埃隆·马斯克坚持纯视觉方案的原因既包括技术原因，也涉及成本因素。

从技术角度来看，马斯克认为纯视觉方案能够更好地模拟人类的生物神经网络和眼睛的视觉系统，从而在复杂的道路驾驶环境中提供更有效的解决方案。他指出，激光雷达与视觉感知结合时存在“感知不一致性”的问题，即当雷达和视觉感知结果不一致时，系统难以做出准确判断，而纯视觉方案则避免了这种不确定性。此外，马斯克还强调，特斯拉通过大量的数据训练和强大的算法优化，已经证明了纯视觉方案在自动驾驶中的有效性，并且其成本远低于激光雷达和混合方案。

从成本角度考虑，纯视觉方案具有显著的成本优势。特斯拉的纯视觉方案主要依赖摄像头，而单个摄像头的成本远低于激光雷达。例如，一台激光雷达的价格可能高达数万元，而一台车载摄像头仅需数百元。因此，从硬件成本来看，纯视觉方案更具性价比。此外，特斯拉通过大规模的数据收集和算法优化，进一步降低了系统的整体成本，并且能够大规模量产。

然而，也有观点认为，特斯拉选择纯视觉方案部分是出于成本控制的考虑。特斯拉作为一家电动汽车制造商，其目标之一是降低车辆的生产成本以提高市场竞争力。因此，选择成本较低的纯视觉方案可以有效降低车辆的制造成本。

马斯克坚持纯视觉方案是基于技术优势和成本效益的双重考量。他相信纯视觉方案能够更好地模拟人类驾驶方式，并且在成本上具有明显优势，这也是特斯拉选择这一路线的重要原因。

根据提供的信息，无法回答关于马斯克对激光雷达和纯视觉方案的比较研究的具体案例或数据支持的问题。虽然多篇文章提到了马斯克对纯视觉方案的支持和对激光雷达的批评，但没有提供具体的案例或数据来支持这些观点。

例如， 中提到马斯克在社交媒体上重申了他对激光雷达技术的批评，并强调了纯视觉系统的精确性和可靠性。 中也提到特斯拉的自动驾驶系统采用纯视觉方案，并在“中国智驾大赛”中表现出色。 则讨论了纯视觉方案的优势，如成本效益和灵活性，但没有提供具体的数据支持。

特斯拉在纯视觉自动驾驶技术上的最新进展主要体现在以下几个方面：

最新版本的FSD系统：特斯拉发布了FSD V13.2版本，这是特斯拉FSD发展史上的重要里程碑。该版本实现了“点对点”自动驾驶功能，即车辆在用户停放时启动自动驾驶，到达目的地后自动关闭，全程无需人工干预。这一功能极大地提升了驾驶的便捷性和安全性。

纯视觉技术的应用：特斯拉的FSD系统依赖于摄像头，采用纯视觉方案。通过捕捉环境图像并利用算法分析处理，形成对环境的“感知”，并根据感知模块输出的规划，规划车辆行为和行驶路线，确保车辆顺利到达目的地。

硬件升级：特斯拉推出了全新的HW4.0自动驾驶芯片，采用纯视觉处理方法，摒弃了传统的传感器融合技术。HW4.0芯片的计算能力高达720 TOPS，像素从原来的128万上升到500万，提供全面覆盖行人道的高清图像监测功能。这显著提高了系统的安全性和运算能力。

技术优势：特斯拉的纯视觉系统结合了深度学习与摄像头技术，通过模拟生物视觉提升自动驾驶的安全性和效率。该系统利用前置和周围摄像头的数据，实时处理12个摄像头数据，提供360度视野和250米探测距离，适用于复杂交通情况。

市场影响：特斯拉的纯视觉方案不仅在技术上取得了突破，还在成本和硬件需求上具有优势。相比传统激光雷达方案，特斯拉的纯视觉方案成本更低，硬件需求更少，正在重塑行业格局，推动汽车向更智能、灵活的方向发展。

综上所述，特斯拉在纯视觉自动驾驶技术上的最新进展包括发布FSD V13.2版本实现“点对点”自动驾驶、推出HW4.0芯片提升计算能力和安全性、以及通过纯视觉技术提升系统的整体性能和市场竞争力。

