相比之下，虽然摄像头所获数据与人眼感知的真实世界更为相似，有轻硬件、重软件的特性，可视野具有局限性，在行驶时看事物只能看到正面和侧面，对情况的判断并非完全正确，且视野受环境影响幅度非常大，在恶劣环境下完成图像获取的难度会大幅提升。
此外，由于视觉方案在硬件要求降低的背景下，其对软件的要求明显提高，即需要依靠强大的算法才能保证图像处理、命令下达以及处理的效率。
为何特斯拉坚持用摄像头作为传感器？
既然摄像头具有如此多的局限性，那为何特斯拉一直坚持拥护视觉传感呢？不少人都能想到一个原因，就是能够降低成本。
从Autopilot 2.0开始，到现在的FSD 10.6 Beta，特斯拉车型一直坚持使用8个摄像头。目前一个摄像头价格预计在10美金左右。激光雷达的成本也降低到数百美金级别，而目前的激光雷达车型车辆一般在车顶配备一个长距离激光雷达，两侧各配置一个短距离激光雷达，价格大约是600-800美金。
因此，特斯拉能大约收获5000左右的成本价，这也的确算一个因素，但个人看来，最主要的原因还是在于最终的目的不同，特斯拉采用摄像头进行测量，能探测到周围的环境，当特斯拉的车开遍了能到的每个角落和角度，那特斯拉就拥有了非常恐怖的数据库，在现在的信息时代，这些数据才是最宝贵的财富。
特斯拉想要实现的是真正的无人驾驶功能，所以追求的是和人类相同的进化能力，不同于激光雷达受限于算法固定，摄像头能够判断障碍物是固定还是具有活性的，就好比道路上出现一只动物，摄像头加上云端数据就能很清楚识别匹配，并推算出动物可能发生移动进行提前减速和变向等。