特斯拉自动驾驶硬件配置_特斯拉自动驾驶的数据支撑

1.特斯拉最新发布的完全自动驾驶FSD Beta，究竟厉害在哪?

2.智能汽车哪家强？专家解读特斯拉被热捧的真相

3.为什么国产自动驾驶就是不如特斯拉？差距到底有多大

4.如何看待特斯拉的自动驾驶技术？

是的。截止到2023年11月2日，特斯拉的自动驾驶已经拥有了70亿英里的数据来进行自我训练提升，数据量大，而且特斯拉的自动驾驶系统全部为自主研发，在功能升级层面也拥有着无限的可能，所以特斯拉自动驾驶世界范围内比拼效果最佳。

特斯拉最新发布的完全自动驾驶FSD Beta，究竟厉害在哪?

特斯拉有自动驾驶功能。以下是自动驾驶系统的功能和主要功能：自动驾驶系统的功能：自动驾驶系统用先进的通信、计算机、网络和控制技术，实现实时、连续的控制。用现代通信手段，可以实现车地双向数据通信，传输速率高，信息量大。后续跟踪控制中心可以及时知道前车的确切位置，使得运营管理更加灵活，控制更加有效，更适合自动驾驶的需要。自动驾驶系统的主要功能是：地面车辆的双向信息传输，运营组织和应急处理的一体化。

百万购车补贴

智能汽车哪家强？专家解读特斯拉被热捧的真相

10月21日，马斯克在Twitter上宣布了一个重磅消息，特斯拉的全自动驾驶测试版beta正式更新了，改测试版将首先推送一小批测试版供测试使用，后续将会逐步开放测试版，马斯克表示，最新版的系统中，对特斯拉的自动驾驶FSD软件进行了革命性的改写，成为可以完成90%的非干预驾驶。

按照马斯克的描述，在最新的测试版本中，选装有FSD自动驾驶的特斯拉车辆可以在无需任何驾驶员干预的情况下导航进出高速公路，还允许驾驶员在私人停车场召唤他们的车辆并导航到指定位置；还能自主识别停车标志和交通信号灯并作出相应操作：甚至可以完全实现在城市街道中的完全自动驾驶。

这一次，心高气傲的马斯克第一次用了：我们会非常谨慎，他本该如此。这句话，要知道，这样的语气和马斯克勇敢爱冒险的性格是完全相悖的。据了解，第一批FSD测试版将首先推送给“仅限于少数专业和谨慎驾驶的人。”但截至目前，已经有不少媒体和个人车主都收到了测试版本的更新提示。

其实早在今年八月份，马斯克就曾在公开场合承诺，此次FSD更新将是一次质的飞跃，因为这是一次基本的架构重写，而不是一次渐进式的代码调整，重新编程的新系统可以将特斯拉的车辆自主驾驶能力从2D扩展到4D，这不仅意味着车辆不仅能感知周围的三维世界，而且还能预测位置、方向和速度等其他环境因素并做出自己的判断。

虽然截至目前为止，官方还未公布此次FSD?beta版的具体内容，但从众多媒体的路试中可以看出,新版FSD自动驾驶设计了全新的UI模型，可以让车辆的UI在白天、夜晚不同的光照环境下对车体的不同光影处理，原来占据三分之一的左侧车辆状态区域被推进到临近二分之一的比例，车辆模型所占的比例也从之前的下方被提升到居中位置,车辆控制可以直接在车体上点击完成，例如后尾门，前备箱等，还将雨刮器放到了桌面的一级菜单。

从官方发布的当中可以看到，测试版用户从家到餐厅的路线中，90%都是用FSD自动驾驶，包括过环岛路线的自动处理、主动避让直行车辆、在城市道路中快速变道、交叉路口的90°转向、在无标线道路下行驶并识别两侧车辆、识别地狱难度的雪糕筒、以及新版自动泊车，他甚至还能识别路边的一颗草.....

