特斯拉「FSD新专利」将彻底淘太激光雷达！视觉测距专利曝光
特斯拉近期披露的两项与FSD相关的专利清晰展示了其纯视觉路线在三维重建与占用建模上的进展：其一是基于车载多摄像头图像，利用多视角三维重建在体素网格上预测是否被“具有质量的物体”占用。
从而生成可查询的占用数据集，专利明确列出发明人团队与当前权利人均为Tesla Inc；
其二进一步将默认约33厘米的体素在关键区域细化到约10厘米，并结合回归与插值对“亚体素”几何进行细化，文中还提到可结合NeRF等方法重建表面与表面属性，强调完全可不依赖雷达或激光雷达的数据流。
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这两件专利分别公开为US20240185445A1与WO2024073088A1，时间上前者于2024年6月公开，后者于2024年4月公开，为特斯拉纯视觉三维理解能力提供了较扎实的专利依据。
从技术取舍看，纯视觉端到端与激光雷达各有优劣。
激光雷达点云在远距稀疏、近距稠密且成本较高，常需与多传感器融合；
纯视觉的优点是成本更低、硬件通用性强、可借助大规模数据与模型演进持续提升。
但“纯视觉测距=全面碾压激光雷达”的说法并不准确：行业内长期存在路线分歧，Waymo等坚持多传感器融合，国内亦有厂商强调激光雷达在安全冗余上的价值；
媒体与技术讨论也多次提醒不要将二者简单对立。因而更稳妥的判断是：
特斯拉正在以更细粒度的占用与表面建模缩小与激光雷达在某些场景的差距，并在成本与可规模化方面形成优势，但激光雷达并未因此“注定退出历史舞台”。
在产品化与时间线方面，外媒报道FSD V14并未如传闻那样即刻全面推送，同时马斯克称下一代AI5芯片对比AI4算力提升量级可达数十倍；
另外有报道显示，特斯拉在奥斯汀向部分新车主发出工厂交付体验邀请，包含由Robotaxi接送的试乘环节，侧面印证其在端到端感知与自动泊停等能力上的路测积极性。
但这些并不等于量产无安全员运营已落地，更不代表“已在Robotaxi上部署某项专利技术”的直接事实。
综合来看：
一旦纯视觉在占用与表面理解上稳定达到10厘米级乃至更细，并与车规推理平台协同提升，受冲击最大的将是依赖高成本传感器堆叠来达成同等空间理解的方案与供应链，但激光雷达仍将在特定冗余与极端场景中保持价值。
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