纯视觉方案在复杂道路驾驶环境中的表现与激光雷达相比存在显著的优劣差异。

成本较低：纯视觉方案主要依赖摄像头和人工智能算法，硬件成本相对较低，适合预算有限的应用场景。

适应性强：摄像头可以适应不同的光照条件，包括夜晚和雨雪天气。在高速行驶时，纯视觉系统能够快速反应并获取信息。

技术成熟：纯视觉方案的信息统一且算法成熟，能够模仿人类驾驶习惯。

深度信息获取不足：纯视觉方案难以直接获取物体的深度信息，在复杂场景下精度下降，三维空间构建不准确。

对恶劣天气敏感：在恶劣天气条件下，如雨雪天气，摄像头的视线可能会受到影响，导致无法提供准确的信息，影响智驾的表现。

算法复杂度高：纯视觉方案需要处理大量的数据，对计算能力要求高，且算法复杂度较高。

鲁棒性差：纯视觉方案对环境变化敏感，如光照变化、遮挡物等，容易导致误判。

高精度感知：激光雷达能够精确测量物体距离，生成三维点云图，提供直观的三维空间信息，尤其在光线变化大、恶劣天气条件下表现更佳。

环境适应性好：激光雷达不受天气和光照影响，能够在各种复杂环境下正常工作。

多传感器融合冗余性：激光雷达与其他传感器（如摄像头）结合使用，可以提高系统的安全性和可靠性。

纯视觉方案在成本控制和适应性方面具有优势，但在复杂场景下的表现不如激光雷达。激光雷达在精度、环境适应性和安全性方面表现更优，但成本较高。

特斯拉通过大规模生产和算法优化显著降低了纯视觉方案的整体成本。首先，特斯拉大量生产纯视觉自动驾驶汽车，这使得硬件成本进一步降低。其次，特斯拉自研自产以FSD芯片为核心的硬件系统，这些摄像头成本低廉，每个摄像头仅需10美元，八个摄像头的总成本仅为数百元。此外，特斯拉还通过算法的进步来弥补硬件的不足，例如利用大量收集的数据和影子模式优化算法。

特斯拉的纯视觉方案依赖于其强大的信息处理能力，模拟人眼工作模式，并通过算法实现智能化体验。特斯拉还开发了专门针对自监督学习技术的优先级研究项目，以应对巨量驾驶数据的处理需求。这些措施不仅降低了硬件成本，还提高了系统的整体性能和可靠性。

对于自动驾驶技术，业界对于纯视觉方案和激光雷达方案的争议主要集中在以下几个方面：

成本与普及性：

激光雷达方案因其高昂的成本（约1000美元/套）和对云计算的依赖，限制了其在普通消费者中的普及。尽管预计激光雷达的价格将在未来下降，但目前仍高于许多人的接受范围。

纯视觉方案则被认为成本较低，更符合人类驾驶的天性，因此在成本敏感的市场中更具吸引力。

感知精度与可靠性：

激光雷达方案通过发射激光束测量物体距离，获取三维环境信息，具有更高的精度和稳定性，能够在恶劣天气和光照条件下提供可靠的感知信息。

纯视觉方案依赖摄像头捕捉图像并运用深度学习算法进行环境感知和决策，但其性能受光线变化影响较大，容易出现识别错误。

技术成熟度与安全性：

激光雷达方案被认为是一种“安全件”，能够提供更准确的环境感知，减少误检或漏检的情况。然而，其高昂的成本和技术复杂性使其在某些场景下难以普及。

纯视觉方案虽然成本较低，但其“不透明性”和“解释性不足”的问题使其在安全性方面受到质疑。特斯拉的FSD系统在美国市场就曾因未能识别障碍物导致事故而备受争议。

未来发展方向：

部分车企如特斯拉坚持纯视觉方案，并通过自研芯片、视觉神经网络等技术提升性能。然而，随着激光雷达成本的下降和装车量的增加，特斯拉可能需要调整方案，引入激光雷达以提高自动驾驶体验。

多传感器融合方案则试图结合纯视觉和激光雷达的优势，提高对周边态势的感知能力。

业界对于纯视觉方案和激光雷达方案的争议主要集中在成本、感知精度、技术成熟度和未来发展方向等方面。