识别出一团草

识别无标线路面

而经过几天的路试测试后，马斯克宣布，新版FSD?beta版本将每隔五天更新一次，顺便还吐槽了近几天的仿真测试，表示不做测试的话，一定会高估自己的成果，所以，为了安全起见，车主最好将手放在方向盘上监管路况并随时准备接管车辆。

而特斯拉最不易模仿的就是FSD芯片强大的学习能力，特斯拉一项专利中显示，全自动驾驶技术是一种用于生成高度精确的机器学习结果的机器学习训练技术，他可以利用车辆上的传感器捕获数据创建数据库，通过捕获车道线、车道、交通路况、障碍物、交通标志等，再结合里程表和其他类似传感器捕获的车辆运行数据，将捕获的数据集传输到训练服务器以创建训练数据集，用于训练机器熟悉模型，进而形成高度准确的机器学习结果。

而通过测试发现，经过熟悉路段时，机器确实会通过学习来逐渐提高驾驶能力，这样的进步让机器机械的开车转到像人一样思考，驾驶方式也更加拟人化，从这一点来说，特斯拉的FSD自动驾驶依旧处于业界领先水平，但这么厉害的系统也有他搞不懂的地方，那就是倒车入库，就算是选装了FSD的特斯拉，自动泊车的成绩一直不太理想，甚至可以用行业倒数来形容。

截止目前，特斯拉方面表示,他们原来预计在2020年能生产和交付50万辆电动汽车。现在加利福尼亚州弗里蒙特的工厂已将Model3和Y的生产能力提高到每年50万辆，并且预计到2020年底或2021年初将达到满负荷生产:在中国上海的工厂产能将提高到25万辆，现在分三班运行;位于德国柏林的工厂正在建设进行中，设备应在“未来几周”内开始到位,预计明年投入生产。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

为什么国产自动驾驶就是不如特斯拉？差距到底有多大

[汽车之家?行业]?在低迷的汽车市场环境下，以特斯拉为代表的智能汽车企业却出现逆势增长，市值一路飙升至车企榜首，引起汽车圈、科技圈和广大投资者的极大关注。特斯拉为什么能独树一帜突飞猛进？未来，智能汽车的核心价值和竞争力究竟在哪？我国汽车产业应该如何建立面向未来的竞争力，还有哪些创业机会？

8月14日，中国电动汽车百人会《焦点观察室》第2期上线，围绕“智能汽车的核心价值与竞争力”话题，清华大学苏州汽车研究院智能网联中心主任戴一凡、博世中国执行副总裁徐大全、广汽新能源技术中心主任许俊海、腾讯车联产品副总经理邢辉、辰韬资本执行总经理贺雄松、汽车之心内容总监吴德新等嘉宾展开了讨论。

话题1）特斯拉逆势热销和估值暴涨的推动力：创新定义、智能化、能源与出行的大布局、品牌力、时间壁垒。

戴一凡：电动车只是一个载体，特斯拉卖得好或者估值高的很大原因还是在智能化、网联化、自动驾驶功能，技术路线比较大胆激进。很多东西供应商体系跟不上特斯拉的脚步，它就自己做芯片、做算法、做很多东西。再加上自身品牌的价值，不光体现在汽车领域，还有马斯克个人还有火箭等其它的领域，综合来说品牌价值打造得非常高。以上几点造成特斯拉现在被大家热捧的特别现象。

徐大全：只是造车卖车这部分的估值不应该超过大众700亿美元。另外2000亿来自什么地方？创新以及品牌效应和给整个业界带来的冲撞，这个价值1000亿。另外1000亿，来自Elon?Musk这个人的附加价值。

特斯拉确实有其独到的地方，一是开创了电动车新纪元，中国成立这么多新造车势力，有特斯拉的影响在。二是创新思维，引入新技术时，想法及公司内部流程完全不同于传统主机厂。三是软件定义汽车，特斯拉也是这个领域的先驱。四是马斯克的个人魅力，对于未来坚定的投入，给投资者带来很大的信心。

