大白刷視頻號時刷到一個名字叫“浙大教授萬建峰”的，標題取得很吸睛，叫做激光雷達是多余，FSD無條件超越所有智駕！

看到這樣頗具二極管（非黑即白）的言論，大白都要下意識去查查來歷

網上顯示，此人實際上是浙江經貿職業技術學院的副教授，講互聯網營銷的，這下就明白自我介紹的含金量了，俗話說得好啊，出來混，身份都是自己給的！

這位萬副教授直言：

fsd的本質是基于人類的視覺系統，一句老話就是看一眼就知道 國內的某些智駕，說全國都能開，只是說明他對這個道路的熟悉程度， 這個基于還是要數據，這條道路前十分鐘挖開，你能判斷嗎 靠視覺一眼就決定他應該怎么弄

想要吐槽國產智駕用的是高精地圖唄，這都多少年前的老黃歷了，現在的國產新能源，都早改成純無圖路線，像華為 ADS、小鵬 XNGP、理想 AD Max、小米 SU7、比亞迪 DiPilot、極越、阿維塔、長城、廣汽埃安等等，依靠 BEV 視覺大模型 + Occupancy 占用網絡，車輛實時 “現場建模”，識別車道、路口、障礙物，早就不需要提前測繪的厘米級高精地圖；真正的全國所有城市、鄉鎮小路、新建道路都能開啟智駕；

FSD到底比國產的智駕系統強在哪里 為什么有的人看一眼就知道了 這就是神經網絡計算 叫視覺系統 放在車上就是FSD 一個花盆在你面前掉下來 你又不需要經過大腦的 你早就閃開了 哪個人掉下來時候 我應該左跳還是右跳 最高級的智駕 系統就是視覺系統FSD 它只要看到 它就做出判斷和下一步行動了 它不需要再把這個景象傳到中央處理 再算好回來告訴你 還是左飄還是右飄 沒有這個過程 他不需要算的

萬副教授可能不知道，FSD 全程都依靠車載超算（HW4.0 芯片）做神經網絡矩陣運算，只是計算整合在單一網絡內，沒有多模塊拆分流程，并不是不運算直接給答案；人類躲閃花盆本質也是神經反射計算，只是速度極快，二者都有計算過程，只是鏈路長短區別。

萬副教授吐槽國產車企盲目堆砌硬件，其實多傳感器融合是基于國內復雜路況（非機動車混行、鬼探頭、暴雨霧霾、無標線小路）做出的安全取舍；

國內頭部品牌同樣自研 BEV、Occupancy 占用網絡、端到端模型，硬件冗余 + 算法優化雙線并行，不是只靠硬件，算法也在不斷演進。

再談談純視覺，絕對不會是絕對最優方案；

純視覺在強光逆光、暴雨、大霧、夜間低矮障礙物場景下；激光雷達可直接輸出三維距離點云，不受光影干擾，在極端場景安全冗余更強，國內城市路況下多傳感器方案實測接管率更低。

萬副教授爆吹的特斯拉FSD，自家訓練FSD的員工打死都不坐，還吐槽“別信馬斯克”；

2026年4月，德州一輛開啟FSD的特斯拉在欄桿已放下、警示燈閃爍的情況下，突然加速沖破道閘駛入軌道，駕駛員在列車逼近前緊急駛離，未造成傷亡。

2026年3月，在休斯敦一處Y型高架交流道，Cybertruck啟用FSD后未按路線右轉，而是直行撞上護欄，導致駕駛員受傷并提起訴訟。訴訟方指控系統過度依賴攝像頭且缺乏雷達/LiDAR支持。

所以現階段，中美兩邊都在不斷探索未來智駕發展，所以奉勸一些磚家不要把特斯拉吹捧上天，把國產智駕貶到地下；搞不好又要被打臉！

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本文全部資料由大白整理搜集，純手工寫作，無AI！