优势对比分析|特斯拉VS华为

谈思汽车 2023-09-28 11:45 1644浏览 0评论 0点赞

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这是一篇今年6月份的文章，那会华为问界M7还没发布。关于9月12日华为问界M7可以参考。回答这种问题，不要带有政治情绪和偏颇的观点，尽量给出一个客观的回答

1、特斯拉

特斯拉的FSD是纯视觉解决方案，仅仅依靠几个摄像头采集视频数据；依靠强大的算力芯片和领先的算法进行数据处理，实现自动驾驶。

这套方案的优势主要在于：成本低廉，容易迭代，反应快

由于数据采集设备仅仅依靠几个高清摄像头，对整车造价的抬升不会太明显。由于硬件比较简单，规格比较一致，核心能力来自于软件，所以很容易实现迭代升级，而且伴随生产规模的扩大。由于软件的成本特性，其成本优势效应会相应的扩大。

近两年可以看到，三四年前的特斯拉车型通过软件升级，就可以实现更先进的视觉算法，如4D标注，Occupancy视觉语义感知等特斯拉的独门绝技，其模块化的算力主机也可以通过替换的方式升级，这大大提升了车辆的价值延续性。

摄像头的数据采样率一般超过每秒30次，理论上说只要算力能跟上，它的反应速度时间下限是0.03秒。对于突发快速出现的障碍物反应很快。

这套方案的劣势主要在于：天花板较低

通过纯视觉方式采集数据，在最大程度模拟了人眼能力的同时，也继承了人眼的局限性。当车辆位于逆光，夜间，雨雾，道路标线和侧面标识物不清晰，或道路情况复杂，干扰物特别多，或大片白色景物的场景时，纯视觉方式会碰到难以逾越的障碍和算力瓶颈。换句话讲，这套方案的上限是无限逼近于人类视觉驾驶的水平，但无法超越人类视觉驾驶的水平。

当前，由于视觉方案的局限性，特斯拉完全版FSD仅在道路状况简单的极少数国家和城市开放。且在夜间和视线不佳的自然条件下，运行风险较高，人工接管率较高的问题已经逐渐被用户发现。

视觉分析，依靠对图像的学习判断障碍物类型，距离和空间依靠算法推算。数据采集受视线条件影响较大

2、华为（或者小鹏）等中国头部厂家

国内头部厂家采用激光雷达和视觉融合方案，在前几年以视觉方案为主，近两年已经逐渐过渡到激光雷达和视觉融合方案。依靠激光雷达采集数据，并通过算力芯片和算法进行数据处理，实现自动驾驶。

这套方案的主要劣势在于：成本较高，难以迭代，反应速度较慢

由于车载激光雷达技术出现时间较短，工业化规模不大。因此硬件成本高昂，使用激光雷达作为数据采集设备，会大大推高车辆制造成本，使得这样的方案，短时间内很难与纯视觉方案在成本上抗衡。且激光雷达和视觉双线采集，需要进行数据融合处理，对算力、算法、数据收集同样有很高的要求，需要长时间投入研发和实验。总的来说，国内厂家走了一条高成本的方案。

由于不同年份生产的车型，配置的硬件差异很大。软件的版本维护成本会很高昂，老旧车型的迭代升级会越来越困难，使得车辆的价值延续性受到影响。目前蔚来、小鹏等厂家的上一代车型已经很难通过软件升级获得新一代车型的能力，可以预计3年后下一代车型的硬件再次升级后，当前这代车型也很难通过软件或主机升级获得同样的能力。

反应速度方面，激光雷达的采样速率一般只能达到每秒10次左右，它的反应速度下限为0.1秒，理论上不如视觉方式快，当然目前由于通讯延迟，算力限制，以及极端场景很罕见，这两者差异难以体现。

激光雷达成像，原始数据自带三维空间矢量数据，无需图像分析，无视光照和环境

这套方案的主要优势在于：天花板较高

通过激光雷达采集环境数据，可以突破视觉限制。无论是白天黑夜，雨雾还是扬尘，都不太影响激光雷达的工作。且激光雷达采集的数据自带距离矢量，无需芯片二次计算，对芯片算力和算法的要求相对也较低。从理论上说，激光雷达方案不断演进之后，最终可以突破人类驾驶的水平，甚至可以实现黑灯驾驶。是通向L4级别自动驾驶的正确路线。

当前，使用国内头部厂家方案的产品，以华为方案和小鹏方案为代表，已经在国内部分大城市开放了城市自动驾驶，可以在中国复杂路况实现城市自动驾驶，实际表现已经领先特斯拉方案。且通过对比发现，使用华为和小鹏方案的车辆，在一般的高速公路行驶中，夜间、雨雾天气和逆光场景的表现，也比特斯拉方案可靠性更高，接管率更低。

总结

在2023年的当前条件下，特斯拉方案是最佳选择，厂家可以以低廉的价格实现较好的辅助驾驶，拉低车辆的售价，从而以较低的价格占领市场，为企业获取较好的利润进入良性循环。毕竟，需要在城市环境，以及视线很差的环境实现自动驾驶，以及未来的演进这类的问题，目前对用户来说并不是强需求。

在未来，如果激光雷达的造价大幅下跌，设备型号更加统一成熟，华为（等）同类方案的演进空间将比特斯拉方案更加广阔，而特斯拉转向同样的方案也是大概率事件。

内容来源：

https://mp.weixin.qq.com/s/dxUUEq5EnUxxz6FaJdDfXw

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