许俊海：股市是看未来的，特斯拉不仅在做电动车，还做储能。他的目标不是卖多少万辆车，其实在下一盘更大的棋，目标是颠覆整个能源行业。除此之外，他还做自动驾驶，在未来出行进行了布局。从能源和出行两方面来说，不难看出为什么股市热捧它，未来发展有很大的潜力。

邢辉：特斯拉对用户的品牌认知、科技产品应该具有什么样产品力的认知，已经产生了很强影响。这种情况下传统车企再怎么加速革新，至少它在品牌上会让用户产生固有印象。特斯拉对未来的产品走向和用户购买力的判断是非常强的，销量是水到渠成的事情。

贺雄松：从更高维度来看特斯拉的估值，核心是路线的胜利，其市值走高意味着大家对电动车越来越认可。特斯拉是电动车行业做得最早最坚定，目前最成功的一家公司，核心的三电系统、智能驾驶系统的供应链和技术储备上已经积累了较大优势。这些传统车企要做也可以，但是要花时间，这是特斯拉的壁垒。

话题2）传统车企在智能化转型过程中面临众多挑战

徐大全：传统企业经过上百年的锤炼，在造车的细节、流程、质量管控、安全等方面有着他们固有的特长，这既是优点，同时也是弱点。这个弱点主要表现在当一个新技术来临时，如何很快地投放到市场，传统汽车内部的体制、决断流程、新车开发流程等等都产生了制约。

谈特斯拉避不开他们对商业模式的变革。超级工厂运营模式、建充电桩提供充电服务、直营店、网上进行营销，这对于传统主机厂来说是必须要更换理念同时追赶的地方。

还有数据，特斯拉从Model?S投放市场以来，搜集所有的车载数据，分析用户的使用习惯。传统的主机厂不擅长于做这些事情，现在形势所迫不得不做。从传统主机厂包括Tier1传统生产制造的企业角度来说，引进新的思维，改变公司内部固有的传统决策，以及质量、技术、投放的流程，变得非常非常重要。

今天大家都在追赶特斯拉，但是单从技术角度来说，传统汽车厂从技术上追上特斯拉甚至超过特斯拉是可能的。

许俊海：其实特斯拉是开创了EV+ICV的先河。传统车企比如大众、丰田觉得特斯拉比它们领先的方面更多是在以下几方面，一个是电子、电气架构。传统车企用的还是分布式架构，软件要更新迭代变得非常困难。特斯拉建立新的架构，对后面的软件定义汽车非常有利。

但特斯拉目前的架构也不是最理想的终极架构，最终极架构应该是中央计算+区域控制。特斯拉目前介于域控制和中央计算之间的状态，大家都没有达到终极架构，处在同一起跑线。

另外一方面，不管是自动驾驶还是网联，必须形成数据的闭环才能不断更新迭代。特斯拉在自动驾驶这块非常强，已经形成数据闭环。但它在网联以及智能座舱这块并不是很领先，中国车企可以很快超越。

邢辉：特斯拉在电动智能化路线上走得靠前点，在于它对自己想要什么，每个阶段当前有什么，能够做什么重点比较清晰。没有绝对的壁垒，只有时间壁垒，今天还是非常看好国内车企在这方面的潜力。

贺雄松：电动汽车是一个新的产品体系，对人才、组织架构、供应链的要求都不一样，并且需要在企业基因上进行深层次的改造。传统车企过去成功的优势成为了阻力，要跳出来非常难。

传统车企想要有所突破，外部合作和投资创业团队可能是很好的方式。中国的创业公司非常有活力，投资机构也很愿意投资电动化和智能驾驶，其中一定会出来非常优秀的创业公司和团队。传统车企如果能够对接好外部的团队进行研发和创新，可能比自己做效率更高，并且更灵活。

话题3）汽车供应链价值链的转移

徐大全：分两个层面，一方面私家车要更加吸引客户，引入新的IT互联技术、更好的系统、实时的故障诊断系统、驾驶员系统等，来增加客户的体验。

另外一个层面，如果出行服务是未来的趋势，很可能有一到两家出行服务商将变成生态链的顶端，比如滴滴、Uber、Lyft。格局会发生很大的变化，也许不再需要那么多打造不同车的主机厂。?

