馬斯克再批 LiDAR 不安全！特斯拉堅守純視覺技術自駕方案
特斯拉執行長 Elon Musk 日前再度針對自動駕駛感測器選擇發表看法，直言 LiDAR 與雷達在惡劣天候表現不佳，甚至可能因訊號衝突降低整體安全性。他強調，特斯拉採用「camera-only」純視覺方案，是為了避免感測資料矛盾帶來的風險，並認為純視覺路線才是邁向安全自駕的最佳解方。
本文主要內容
特斯拉自 2021 起移除雷達改採純視覺系統 LiDAR 在惡劣天候表現受限可靠性不足 Waymo 與 Uber 採多感測融合提升安全性 Waymo 依賴高精地圖特斯拉強調通用自駕策略 特斯拉與多感測器自駕方案優劣全面對比 HW4 預留毫米波雷達功能但仍未實際啟用
另一方面，Waymo 等競爭對手則持續採用 LiDAR、毫米波雷達與攝影機融合的感測技術，主張此布局能提供更完整的環境感知與冗餘保護。兩派技術理念差異鮮明，凸顯自動駕駛產業在安全性、成本與實用性上的不同取捨。
特斯拉自 2021 起移除雷達改採純視覺系統
自 2021 年起，特斯拉逐步移除新車中的毫米波雷達與超音波感測器，全面轉向自家開發的「Tesla Vision」純視覺系統。Elon Musk 表示，早期經驗顯示毫米波雷達資訊經常與攝影機資料矛盾，導致系統判斷模糊，因此選擇只保留攝影機作為唯一感測來源，反而讓整體表現更穩定。
他曾在社群平台指出，LiDAR 與毫米波雷達會因感測器衝突而降低安全性；如果與攝影機資訊不一致，系統將無法判斷該依賴哪一方，這種不確定性反而會提升風險。
根據特斯拉官方公告，自 2022 年起 Model S 與 Model X 新車已全面取消毫米波雷達，而部分早期配備毫米波雷達的車輛，在後續進廠維修時也被主動停用相關模組。
LiDAR 在惡劣天候表現受限可靠性不足
Elon Musk 進一步批評 LiDAR 技術在雨、雪與沙塵暴等環境下，會因反射與散射效應（reflection scatter）而降低準確度。他表示：「Waymo 在任何強降雨下都無法正常運作」，並強調這是 LiDAR 的先天限制之一。
來自英國華威大學製造集群（WMG, University of Warwick）的研究《Heavy rain affects object detection by autonomous vehicle LiDAR sensors》，透過 WMG 3xD 模擬器進行測試，發現當降雨量達每小時 50 mm 時，LiDAR 在近距離會產生大量誤偵測，中遠距離偵測能力亦明顯衰退，可靠性大幅下降。研究結論指出，雨勢愈大、距離愈遠，偵測品質愈低，因此建議系統應搭配多感測器融合，以因應惡劣天候條件。
另一項由韓國交通大學（Korea National University of Transportation）W. Y. Pao 等人發表於《Sensors》期刊的研究《Impact of Raindrops on LiDAR Sensor Coverings for Autonomous Vehicles》則指出，若 LiDAR 裝置外部罩面採用非疏水性材質，雨滴容易附著並造成光束偏折與訊號衰減，進而導致回波點雲遺漏與準確度下降。研究建議選用具備疏水或超疏水性的材質，並搭配排水設計，有助提升 LiDAR 在惡劣天候下的穩定性與精確性。
值得注意的是，Elon Musk 曾參與 SpaceX 的 Dragon 太空艙對接任務，該系統便使用 LiDAR 協助與太空站進行精密定位。他指出，自己並非完全否定 LiDAR，而是認為其並不適合應用於大規模實用的自動駕駛車輛。
Waymo 與 Uber 採多感測融合提升安全性
與特斯拉走純視覺路線不同，Waymo 與 Uber 等自駕技術供應商皆採用搭載 LiDAR、毫米波雷達與攝影機的多重感測系統。Waymo 認為，透過感測器融合能提供完整的三維環境資訊與物件分類能力，並在低光、夜間及複雜路況中維持穩定性。
Uber 執行長 Dara Khosrowshahi 也指出，固態 LiDAR 單價約 500 美元，因此「為何不一併納入 LiDAR？我們所有的合作夥伴都使用攝影機、毫米波雷達與 LiDAR 的組合，我個人認為這是正確的解方，但或許未來會被證明是錯的。」他強調，目前產業多傾向多感測器佈局，以確保更高的可靠性。
Waymo 依賴高精地圖特斯拉強調通用自駕策略
Waymo 採用依賴高精地圖（HD Map）的運行方式，目前主要部署於鳳凰城與舊金山等特定區域。此方法雖具高度精確性，但在拓展彈性上受到限制。Elon Musk 多次批評，這類方案難以應對動態環境變化，無法擴展至全球道路系統。
特斯拉則採取「即時感知＋視覺推理」策略，不依賴外部地圖資料，讓車輛透過自身 AI 模型理解周遭環境，主打通用性與可擴展性。
特斯拉與多感測器自駕方案優劣全面對比
不同自駕技術供應商在感測器配置上採取迥異策略，這不僅影響系統架構，也牽動成本、安全性與可擴展性的取捨。以下透過對比整理，可以清楚看出特斯拉與多感測器陣營在理念與實務上的分歧：
感知方案 Tesla Vision LiDAR 融合系統 感測策略 攝影機搭配 AI 模型進行即時環境理解 LiDAR、毫米波雷達與攝影機融合，提供多重感知輸入 技術理念 單一來源簡化架構、成本低、利於全球部署 感測器互補提升穩定性，適用夜間與惡劣天候環境 系統決策穩定性 感測器越少越安全，避免衝突導致決策模糊 多重感測器能提供冗餘保護，降低單點故障風險 Elon Musk 的公開評價 認為感測資料矛盾會增加風險，攝影機足以涵蓋所有場景 批評 LiDAR 在強降雨、沙塵暴等環境下表現受限 是否依賴高精地圖 否，完全依賴即時視覺輸入與 AI 推論 是，運作依賴高精地圖，部署範圍受限 硬體搭載狀況（截至 2025） HW3 起取消毫米波雷達，HW4 雖保留硬體但尚未啟用 多數自駕車商標配備 LiDAR 與毫米波雷達，並已實際啟用
Elon Musk 認為，多感測器雖具備冗餘優勢，但若缺乏有效的融合機制，容易導致「sensor ambiguity」——系統無法判斷該信任哪個感測來源，進而帶來潛在的安全隱憂。反觀多感測器支持者則認為，冗餘正是提高安全性與可靠性的關鍵。
HW4 預留毫米波雷達功能但仍未實際啟用
儘管特斯拉自 2021 年起全面推行純視覺策略，但在 2023 年推出的 Hardware 4（HW4）硬體版本中，仍預留毫米波雷達模組。根據拆解資料，HW4 採用 Continental ARS410 高解析度前向雷達，實際配置於新款 Model S、Model X 與 Cybertruck 車型。
不過截至目前，特斯拉尚未透過軟體啟用該毫米波雷達功能。HW4 的 Autopilot 與 FSD 系統依舊以攝影機作為主要輸入來源，尚未出現感測器融合的應用。Elon Musk 也未對啟用雷達表態，顯示該模組仍是備而不用的預留設計。
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