理想汽车CEO李想最近公开表示，特斯拉无法解决全自动驾驶的问题，主要原因是特斯拉不使用激光雷达。这种观点，乍听之下挺有道理，毕竟中国复杂的交通状况和激光雷达的技术特性，确实有不少支持者。但你仔细想想，这真是问题的核心吗？今天，我想带大家看清背后的逻辑，聊聊为什么特斯拉的选择不仅合理，还可能在未来打脸李想。
激光雷达真的必要吗？
支持激光雷达的人常说，夜晚视线差，激光雷达能探测到200米外的障碍物，而摄像头只能看到100米出头。这听起来挺科学，但问题在于，特斯拉的纯视觉方案并不是简单用摄像头拍照，而是结合了强大的人工智能。特斯拉的摄像头直接读取光子信息，能够感知人类眼睛完全看不到的细节。比如，在低光条件下，它能准确分辨两个物体的光子数量差异，从而绘制出比人类肉眼更清晰的画面。
相比之下，激光雷达虽然能提供精准的距离信息，但也有明显短板。首先，激光雷达和摄像头数据整合时，可能出现信号冲突，分散系统对关键决策的关注。其次，激光雷达价格高昂，会显著提升车辆的制造成本，这对特斯拉追求低成本、大规模推广的战略是相违背的。马斯克的逻辑很简单：既然人类只靠双眼和大脑就能开车，为什么AI不能？
特斯拉的技术优势
特斯拉的技术优势绝不只是放弃激光雷达这么简单。核心在于它超强的计算能力和海量的真实驾驶数据。以算力为例，特斯拉当前的计算能力已达到100亿Flops，并计划持续扩展，而中国领先的车企算力仅为5 EFlops。差距不是一点点，而是天壤之别。
此外，特斯拉已售出超过700万辆电动车，每辆车都是AI的训练工具。换句话说，特斯拉的AI每天都在学习，日夜积累驾驶经验。这种以数据驱动的模式，才是真正实现自动驾驶的关键。那些认为激光雷达是必需品的公司，很可能在算法和数据积累上落后了一大截。
自动驾驶的现实表现
可能有人会问，特斯拉的纯视觉方案真的能应对极端情况吗？答案是肯定的。比如，特斯拉在识别夜晚的大货车、避让突发状况方面已经有多次成功案例。有一段视频中，一辆失控卡车突然横穿道路，特斯拉的FSD（全自动驾驶系统）迅速躲避，毫发无伤。这样的反应速度，远远超过了人类司机。
再看中国自动驾驶的龙头企业，尽管他们也在努力追赶，但至今未能实现真正的端到端AI模型。这种差距，不是短时间内可以弥补的。
投资特斯拉的逻辑
除了技术本身，特斯拉的商业模式和未来潜力也值得关注。比如，无人出租车服务将成为特斯拉的下一个增长点。根据德州政府的讨论，无人出租车有望在2025年全面推行。一旦实现，特斯拉的市场份额将大幅增加。
与此同时，特斯拉的能源业务也在快速崛起。其上海储能工厂即将投产，预计每年新增40吉瓦时的电池存储能力。能源业务的毛利率从两年前的负值增长到现在的30%以上，这种增速令人咂舌。未来，能源板块甚至可能超越电动车，成为特斯拉盈利的主要来源。
中国车企的挑战
李想给出的三年实现自动驾驶的时间表，看似雄心勃勃，但放在全球竞争的环境下，却显得有些乐观。要知道，特斯拉的AI不仅有技术和数据的支撑，还有英伟达等顶级合作伙伴的支持。在算法、算力和数据三个关键领域，中国车企仍然有明显差距。
当然，这并不意味着中国厂商没有机会。中国复杂的路况和政策环境，确实对本土企业更有利。如果能够专注于特定场景的优化，中国车企也许能在某些细分市场占据一席之地。但要全面超越特斯拉，恐怕还需要更多的时间和资源。
小结
李想的观点或许代表了一部分人的疑虑，但从技术、数据和商业模式来看，特斯拉在自动驾驶领域的优势是显而易见的。如果你看好这个赛道，特斯拉或许是最值得关注的公司之一。未来的汽车市场，不仅是技术的竞争，更是商业模式的博弈。投资者需要做的，不仅是看清当前的市场格局，还要敢于押注颠覆性的变革。
所以，你认为未来三年，中国厂商能追赶上特斯拉的步伐吗？还是说，马斯克又会用一次成功打脸那些质疑者？这是值得我们每个人深思的问题。