Waymo联席CEO Dmitri Dolgov表示，仅依赖摄像头和人工智能（AI）的纯视觉自动驾驶路线存在明显上限。虽然这一路线在早期能够快速提升系统表现，但要达到真实道路运营所要求的高安全标准，进步速度很快就会放缓。

据电动车媒体CleanTechnica当地时间8月11日报道，Dolgov近日在Y Combinator一场活动上表示，纯视觉自动驾驶的安全改进曲线“会在过早阶段进入平台期”。

在Dolgov看来，自动驾驶真正的难点不在于基础能力展示，而在于补上通向高安全水平的“最后一公里”。摄像头方案可以借助AI训练和数据积累在初期快速优化，但当系统需要稳定应对真实道路上的复杂情况时，挑战就会明显增加。

他指出，自动驾驶车辆不仅要完成常规行驶任务，还必须在突发障碍物、复杂路口、恶劣天气等难以预测的环境中作出安全判断。相比平均驾驶表现，更关键的是系统能否识别并处理那些发生概率极低、却可能带来严重后果的长尾场景。

基于这一判断，Waymo采用了多传感器方案。除摄像头外，其系统还配备激光雷达和雷达，以不同传感器从不同维度感知周边环境，并通过相互补充和交叉验证提升整体可靠性。

外界普遍认为，这一表态再次强化了Waymo长期坚持的技术路线。Dolgov认为，自动驾驶的安全问题不能仅靠提升AI模型能力来解决；进入实际运营阶段后，传感器冗余和相互验证机制对于提高安全性至关重要。

目前，自动驾驶行业围绕传感器路线的竞争仍在持续。以特斯拉为代表的部分厂商主张以摄像头和AI为核心，以降低传感器成本和系统复杂度；而Waymo则选择引入激光雷达和雷达，以换取更高的环境感知精度和更强的安全冗余。

两种路线的分歧，最终仍落在成本与安全之间的取舍。纯视觉方案在规模化生产和成本控制方面更具优势，但Waymo认为，若要达到商业化载客服务所需的安全标准，额外的传感器配置仍不可或缺。

随着自动驾驶从研发测试走向载客商业化扩张，安全验证的重要性也在进一步上升。车辆“能够自己开”，与“能够在持续控制事故风险的前提下稳定运营商业服务”，本质上并不是同一个问题。

Dolgov的表态也反映出，行业竞争焦点正从功能展示转向真实世界中的安全验证。相比“能跑多少路”，在罕见事故场景和异常环境下能否保持稳定应对能力，正成为技术比拼的核心。

接下来，纯视觉路线与多传感器路线谁能在实际商业化运营中拿出更高安全性，仍将是市场关注的重点。随着自动驾驶进一步普及，如何在压降传感器成本的同时继续提升安全上限，也将成为厂商竞争力的重要体现。