特斯拉FSD自动辅助驾驶在半年内两次试图撞火车，但车辆并未识别减速。原因可能是特斯拉坚持使用纯视觉方案，认为人类驾驶是完全基于视觉的，道路也是为生物神经网络和眼睛设计的，人类也没有类似于雷达的器官。同时，特斯拉也解释了为什么不选择雷达+摄像头的组合方案。

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特斯拉FSD自动辅助驾驶：两次尝试撞火车与视觉理论冲突

随着自动驾驶技术的发展，许多汽车制造商开始开发自主驾驶系统。特斯拉作为全球最大的电动汽车公司之一，其自动驾驶系统FSD无疑是一个备受关注的焦点。然而，在过去的六个月里，该系统的安全性问题引起了广泛的关注。

最近的新闻表明，特斯拉FSD系统在一次意外事故中导致了一名司机死亡，而另一名司机则受伤严重。这起事件引发了公众对特斯拉自动驾驶安全性的质疑，尤其是关于其是否能够准确识别并避开道路上的障碍物的问题。特斯拉坚称，FSD采用的是“全视觉”方案，即通过其内置的多个摄像头来识别周围的环境，并通过大脑处理这些信息。他们还表示，如果车辆没有识别到任何明显的安全威胁，那么它就会采取合适的刹车措施。
然而，这项理论并不被所有专家接受。一些研究者指出，人类驾驶过程中仍然依赖于视觉和听觉，这可能会导致错误的结果。此外，他们还提出了另一种观点，认为自动驾驶应该结合使用多种传感器，如雷达、激光雷达和摄像头，这样可以更全面地感知周围环境，从而提高其准确性。
这种观点的支持者声称，雷达和摄像头都是利用电磁波进行检测的设备，它们的工作原理基本相同，只是所使用的频率和波长不同。因此，如果将雷达和摄像头组合使用，就可以大大提高其对周围环境的感知能力。
特斯拉在这个问题上的立场也引发了一些争议。他们强调，FSD系统的设计目的是为了减少人为错误，而不是替代人类驾驶员。而且，他们也已经承认过，他们在某些情况下可能会犯错。
总的来说，特斯拉FSD的安全性问题一直是个争议点。虽然有些人认为，通过综合使用多种传感器可以提高其精确度，但这并没有得到所有专家的认可。在未来，我们需要继续探索这个问题，以确保我们的人工智能汽车能在各种复杂的环境中安全运行。