盖世汽车讯 在 2026 年 CES 展会期间，Waymo 前首席执行官 John Krafcik 再次对特斯拉的自动驾驶技术提出批评，明确指出其全自动驾驶系统（FSD）因采用 " 纯视觉 " 方案而存在 " 严重的视野缺陷 "。他强调，仅依赖摄像头的传感器配置在物理层面存在局限，难以实现真正意义上的 L4 级自动驾驶。

Krafcik 指出，特斯拉车辆配备 7 颗 500 万像素摄像头，其中仅一颗为窄视角，其余均为广角设计，导致有效视觉分辨率被分散，实际成像质量相当于人类视力中的 20/60 至 20/70 水平。他表示，这样的视觉能力甚至无法通过美国机动车管理局（DMV）的驾驶视力测试。

由于特斯拉早前已移除雷达与超声波传感器，且未引入激光雷达（LiDAR），其感知系统所依赖的数据流相较 Waymo、Zoox 等企业使用的多传感器融合方案更为嘈杂且可靠性较低。

他认为，LiDAR 与雷达作为主动感知手段，能够提供精确的深度信息与速度数据，与摄像头的被动感知形成互补，从而实现超越人类感知能力的环境识别。相比之下，特斯拉当前的硬件架构在应对强光、暴雨或低对比度等复杂场景时表现受限，这些正是多传感器系统可有效处理的边缘情况。

Krafcik 回顾称，自己曾在 2025 年初预测特斯拉 Robotaxi 试点项目将依赖远程监控与安全员维持运行，而非实现真正的无人监管自动驾驶。后续发展证实了这一判断：尽管马斯克多次承诺将在数月内移除安全员，但截至 2026 年 1 月，该服务仍在运营中保留人工监督机制。此外，数据显示，即便有安全员介入，特斯拉 Robotaxi 的事故率仍处于较高水平。

他进一步表示，目前没有证据表明特斯拉基于现有硬件可达到 L4 级自动驾驶能力。该公司持续未能兑现系统去监督化的承诺，而将 FSD 转为订阅制模式，可能是一种对技术路径局限性的默认，同时有助于降低因功能未达预期而引发的法律责任风险。

Krafcik 强调，特斯拉的技术路线本质上是试图通过大量计算资源和训练数据弥补传感器输入的不足，但物理层面的感知缺陷无法单靠软件优化解决。例如，当摄像头因阳光直射或污损而失效时，再强大的算法也无法恢复有效信息。鉴于 Waymo 目前已在其运营区域实现真正意义上的无人驾驶载客服务，而特斯拉仍需依赖人工监督，两者在技术落地进度上已显现差距。