自动驾驶终局战，中美科技解密

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咱们中国的自动驾驶终于要全面爆发了。根据最新的消息，今年第三季度，国内将有超过10款搭载高阶智驾的车型上市。那么问题来了，为什么现在大家都卷自动驾驶？未来的自动驾驶会如何发展？中美两国的自动驾驶又有何不同？

其实，我们只需要把目光投向大洋彼岸的美国，就能找到答案。目前，在自动驾驶领域处于领先地位的是美国人的特斯拉FSD V12。作为最早实现落地的自动驾驶方案，它的成功证明了自动驾驶巨大的商业化潜力。这也促使各大车企开始重视自动驾驶的研发，并纷纷效仿特斯拉的技术路线。

特斯拉FSD V12之所以能在2024年就实现Robotaxi（全无人自动驾驶出租车）的商业运营，是因为它使用了一套全新的解决方案——纯视觉+海量影子模式。具体来说，这套方案主要包含以下几点：

第一点：纯视觉。特斯拉放弃了当时流行的激光雷达方案，只保留了摄像头，同时大幅增加了摄像头的数量和性能。相比人类驾驶汽车需要依赖经验，人工智能驾驶汽车则需要依赖数据。因此，第二点就是海量影子模式。特斯拉利用大量的真实车辆进行数据采集，这些车辆在人工驾驶的情况下行驶，同时记录道路环境、驾驶行为以及驾驶员的视角画面。这些数据会被用来训练人工智能模型，让人工智能学会像人类一样安全驾驶。

可以说，特斯拉的方案从一开始就踩中了人工智能发展的大势。因为无论是增加摄像头数量还是海量的影子模式数据，都是在为后续的人工智能做准备。最终，特斯拉也成为了第一个实现自动驾驶大规模落地的品牌。

不过，虽然这套方案在美国很成功，但是放到中国就不那么适用了。比如在今年1月份，一辆特斯拉就在上海外滩的暴雨天气中，因为没有激光雷达，导致误判高架分叉路，撞上了匝道护栏。类似的事件屡见不鲜，甚至可以说，特斯拉的自动驾驶在国外的成功，某种程度上是因为国外的道路条件更加简单，而到了国内就会遇到各种麻烦。

这就引出了一个非常重要的概念，那就是本土化能力。这个本土化不仅仅是简单的本地调校，而是从硬件到软件再到算法的全方位适配。这方面做得最好的，我认为是华为的ADS 3.0。

华为ADS 3.0在硬件上不仅搭载了华为自研的MDC 810芯片，其算力达到了夸张的400TOPS，而且更是搭载了目前业内最多的3颗96线激光雷达。而在软件层面，华为更是推出了颠覆性的上帝视角网络——God感知网络，可以在局部区域内构建完整的三维空间信息，提前发现远处障碍物并作出预判。正是得益于如此强大的软硬一体的能力，才让华为的智驾在去年12月就可以在上海陆家嘴这样的全国最难路段实现0接管的舒适通行。

而说到这，可能有人会说，既然华为这么强，那是不是说明我们的国产自动驾驶已经超越老美的自动驾驶了呢？这里我想提醒大家注意一点，那就是目前无论是华为还是特斯拉，他们其实都还没达到完全自动驾驶的状态。准确地说，他们的自动驾驶还处在辅助驾驶的范畴，也就是说，我们需要相信自动驾驶，但是更不能完全依赖自动驾驶。

另外，我刚刚提到的本土化能力，其实不仅仅体现在技术上，更重要的其实是跟当地政策的配合程度。这一点对于很多新能源车企而言尤为重要，因为他们不仅要面对来自产品上的竞争，还要时刻提防来自政策的压力。比如同为2024年进入德国市场的华为和特斯拉，特斯拉因为没有满足欧盟的数据主权的要求，导致其在欧洲的业务一度面临停摆的风险。而反观华为，则是跟德国的大陆集团合作，顺利地拿到了TÜV认证。所以，未来的高阶智驾的竞争，除了技术本身之外，更重要的是这条技术路线能不能跟当地的生态完美的耦合在一起。

最后，我还想说，我相信无论是华为还是特斯拉，未来都还会继续领先。毕竟特斯拉的纯视觉方案在某些场景下表现依旧出色，而华为的多冗余感知方案也更适合复杂的城区场景。但是毫无疑问的是，由于政策上的限制，特斯拉想要保持住自己的优势，那就必须要解决纯视觉方案在特殊场景下的表现，同时也必须解决车载AI算力不足的问题，尤其是要突破美国政府对AI芯片出口管制的限制。而华为也同样面临着激光雷达成本高昂的挑战，同时也要应对上帝视角网络海量数据的需求。