许俊海：原来跟供应商只是一锤子买卖，只有下个车型才会考虑怎么去做新的变化，现在会跟供应商进行不断的迭代和升级。

从定价模式来看，虽然厂家投入了更多研发、软硬件的成本，但是可以通过不断升级的方式，向消费者收取服务费用。关键是车企能够提供超出预期的服务体验。

话题4）中国汽车产业建立智能汽车核心能力的关键：组织革新、人才引进、创新定义?

徐大全：传统企业必须要调整战略，博世几年前就在思考怎么做，成立了智能网联事业部，把汽车和网联集中到一块突破。明年1月1号开始，博世还会成立一个新的事业部，把把动力控制域、车身控制域、自动驾驶域、智能座舱域，集成到一个事业部。这个团队有17000人，一年投入30亿欧元（250亿左右人民币），将花费巨大的精力来开发和定义未来汽车软件。

通过业务单元的变更来应对新技术和未来的变化，同时要削减公司内部冗长的决策流程，引入IT行业的人才，扩大合作，投资新的创新公司。还要考虑到未来服务于谁，过去博世主要服务于传统主机厂，未来定义了很多新的客户。

由硬件转向软件的最大挑战，还是思维的转变。我们要引进人才，这些人才很多来自于IT行业，原来的薪资能不能吸引并留下他们，这也是一个巨大的挑战。?

许俊海：在组织上要做体制机制的创新，要做智能化单靠车企自身是不够的，可以通过产业联盟的方式去做。在人才这块，更需要的是复合型人才，既懂软件又懂汽车未来的方向。

更重要的是，企业从创新角度重新去审视未来到底要做什么样的车。现在缺少定义未来汽车的产品经理，因为没有可对标的地方，要靠自己去想，战略比技术更重要。

话题7）开放将成为汽车软件发展重要趋势

许俊海：关于特斯拉软件开放，可能是两个方面的考虑，一方面面向未来L4级自动驾驶，软件一定往开放的方向去发展，自动驾驶和网联都需要更多的数据参与进来形成数据闭环。特斯拉把软件开源应该也是基于获取更多数据，更快迭代而考虑。

另一方面，自动驾驶的车相当于一个机器人，很多国家都会因为安全的理由来对国外品牌的自动驾驶车辆做限制。特斯拉是不是想通过这个方式来体现它自己是安全的、无害的，它可以由国家来监控的，可能是这两方面的考虑。

广汽已经开放ADiGO平台，包括硬件和软件，未来做L4自动驾驶，做未来的ICV时也是会往开放的方向去发展。

『广汽ADiGO（智驾互联）生态系统』

话题6）国内落地智能网联自动驾驶欠缺在基础层

戴一凡：总体来看，越往智能汽车的基础层走越欠缺，越往应用层走发展得越好。一些涉及到智能网联汽车基础的产品芯片、电子器件，底层软件、传感器往往被大家忽视。

优势则在于通信和网联，推动车路协同、网联化，有国家政策的大力支持。还有矿山、港口、清扫车、物流车、自动驾驶小巴等多个应用场景落地，国内大量的测试示范基地建立起来推动这些应用往前发展。

话题7）自动驾驶和车联网领域仍有众多创业机会

贺雄松：时间节点非常重要，无人驾驶出租车真正落地还需要比较长的时间，但是特定场景的L4公司在两到三年内大概率会成功落地，这是非常好的机会，收入和利润的拐点很快就要到来。

徐大全：现在还处于战国时代，没有人真正一家独大完全胜出。这种情况下创业机会非常多。博世比较关注氢燃料电池，这里面分电堆、系统集成、核心零部件，自动驾驶有激光雷达技术、传感器的感知融合、图象处理技术、基于AI的决策控制、车的精确定位、车路协同V2X技术、路边单元等，有很多机会可以考虑。（编辑/汽车之家?杜俊仪）

