华为和特斯拉都是知名的科技公司，各有所长，在智能驾驶系统领域的研究和应用都有各自的优势和劣势。本文梳理了二者在智能驾驶系统原理差异以及各自优劣势。

  华为与特斯拉在智能驾驶系统原理方面差异，主要体现在三个方面：传感器方案、算法与决策以及对环境的感知和建模方式。

  华为：采用多传感器融合方案，搭载 3 颗激光雷达、6 颗毫米波雷达、12 颗超声波雷达、9 颗 ADAS 摄像头以及 4 颗环视摄像头等。不同传感器优势互补，激光雷达可提供高精度的测距和测速能力，在复杂环境下稳定性出色，能更准确、全面地感知环境；摄像头可识别物体形状和颜色，毫米波雷达擅长检测运动物体速度和距离。多传感器融合可提升对不一样目标的检测精度和识别准确率，提升系统的可靠性和适应性。

  特斯拉：采用纯视觉方案，主要是依靠车身四周的 8 组高精度摄像头，每个摄像头每秒拍摄 36 帧画面来提取车辆四周的交通路况信息。通过自身独特算法，将摄像头拍摄的实际场景迅速转化为道路模型，实现无人驾驶辅助能力。不过，该方案在某些复杂环境下，如恶劣天气、低光照条件或视觉特征不明显的场景中，仅依靠摄像头的视觉系统可能会受到较大影响，导致感知能力下降。

  华为：积累大量测试数据，采用诸如 GOD 网络和 RCR 道路拓扑推理网络等先进算法。GOD 网络能提升障碍物识别率，RCR 道路拓扑推理网络可增强对道路结构的理解能力。这些算法的创新和优化有助于系统更准确地识别各种障碍物、理解道路结构和交通状况，从而为智能驾驶提供更精准的决定依据。同时，华为智驾系统在决策和规划时更注重安全性和类人性，行驶轨迹接近人类驾驶习惯，车辆行驶过程更加平稳、自然。

  特斯拉：通过其自主驾驶计算机，利用先进的计算机算法和人工智能技术，对车辆四周环境进行感知、分析和决策。尤其是在纯视觉方案下，依靠深度学习算法和神经网络，对摄像头采集的图像信息做处理，能够识别各种各样的车辆、行人、交通标志等。例如，其神经网络技术可以在一定程度上完成对障碍物、交通参与者、交通标志的精准识别，还能理解它们之间的 3D 位置关系和时间关系，以进行决策规划，但可能在一些特殊交通场景或地区的适应性方面需要更多数据来优化。

  华为：多传感器融合使得华为智驾系统对环境的感知更全面和准确。激光雷达可提供精确的三维空间信息，与摄像头、毫米波雷达等传感器的数据相结合，共同构建出更详细、准确的环境模型。并且，华为智驾系统在部分车型上支持 5G 连接和车路协同技术，能进一步获取道路和交通的实时信息，提升对环境的感知和理解能力，在应对复杂交通场景和特殊路况时具有更加好的适应性。

  特斯拉：纯视觉方案下，车辆配备的八个摄像头同时处理目标检测、交通标志识别、车道预测等任务，在行驶过程中实时对车道、环境进行 4D 建模。其优点是干扰信号更少，系统收集到的数据更 “干净”，有利于神经网络学习，但缺点是在一些复杂环境中有几率存在感知受限的情况。特斯拉没有配备高精地图，而是依靠其视觉技术方案让车辆实时感知、探测路况，从而绘制仿真地图。

  激光雷达优势：华为智驾系统采取了激光雷达技术，明显地增强了系统的感知能力。激光雷达可提供高精度的测距和测速能力，在复杂环境下具有非常出色的稳定性，能更准确、全面地感知环境，比如在恶劣天气、光线不足或复杂路况下，激光雷达能有效识别障碍物，为车辆行驶提供更可靠的环境信息。相比之下，特斯拉采用纯视觉方案，主要是依靠摄像头捕捉环境信息，在某些环境条件下，如大雾、暴雨、黑夜等，视觉系统的感知能力可能会受到较大影响，而激光雷达则不受环境光影响，能从始至终保持稳定的探测性能。

