王炸来了!特斯拉自动驾驶即将进入中国,只有华为能接招?

原创 飙叔科技洞察 2025-01-04 18:10

刚过去的2024,国产汽车迎来了大爆发,预计全年新车销量超3100万辆(含600万辆出口),创出新高其中比亚迪全年销量超过427万辆,同时,奇瑞和吉利双双超过200万辆;同时有3家销量超过200万辆再创国产汽车新纪录。根据三巨头2025年销量目标,明年都将超过300万辆,这也意味着将有3家国产汽车同时进入全球汽车销量前十榜单,必将再创历史

然后在国产新能源汽车产业高歌猛进之时,上半场电动化的技术红利已经基本吃得差不多了;下半场“智能化”的挑战汹涌而来。

一、特斯拉FSD,迄今最强智驾系统

2024年底(12月5日),特斯拉发布了最新FSD(全自动驾驶)V13.2版本,号称“迄今为止最强FSD,不需人干预,上车到下车全程自动驾驶”

根据多位FSD的测试用户反馈,是迄今为止特斯拉最强的FSD版本,实现了“点对点”自动驾驶的能力所谓的“点对点”自动驾驶,简单说,就是当你上车之后以及到达目的地之间,汽车可以在全程自动驾驶,不需要人工干预,实现完全的自动驾驶。还有特斯拉用户反馈即便是在雪覆盖的道路上,特斯拉的FSD也可以自动启动、驶出车库、抵达目的地,并且自动停入了一个停车位,全程无需人工干预。这意味着,从某种程度上讲,特斯拉更新的FSD V13.2,基本是已经具备准L3级自动驾驶能力

同时,根据特斯拉官方最新消息,2024年12月起已经向美国地区全系车主推送了FSD V13.2,从V12.5正式跨入第13代系统。值得一提的是,此前特斯拉官方账号“Tesla AI”曾发文称,特斯拉FSD预计在2025年第一季度正式在中国与欧洲市场推出。那国产汽车厂商们准备好面对特斯拉FSD了吗?

二、算力上,国产智驾大幅落后

从算力来看,特斯拉V13.2版本使用其自研的Dojo计算机,和传统的GPU架构相比,Dojo系统的核心就是高带宽和低延迟的训练体系,3年前推出的D1芯片拥有362 TFLOPS的算力,这能够让特斯拉在短期内完成大规模的神经网络训练,如今,整套系统的算力已经到了100EFLOPS,参考目前比较主流的几家智驾品牌,华为7.5EFLOPS、理想5.4EFLOPS,小鹏1.5EFLOPS。

也就是说,在算力上特斯拉遥遥领先,于是国产智驾解决方案在算力受限的情况之下,华为、理想等都通过激光雷达来实现高阶智驾。比如华为的192线,实时扫图能把周围环境构建成多维立体模型,再配合毫米波雷达、超声波雷达、摄像头甚至是ToF传感器获取到的更为精确的数据,最终投喂给大模型的是准确、规模性的真实数据;简单理解,就是激光雷达就算是一个具备小型算力的感知机制,这就拓宽了大模型在思考、决策、执行上的算力要求,也算是解放了一部分算力压力,而特斯拉纯视觉技术方案,由于有超高算力的加持,获取环境数据只能是通过摄像头,获取到的数据直接交给了大模型去思考。

总结来说,国产智驾方案通过激光雷达不仅弥补了高算力不足的问题;同时,多传感器融合技术方案,也是在算法之外给安全冗余兜底。当然,无论是特斯拉或是国产智驾方案要想实现L3甚至进阶到L4,都离不开高算力。

另外,特斯拉这套新系统直接用HW 4.0芯片来思考,36赫兹全分辨率视频信号输入,就是1秒能反复看36次清晰的视频在数据规模上,特斯拉V13.2版本是上一代的4.2倍,训练计算规模提升了5倍这些都保证了特斯拉FSD可以在特定条件下实现L3级别的自动驾驶。

三、扛打,还得是华为

纵观国内智驾技术领域,目前只有华为的动作最快。2024年开年,华为的智能驾驶开启全国NOA,甚至连乡村小道都能走;2024年8月,华为又开启了ADS 3.0的正式推送,是包含端到端能力的国产智驾技术;另外,华为计划在2025第一季度将L3级别自动驾驶架构应用到尊界S800上,将是国内首款量产的L3车型。也就是说,如果特斯拉FSD最新版本在2025年一季度进入中国,那在L3级别自动驾驶的进展情况上,华为基本与特斯拉同步

同时,在下一代支架系统上,华为也走在国产汽车厂商的前列;华为已经宣布将在2025年上线下一代的智能驾驶ADS 4.0会推出以大模型为核心的端到端整合一体化智能驾驶。

在智驾系统应用以及市场拓展上,华为也更为激进。如华为直接上架了智能驾驶厂家保险,华为用最高500万的赔偿,表达对自身智驾系统十分的信心。

对于其他国产智驾解决方案,无论是理想的混合解决方案,或是小鹏的纯视觉方案,相比华为智驾系统只能算是“第二阵营”了。

因此,虽然国产智驾系统与特斯拉在算力上差距明显,硬件上激光雷达系统的辅助;软件上基于国产新能源汽车的超大规模数据,快速迭代;整体而言与特斯拉智驾系统可算是旗鼓相当。

当然,要说2025年哪家能接得住特斯拉最新的智驾系统FSD V13.2,实至名归的那得是:华为智驾系统!

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