如何看待特斯拉的自动驾驶技术？

上周特斯拉更新的智能召唤功能，足足让我在停车场”戏耍“了这辆Model?3一个多小时，真是太有意思了。

●无人驾驶：还挺有礼貌，转向灯先打上了

这项功能比想象中的还要强悍，通过摄像头以及毫米波雷达实时演算（不依赖地图，不能在开放道路使用），Model?3俨然一个蹒跚学步的幼龄孩童一般摸索前进，他会尝试走捷径走直线抄近道，车速也要比预想中的更快，并且雷达测距精准，礼让行人也非常及时。

●拐弯速度还挺快，路人都没发现这辆车有什么不对劲

●行人接近到一定距离就会刹停，这个过程没有引起过路妹子的警觉

不过，这项功能主要还是针对美国大型户外停车场居多，针对性开发的功能在中国来说还是有些水土不服的。首先在中国正儿八经供你日常停产的大型正规停车场就不多，小区里七扭八歪的挤作一团才是常态，并且行人密度极高，显然这样的环境对于召唤功能来说，是有些“强车所难”，一旦走错方向或者进入死胡同，马上进入“懵逼”状态，掉头是这辈子都不可能掉头的。

毕竟是前视摄像头及雷达还是要强悍的多，安全第一。

因此这项功能在中国的实用程度肯定是要打一些折扣，炫技成分居多。

但这是Autopilot、NOA（自动导航驾驶）、智能召唤等功能一步步走来，让我们看到特斯拉逐渐把不可能变为可能，从概念落地到现实、甚至真正到解放双手，这才是更重要的。

特斯拉模式，是最强的么？

不确定一定最强，但是特斯拉的模式的确自成一派，极具个人特色。就像是苹果，它强于软件，但却拥有软件、硬件双向驱动的能力。

或许你会觉得特斯拉的自动驾驶厉害，是因为他的硬件非常领先吧？其实并非如此。相反，特斯拉的硬件部分，可以用“人尽皆知”来形容，其缘由在于特斯拉一反它家常态，把自己的传感器配置完完全全公布了出来，你甚至可以照搬做出一模一样的布局，而这恰恰是特斯拉伟大的地方了，正如其早前就公布了一系列相关专利一般。

特斯拉又是怎么坚持在做这件事的呢，特斯拉在售的车型，都已经配备了完整的、支持自动驾驶的硬件，但是具体到实际体验当中，特斯拉认为自动驾驶能力不是一蹴而就的，应该通过不断优化软件系统，进而逐步提升、开放自动驾驶能力。

因此，软件或者说算法才是特斯拉整套自动驾驶系统中的核心，其硬件部分无非就是摄像头、毫米波雷达、超声波雷达的组合，高大上（昂贵）的激光雷达是没有使用到的。

至于主处理器芯片，也历经了从购到自研的三代迭代：

2014年-2016年，特斯拉配备的是基于Mobileye?EyeQ3的AutoPilot?HW1.0，包含1个前摄像头+1个毫米波雷达+12个超声波雷达。

2016年-2019年，基于英伟达的DRIVE?PX?2?AI计算平台的AutoPilot?HW2.0，以及后续的AutoPilot?HW2.5，包含8个摄像头+1个毫米波雷达+12超声波雷达。

2019年-近几年，将推出基于自主研发的处理器的AutoPilot?HW3.0，2019年中以后生产的Model?S、Model?X、Model?3已经配备了这枚性能远超第二代的FSD芯片，并且这一代并没有在其他传感器上做出改动，仅仅是升级了自动驾驶主芯片（但也不排除正式公布后升级部分传感器的可能）。

算力提升之后，特斯拉也是赶在2019年年末就推出了完全自动驾驶的预览版（FSD?sneak?preview），在这个版本中系统能够精准识别道路/停车标记、垃圾桶、桩桶、车道线、红绿灯，也就是说，特斯拉下一步就是开放城市道路完全驾驶功能了。

