純視覺方案在極端天候或複雜環境下，是否會面臨比多感測器融合方案更大的安全挑戰？

純視覺方案在極端天候及複雜環境下的安全挑戰

特斯拉Robotaxi 計畫採用純視覺方案，仰賴高解析度攝影鏡頭收集道路數據並訓練AI，此舉引發了對其在極端天候或複雜環境下安全性的疑慮。儘管特斯拉積累了大量的實地自駕訓練資料，但相較於Waymo等多感測器融合方案，純視覺系統可能在惡劣天氣條件（如大雨、濃霧、暴雪）或光線不足的環境中，因視覺感知受限而面臨更大的挑戰。

純視覺與多感測器融合方案的比較

多感測器融合方案結合了攝影鏡頭、雷達、光達等多種感測器，能夠提供更全面、更可靠的環境感知能力。雷達和光達在惡劣天氣條件下仍能正常工作，彌補了攝影鏡頭的不足。而純視覺方案過度依賴攝影鏡頭，缺乏其他類型資料，可能難以應對複雜多變的道路環境。

監管與安全驗證

特斯拉的FSD技術目前正接受美國監管機構的調查，原因是其自動駕駛模式涉及多起事故，且安全性尚未完全驗證。Digitimes產業分析師指出，特斯拉選擇純視覺方案是基於成本考量，但在安全性方面仍存在挑戰。因此，純視覺方案在極端天候或複雜環境下，確實可能面臨比多感測器融合方案更大的安全挑戰，這也成為特斯拉Robotaxi計畫能否獲得監管單位批准的重要考量因素。