  多传感器融合：华为智驾系统采用高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器融合的方案，实现全方位的环境感知。不同传感器的优势互补，可提升对不一样目标的检测精度和识别准确率，提升系统的可靠性和适应性。例如，摄像头可识别物体的形状和颜色，毫米波雷达擅长检测运动物体的速度和距离，激光雷达则能提供精确的三维空间信息，共同为智驾系统提供更丰富、准确的环境数据。

  更安全的驾驶准则：华为智驾系统以极度保守和安全的驾驶准则著称，反应速度远超人类。在紧急状况下，系统能够迅速作出反应，避免或减轻潜在的危险，为驾乘人员提供更高的安全保障。例如，当面临突发的行人闯入、车辆急停等危险状况时，华为智驾系统能更快地感知并采取制动或避让措施，相比一些反应速度较慢的智驾系统，能更有效地降低事故风险。

  良好的驾乘舒适性：华为智驾系统在决策和规划时更类人化，行驶轨迹接近人类驾驶习惯，使得车辆行驶过程更加平稳、自然，不会给乘客带来突兀感，提升了驾乘的舒适性。比如在加速、减速、转弯等操作时，系统的控制更加细腻，让乘客感觉更舒适，而不像一些激进的智驾系统有几率会使车辆动作过于急促，影响乘坐体验。

  广泛的场景适应性：华为智驾系统在功能上具备较强的适应性，无论是高速道路、城区道路，还是复杂的交通场景，如拥堵路况、施工区域、环岛等，都能较好地应对，实现诸如自动跟车、自动超车、自动变道、智能泊车等功能，使用户得到满足多样化的驾驶需求。以智能泊车为例，华为智驾系统的智能泊车性能不断的提高，支持多种泊车场景，包括狭窄停车位、机械车位等，且具备 360° 全范围障碍物感知加持，可实现车位到车位的 “一键” 抵达，引领行业泊车代驾走向商用。

  本土数据优势：华为在中国市场拥有丰富的本土数据资源，对中国的道路状况、交通规则、驾驶习惯等有着更深入的了解和积累。基于这一些数据进行训练和优化，使得华为智驾系统更适应中国的实际驾驶环境，在处理诸如中国式过马路、复杂路通等特定场景时，能做出更符合实际情况的决策和判断。

  算法创新与优化：华为积累了大量的测试数据，并采用了诸如 GOD 网络和 RCR 道路拓扑推理网络等先进算法，提升了障碍物识别率和道路理解能力。这些算法的创新和优化有助于系统更准确地识别各种障碍物、理解道路结构和交通状况，从而为智能驾驶提供更精准的决策依据。

  持续升级能力：华为重视智驾系统的持续升级和优化，通过一直更新软件和算法，提升系统的性能和功能。例如，从 ADS 1.0 到 ADS 2.0、ADS 3.0 的升级过程中，在障碍物识别、场景覆盖、决策规划等方面都有显著提升，为用户所带来一直在改进的智驾体验。

  开放合作生态：华为积极与众多汽车厂商合作，打造开放的合作生态。这使得华为智驾系统能够大范围的应用于不一样的品牌和型号的汽车，扩大了其市场覆盖范围，同时也促进了技术的交流与融合，推动整个智能驾驶产业的发展。例如，长安汽车旗下的阿维塔品牌、东风旗下的岚图品牌、广汽传祺等多个汽车品牌都宣布将搭载华为的智驾系统，实现了技术的共享和协同发展。

  成本相比来说较高：由于采用了激光雷达等较为昂贵的传感器以及先进的技术方案，华为智驾系统的整体成本可能相比来说较高，这可能会在某些特定的程度上影响其在价格敏感型市场的普及程度。不过，华为也在努力通过技术创新和规模效应来降低成本。

  公众认知和接受度要提升：尽管华为在技术领域具备极高的知名度与影响力，但在智能驾驶领域，其智驾系统的市场推广和用户教育相对较晚。与特斯拉相比，公众对华为智驾系统的了解和认知程度可能还要进一步提高，这需要华为在市场宣传和用户沟通方面加大投入。

