特斯拉的“眼睛”在说谎？

最近这段时间，特斯拉FSD v14.3.9版本推送后，不少车主在行驶中遭遇了一件诡异的事：

中控屏幕频繁弹出警示，声称前置摄像头脏污，要求前往服务中心检修。

但车主下来一查看，挡风玻璃干干净净，摄像头外壳一尘不染。

特斯拉车主晒出客服的回复，证实这是软件漏洞，公司已登记在册。

诊断页面上的提示文字尤为耐人寻味：“检测到摄像头可视性不佳，需要清理挡风玻璃内侧残留物”，指向了一个根本不存在的物理问题。

一次“幽灵脏污”，不仅让车主白跑了一趟服务中心，也让特斯拉纯视觉方案的一个矛盾逐步显现。

谁在过度防卫？

漏洞的根因来自软件层面。FSD v14.3.9在引入自动碰撞避险功能的同时，附带了一个“视觉编码器过度敏感”的程序缺陷。

神经网络的摄像头可视性检测变得异常灵敏，会把轻微的日光眩光、普通光照环境误判为摄像头脏污，需要清洁。

简单说，摄像头系统在“过度自卫”：它太害怕自己看不清，以至于把正常的光线变化当成了威胁。

这个问题本身不复杂，特斯拉的后续版本大概率会修复。

但它暴露的，是纯视觉方案一个结构性的困境。

特斯拉FSD的唯一环境感知输入设备就是摄像头。摄像头的清晰度，直接决定了系统的“视力”。

一个人类驾驶员眼睛进了沙子，揉一揉就完事了；但对于一辆只靠摄像头感知世界的汽车来说，“视力”的任何波动都意味着系统必须做出判断——继续开，还是停。

当这个判断系统过于保守，它就会在干净的路面上看到“脏污”；

当它过于激进，它又可能在该停的时候继续开。

特斯拉在两者之间反复摇摆，而这次，它倒向了“过度自卫”的一侧。

有意思的是，这个漏洞和特斯拉此前面临的更大麻烦之间，存在着一条逻辑暗线。

2026年3月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）将针对特斯拉FSD的调查升级至工程分析阶段，涉及约320万辆车辆。

调查聚焦一个核心问题：特斯拉的纯摄像头系统在强光眩光、灰尘、雾气等低能见度条件下，无法有效检测障碍物，且预警滞后，往往到碰撞前才发出提示。

NHTSA的要求中有一项格外刺眼——特斯拉需提交一份名为“Radar Saves Us”的内部文件。

当特斯拉把硬件减法做到了极致，但“减法”始终有一个前提：被减掉的东西，必须能被剩下的东西完全替代。

那么，特斯拉做到了吗？

减法哲学的边界

2021年5月，特斯拉从新车配置中彻底移除毫米波雷达。此后每一款新车型都在执行这条路线，甚至HW4.0平台预留了雷达接口，绝大多数交付车辆也没有安装。

特斯拉内部工程人员曾反对移除雷达，担心摄像头在雨水、阳光直射等情况下受到影响并增加碰撞风险，但马斯克最终力排众议推动了纯视觉路线。

他曾称激光雷达是“拐杖”，坚持押注纯视觉方案。

这个选择的理论基础来自马斯克最推崇的“第一性原理”——人类仅靠视觉就能驾驶，机器为什么不行？

更进一步，特斯拉提出了“数据一致性原则”：训练数据必须和推理环境使用相同的输入模态。

简单来说，就是如果模型训练时只“看过”摄像头画面，那推理时也只应“喂”摄像头画面。这样模型学到的规律才能完整迁移到实际运行中。

如果训练用纯视觉、运行时却额外加入激光雷达点云，模型从没见过这种“混合输入”，强行融合两种异构数据反而会互相干扰，达不到“1+1>2”。

这套逻辑自洽且优雅。

但优雅的逻辑，未必能覆盖物理世界的全部变量。

Waymo负责驾驶软件的高级副总裁Srikanth Thirumalai就曾经评论过：“即使是最强大的拥有数万亿参数的AI模型，也仍然会产生幻觉。在物理世界的AI应用中，没有重启键，你必须承担后果。”

而这次v14.3.9的“幽灵脏污”，恰好就是一次AI的“幻觉”——系统在没有任何物理脏污的情况下，产生了“摄像头脏了”的感知，这可能是巧合。

但摄像头的物理分辨率、动态范围、低光性能都有天花板，当软件试图在这个天花板附近榨取更多感知能力时，误判是否就成了系统性的代价。

毕竟，多雨、多雪或扬尘环境中，摄像头脏污问题几乎每日发生，已成为FSD用户最常见的困扰之一。

特斯拉显然意识到了这个问题。公司已获得一项摄像头自动清洁系统专利，集成液体喷射装置与机械刮片，模拟人类眼皮清洁眼球的机制。

但截至目前，这套清洁硬件只部署在奥斯汀的Robotaxi车队中，面向公众销售的Model Y（参数丨图片）等消费车型并未配备且无法后期加装。

这是一个微妙的信号：在纯视觉方案下，硬件冗余被削减到极致，但维持这套极简硬件正常工作的“外围成本”——清洁、维护、软件补丁——并没有消失。

特斯拉的纯视觉路线，本质上是一种“减法哲学”：减去雷达、减去超声波传感器、减去激光雷达，用更少的硬件承载更多的智能。

这种减法在成本上有着碾压性的优势。特斯拉Robotaxi单车成本只有传统网约车的20%左右。

如果FSD真能在全场景下跑通，Waymo的多传感器方案将面临巨大的成本压力。

这里我们也预告下，我们将会在这两天发布Waymo、Avride、特斯拉三家无人驾驶车在海外的对比体验。

这篇文章也不是为了反对纯视觉路线，相反，在成本拘谨的前提下，纯视觉路线能让更多平价家用车的车主享受到科技平权。

只是，那条被马斯克称为“第一性原理”的路线，在抵达终点之前，还有很长的路要走。