的碰撞事故。特斯拉方面解释称，大雾对FSD的性能造成了严重的干扰，进而影响了其自动驾驶能力。
周鸿祎进一步分析道，倘若是一个真人在驾驶车辆的情况下，由于大雾的影响，人眼同样可能看不见前方的障碍物，结果也许是相同的。这从另一方面说明了纯视觉方案确实存在其固有的盲区。大雾、雨雪等恶劣天气条件下，纯视觉方案依赖的摄像头因其基于可见光波长，必然会受到影响，检测能力大打折扣。
对比而言，激光雷达、毫米波雷达等传感器能够在大雾、雨雪等环境下提供更加可靠的检测数据，这使得周鸿祎开始质疑是否需要对纯视觉方案进行补充和改进。他提出，未来的自动驾驶汽车应该配备更为多样的传感器，以增强其在各种环境条件下的检测能力和安全性。例如，具备穿透大雾智能的传感器或能在雨雪天气中提供稳定信号的设备，更能有效减少自动驾驶系统的事故风险。
周鸿祎表示，虽然纯视觉方案在成本和技术简化方面有其独特的优势，但从安全性的角度来看，单一的视觉方案显然不够。他认为，未来的自动驾驶系统应该朝着多传感器融合的方向发展，通过综合利用不同类型的传感器数据来增强整体系统的鲁棒性和安全性。
此次事故不仅拉响了自动驾驶技术的警报，也促使产业界和技术专家們重新审视这一技术路线。或许，只有通过不断优化和融合多样的传感器技术，才能真正实现自动驾驶车辆在复杂多变的现实道路条件下的安全运行。