  2.3.1、纯视觉方案的技术积累：特斯拉的纯视觉方案是其无人驾驶技术的一大特色。通过多年的研发技术和数据积累，特斯拉仅依靠摄像头捕捉环境信息，利用先进的深度学习算法和神经网络，能够对周围环境进行较为精准的感知和理解，识别各种各样的车辆、行人、交通标志等，即使在复杂的交通场景中也能表现出色，在某些特定的程度上降低了硬件成本和系统复杂性。

  2.3.2、神经网络技术与算力：特斯拉自主研发的硬件平台，芯片算力较强（如高达 144TOPS），通过海量数据训练，其神经网络技术可以在一定程度上完成对障碍物、交通参与者、交通标志的精准识别，不仅如此，还能理解它们之间的 3D 位置关系和时间关系，决策表现更接近人类，为无人驾驶提供了强大的计算支持。

  2.3.3、无人驾驶功能的成熟度：特斯拉的无人驾驶功能涵盖自动泊车、自动变道以及高速公路上的无人驾驶等。经过多年的实践和优化，这些功能在实际应用中已经取得了一定的成果，提高了驾驶的安全性和便捷性，也为用户所带来了较为新颖的驾驶体验。例如，其主动巡航控制功能可以依据前方车辆情况自动调节车速和保持安全距离。

  2.3.4、品牌影响力与用户基础：特斯拉在全世界内具有较高的品牌知名度和广泛的用户基础，其早期在电动汽车和自动驾驶领域的开拓性工作吸引了大量关注和追随者。品牌的影响力有助于其智驾系统在市场上的推广和应用，同时也能够吸引更加多的用户参与和反馈，进一步促进技术的改进和完善。

  2.3.5、数据收集和解决能力：特斯拉拥有大量的车辆在路上行驶，能够收集到丰富的实际驾驶数据，包括不一样的地区、不同路况和不同驾驶行为的数据。这一些数据对于优化和改进智驾系统的算法非常有价值，通过对海量数据的分析和处理，特斯拉可以不断的提高系统的性能和适应性。

  2.4.1、纯视觉方案的局限性：虽然特斯拉的纯视觉方案在某些特定的程度上取得了成功，但在某些复杂环境下，如恶劣天气（大雨、大雾、强光等）、低光照条件或视觉特征不明显的场景中，仅依靠摄像头的视觉系统可能会受到较大影响，导致感知能力变弱，进而影响无人驾驶的安全性和可靠性。相比之下，多传感器融合的方案在这一些状况下可能具有更加好的表现。

  2.4.2、对特定地区交通规则和环境的适应性：特斯拉的自动驾驶系统主要是基于美国等地区的交通环境和规则进行开发和训练的，对其他国家和地区的一些特殊交通规则、标志以及复杂的交通状况（如中国的一些特定交通场景、路口设置等），在大多数情况下要更多的时间和数据来进行适应和优化，否则可能在一些特定场景下出现决策不准确或不适应的情况。

  2.4.3、安全事故与公众质疑：过去特斯拉的自动驾驶系统曾发生过一些安全事故，这引发了公众对其安全性的质疑和担忧。尽管特斯拉表示其系统在一直在改进和完善，但这些事件对其品牌形象和公众信任度产生了一定的负面影响，也使得监督管理的机构和消费的人对其技术的安全性和可靠性提出了更高的要求。

  2.4.4、监管压力：无人驾驶技术涉及到交通安全和法律和法规等多方面的问题，不同国家和地区对于无人驾驶的监管政策和法规不完全一样。特斯拉在全世界内推广其无人驾驶技术时，需要面对不同的监督管理要求和审批程序，这可能会对其市场拓展和技术应用的速度产生一定的限制。

  总的来说，特斯拉在数据驱动的纯视觉方案上有显著的优势，而华为则依靠其全面的技术栈和对本地市场的深入理解来推动其智驾技术的发展。两家公司在技术路径上不一样，但都在努力推进无人驾驶技术的进步。智能驾驶技术是一个加快速度进行发展的领域，上面讲述的情况可能会随技术进步和市场变化而发生改变。此外，不一样的地区的法规、市场环境和消费的人偏好也会影响两者的优劣势表现。返回搜狐，查看更加多