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技术路线正在融合，大型AI模型成为必备
特斯拉的纯视觉自动驾驶技术路线在过去几年中独树一帜。 虽然还没有进入中国，但是FSD的不断进化已经对中国玩家产生了巨大的影响。
对于自动驾驶的技术路线，有学者从宏观上分为车路协同和自行车智能。
自行车智能通过在车辆上添加传感设备和计算单元，提高车辆本身的感知、决策和控制能力，从而实现自动驾驶； 车路协同将“智能汽车”和“智能道路”结合起来，增加检测范围，减轻车辆端的计算负担，并能提供更多的安全冗余。 该技术路线主要由政府推动。
对于自行车智能化来说，目前分为两条技术路线，即纯视觉路线和融合感知路线。 这也是业界争议最大的技术路径差异。
纯视觉路线的鼻祖是特斯拉。 该路线没有使用激光雷达，而是使用摄像头来感知周围环境。 在马斯克看来，为了让汽车成为像人类一样的“经验丰富的驾驶员”，汽车必须使用与人类相同的眼睛，即摄像头。
简单来说，激光雷达的原理就是向车辆周围的环境发射激光束，利用激光束反射和散射回来的信息来确定物体的位置和形状，并以此生成三元激光雷达。维度点云和环境模型。
激光雷达具有高精度、高分辨率、抗干扰等优点。 它不像纯视觉路线那样需要极其庞大的车辆学习数据库，因此可以达到更高的安全水平。 因此一度是除特斯拉之外全球所有自动驾驶公司的共识，最早也被称为“激光雷达学派”。
事实上，近年来，关于纯视觉和激光雷达的争议已经越来越弱化。 视觉与激光雷达相结合的“融合感知路线”已成为众多企业的共识。
这是对自动驾驶“眼睛”的分歧。 在“大脑”方面，各种技术路线也经历过争议和迭代。 直到其品牌的出现，人工智能的巨大潜力被释放出来。 越来越多的企业提出，自动驾驶也是人工智能的一个应用端，大型车型将在2023年迎来大爆发。
大型模型对自动驾驶影响很大，因为大型模型首次引入了上下文的概念，可以直接连接感知和控制两个网络，与原来的架构完全不同。
需要指出的是，大型车型的推出也源于特斯拉。
早在2021年，特斯拉就将该架构引入自动驾驶领域，并推出了基于BEV的BEV感知解决方案。 这是大模型技术在自动驾驶行业的首次亮相，也是FSD的关键。 随后，华为、商汤科技、百度等公司相继展开布局。 BEV感知算法将摄像头采集的不同视角图像进行统一转换，相当于车辆实时生成地图； 其中的“T”可以理解为自然语言处理的神经网络模型。
中信证券等多家机构在研报中指出，经过几年的快速发展，中国自动驾驶行业在技术路线上正呈现趋同趋势，即正在逐步趋同。 端到端的大型模型安装已经成为新兵家的必争之地。
自动驾驶：智能电动汽车成功的关键
自动驾驶行业有百度、小马智行等专业玩家，也有德赛西威、地平线、黑芝麻等解决方案提供商。 然而，从维小利、华为、小米，到比亚迪、长城、吉利等，从丰田到大众，新老车企都在深度涉足自动驾驶。
为什么自动驾驶对于车企如此重要？ 我们从小米创始人雷军的一句话中就能窥见一斑。
当“当红炸子鸡”小米汽车宣布2022年进军汽车制造时，雷军亲自透露：小米汽车决定将自动驾驶作为第一个突破方向，首期研发投资33亿元，其专门团队已超过500人。
雷军表示，之所以选择自动驾驶作为突破口，是因为自动驾驶不仅技术密度高，而且与安全性高度相关，是“智能电动汽车制胜的关键点”。
百度创始人李彦宏甚至表示，“大视觉模型最大的应用场景就是自动驾驶。”
换句话说，一个“有能力”的自动驾驶系统将成为车企进入智能电动汽车决赛、乃至人工智能最后一轮的“门票”。
随着大车型的推出，车企之间对于“入场券”的争夺也愈发激烈。 仅4月份，理想、蔚来、小鹏等就陆续发布了最新的智能驾驶版本。
理想汽车相关负责人告诉澎湃新闻，理想汽车是第一家在地平线征途5平台上量产大型纯电动车型的公司。 基于此，智能驾驶辅助系统AD Pro 3.0的产品力较2.0大幅提升，高速NOA（自动辅助导航驾驶）接管率从每300公里一接管提升至一接管每 1,320 公里。
小鹏汽车还表示，基于端到端大模型，小鹏汽车的XNGP高端智能驾驶辅助系统将很快完成大感知模型和大控制模型在车上的升级。
蔚来汽车近期还宣布，全球导航辅助NOP+市区功能将全面上线。 蔚来CEO李斌表示，这是目前国内用户基数最大、验证区域覆盖范围最广的智能驾驶系统。 蔚来智能驾驶的目标是到2025年，将80%的时间用于智能驾驶，实现“解放能源、减少事故”的终极愿景。
此外，在中国车企中，另一个不得不提的玩家就是百度背后的极岳。 基于百度训练的大视觉感知模型，极岳是目前中国市场上唯一一家采用纯视觉路线的汽车制造商。 为了抢占市场，极岳刚刚宣布了高端智能驾驶限时、终身免费的政策。
中国企业能否赢得自动驾驶竞赛？
对于最新版特斯拉FSD的驾驶表现，朱锡禅教授评价其“令人惊叹”。 他说：“我非常着急，也非常高兴。着急的是，它没有发生事故，把我们带走了。” 一切都被推翻了； 我很高兴，没想到自动驾驶会这么快到来。”
业内人士其实也普遍持有类似观点。
激光雷达领军企业禾赛科技CEO李一凡近日在接受澎湃新闻采访时谈到了中国车企与特斯拉的差距。 他表示，特斯拉与普通车企有一个明显的区别：特斯拉采用全电动Stack自研芯片，拥有海量数据，算法能力在业内名列前茅。
中国汽车工业协会助理秘书长、技术部主任王耀也认为，特斯拉在自动驾驶方面具有明显的技术优势。
他在去年的一次演讲中提到，纯粹的视觉让特斯拉坚定不移地走低成本感知路线。 原因在于特斯拉拥有巨大的数据优势。 拥有足够的数据就等于拥有足够的数据。 训练算法的经验。 除特斯拉外，大多数企业数据资源严重不足，不得不采用融合传感技术路线。 与特斯拉相比，其始终处于成本劣势。 当采用融合传感技术路线的车企走完了这条路，达到了自动驾驶L4、L5的水平，大家就“击败”了激光雷达等传感器的成本，特斯拉也能用上了。 此时，特斯拉比其他公司仍然拥有更大的数据资源优势。
“数据”是智能驾驶行业绕不开的话题。 通过一组数据对比，就可以看到其他全球企业与特斯拉在自动驾驶方面的差距。
马斯克曾表示，60亿英里的行驶里程是实现全自动驾驶系统质变的重要节点。
据百度披露的数据显示，百度L4级自动驾驶安全运营测试里程已累计超过1亿公里。
特斯拉FSD在真实路况下的总里程已达到约20亿公里，这个数字远远超过了全球其他公司的总和。
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