一篇《全球智駕領(lǐng)域哪家強》主要從智駕的技術(shù)路線進行分析： 特斯拉堅持使用純視覺方案，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、毫米波雷達、攝像頭等獲取信息，提高環(huán)境感知的準確性和穩(wěn)定性，經(jīng)計算處理后，實現(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，攝像頭有如下幾個缺陷是：

1.識別靜態(tài)物體存在局限性。攝像頭往往無法準確區(qū)分路牌、‌紅綠燈架、‌橋墩等障礙物與實際需要避讓的靜態(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撞真人呢？

攝像頭夜間識別

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三維空間有可能會形成幻覺。這是一個錯誤搭建，容易造成事故。

搭建模型

單獨攝像頭造成的交通事故

美國知名媒體華爾街日報就列舉的222起事故中，有31起事故是未能識別出障礙物而導(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”的解決方案。

這種方案利用激光雷達的高精度和遠距離探測能力，結(jié)合視覺算法對環(huán)境的細致識別，提供了一種更為全面和準確的感知方式。

1.激光雷達和攝像頭相比，無論在測量精度上，也就。而激光雷達是個真三維，它形成的BEV空間僅僅是個坐標轉(zhuǎn)換，不會產(chǎn)生幻覺華為的激光雷達技術(shù)被認為在技術(shù)上“遙遙領(lǐng)先”。激光雷達的引入，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)性和決策準確性

2.華為ADS系統(tǒng)還具備強大的數(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，

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？這個咱不知道。但是，另外兩個要素，

總之，在數(shù)據(jù)處理上，特斯拉強于華為。

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)未來的自動駕駛市場，還需時間來驗證。