一篇《全球智駕領(lǐng)域哪家強(qiáng)》主要從智駕的技術(shù)路線進(jìn)行分析： 特斯拉堅(jiān)持使用純視覺方案，依賴攝像頭系統(tǒng)提供360度環(huán)境感知，通過深度學(xué)習(xí)算法處理圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)智能駕駛； 華為則采用多傳感器融合方案，包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭等獲取信息，提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，經(jīng)計(jì)算處理后，實(shí)現(xiàn)智能駕駛。結(jié)論是：華為的多傳感器融合方案更勝一籌。
下面我們再從感知能力和數(shù)據(jù)處理能力進(jìn)行分析，看看誰更優(yōu)秀。
一、感知能力：
（一）特斯拉的“純視覺”的感知方案，依賴于攝像頭和人工智能算法來模擬人眼對環(huán)境的感知。
視覺探測前方
但，攝像頭有如下幾個(gè)缺陷是：
1.識(shí)別靜態(tài)物體存在局限性。攝像頭往往無法準(zhǔn)確區(qū)分路牌、紅綠燈架、橋墩等障礙物與實(shí)際需要避讓的靜態(tài)物體。我們在試車場測試，特斯拉的表現(xiàn)很差，它在試車場里能撞假人，我怎么相信你在外面不會(huì)撞真人呢？
攝像頭夜間識(shí)別
2.受到光的影響比較大。由于攝像頭接受的是反射光，因此，受到光的影響比較大。也就是說，如果遇到了暴雨、夜間等環(huán)境情況，攝像頭就會(huì)和人類駕駛員一樣，在感知上遇到比較大的挑戰(zhàn)。
3.單用攝像頭形成的BEV三維空間有可能會(huì)形成幻覺。這是一個(gè)錯(cuò)誤搭建，容易造成事故。
搭建模型
單獨(dú)攝像頭造成的交通事故
美國知名媒體華爾街日報(bào)就列舉的222起事故中，有31起事故是未能識(shí)別出障礙物而導(dǎo)致整車未能做出反應(yīng)所導(dǎo)致的。
（二）華為的“視覺算法+激光雷達(dá)”的解決方案。
這種方案利用激光雷達(dá)的高精度和遠(yuǎn)距離探測能力，結(jié)合視覺算法對環(huán)境的細(xì)致識(shí)別，提供了一種更為全面和準(zhǔn)確的感知方式。
1.激光雷達(dá)和攝像頭相比，無論在測量精度上，也就。而激光雷達(dá)是個(gè)真三維，它形成的BEV空間僅僅是個(gè)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，不會(huì)產(chǎn)生幻覺華為的激光雷達(dá)技術(shù)被認(rèn)為在技術(shù)上“遙遙領(lǐng)先”。激光雷達(dá)的引入，使得華為ADS在夜間、雨霧天等低能見度環(huán)境下表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確感知周圍環(huán)境，保障行車安全。
華為多傳感器數(shù)據(jù)的融合處理，提升了系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和決策準(zhǔn)確性
2.華為ADS系統(tǒng)還具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和算法優(yōu)化能力，通過多傳感器數(shù)據(jù)的融合處理，提升了系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和決策準(zhǔn)確性。這種多傳感器融合方案不僅提高了系統(tǒng)的可靠性，還使得華為ADS在復(fù)雜路況和惡劣天氣條件下展現(xiàn)出卓越的適應(yīng)能力。
總的來說，華為和特斯拉在自動(dòng)駕駛感知能力上各有千秋，華為的技術(shù)在硬件上可能更為先進(jìn)，
在感知能力和多傳感器融合處理方面華為完勝特斯拉。
二、數(shù)據(jù)處理
. 智能AI能力取決于三方面，一個(gè)是訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)量，二是訓(xùn)練的算力，三是搭建模型的能力。
1.論數(shù)據(jù)量，特斯拉在美國至少有170萬輛車給它采數(shù)據(jù)；華為算比較強(qiáng)的，但問界也沒到100萬輛，這方面有差距。
2.有足夠的數(shù)據(jù)量，決定足夠的算力進(jìn)行訓(xùn)練，華為比不上特斯拉。
3.搭建模型的能力，做人工智能全球的頂尖人物里面華人并不少，華為與特斯拉不分上下。特斯拉？這個(gè)咱不知道。但是，另外兩個(gè)要素，
總之，在數(shù)據(jù)處理上，特斯拉強(qiáng)于華為。
綜上所述，特斯拉和華為在智能駕駛技術(shù)上各有千秋。特斯拉的純視覺方案在成本控制和數(shù)據(jù)處理方面具有優(yōu)勢，而華為的多傳感器融合方案則在感知能力和環(huán)境適應(yīng)性方面表現(xiàn)突出。最終，哪種方案將主導(dǎo)未來的自動(dòng)駕駛市場，還需時(shí)間來驗(yàn)證。