OK，轮廓是清楚了，那么摄像头、毫米波雷达、超声波雷达三者，又是如何协同的呢？我们不妨抛开各传感器的型号及参数（咱也看不懂），就来大致了解一下分布也好。

特斯拉标配的8枚摄像头，可以分为三颗前三目摄像头（长焦、标准、鱼眼）、两颗B柱摄像头、两颗翼子板后视摄像头、最后当然还有一颗后视摄像头。当然非要全算进去的话，Model?3还有一颗车内监控摄像头，只不过这颗监控摄像头对自动驾驶功能的贡献不大，主要为的是监控司机在自动驾驶过程中的注意力是否集中。

●前三目摄像头

●前翼子板后视摄像头

●B柱侧视摄像头

●后视摄像头

通过这8颗摄像头，特斯拉也就基本实现了360°无死角照顾，让自动驾驶功能的实现成为了可能。

说完了摄像头，还有这颗毫米波雷达也值得关注，从早期的博世方案，再到Autopilot2.5的大陆方案，后者在探测距离、重量、功耗方面均有所提升。不过目前这套硬件和算法被普遍认为对横向移动且反射较强的物体识别不佳（参考几次特斯拉撞上横向移动的卡车事故），因此在第三代自动驾驶当中，这将是特斯拉重点要升级、迭代的方向。

●特斯拉上的毫米波雷达

最后还有这配备多达12枚的超声波雷达没说呢，一般来说，超声波雷达最便宜最常见（例如我们车上安装的倒车雷达），但也最易受到环境的影响，想要运用在自动驾驶当中开发难度较大。

笼统上，我们认为超声波雷达探测距离十分有限，对于环境（尤其是温度、湿度）过于敏感，其次超声波雷达也无法精确确认障碍物的具体位置，因此笔者认为这12枚超声波雷达主要是在泊车以及超车中发挥避障作用。

说完软硬件配置，具体还是要落到实际体验当中去。特斯拉通过雷达和摄像头（视觉）的深度融合，做出了大规模商业化且迄今为止进步最快、体验最佳的自动驾驶系统。更重要的埃隆已经宣布：“在明年某个时候，特斯拉车主能在车里使用自动驾驶功能，无需人工干预”。

这不是遥远的将来，完全自动驾驶已经近在咫尺，难道特斯拉就是毫无争议的自动驾驶第一人了么？

论资金实力与专利技术储备：Waymo才是第一

之所以先说特斯拉，主要在于这是用户第一次接触完全意义自动驾驶的窗口，但是真要在自动驾驶领域说出个第一人来，就不得不提Waymo了。

Waymo应该算是这个领域最知名的公司了，最早Waymo只是属于Google的一个项目部，在2016年正式独立出来，成为一家专注自动驾驶领域的公司。并且Waymo自身致力于自动驾驶算法层的研发上，其自身并不参与造车。

Waymo的方法是打造了一套自动驾驶系统，让各个汽车厂商来适配，或者压根这些厂商就把车提供给Waymo让其代劳，因此Waymo更像是提供了一种解决方案，无论你是什么汽车厂商、生产了何种用途的汽车，都可以主动适配这套系统。

看到这里你是不是觉得忽然想起了什么呢？没错，这不就是手机里的安卓系统么，各个车企就像手机厂商适配安卓一般选用Waymo的解决方案，这套方案异常庞大、复杂，也只有Google这样的巨头才能够完成。是不是和特斯拉、苹果的闭环模式有着明显的区别？

既然是Google?，钱肯定是没有问题，经过那么多年研发，技术又进行到哪一步了呢？

就在2019年2月，美国加州机车辆管理局（DMV）公布了一份年度报告，这份报告中包含了48家在加州持证上岗的自动驾驶路测单位，Waymo位居第一且遥遥领先。这项排名，主要是取决于实验条件下所用的测试车数量、测试行驶里程、以及测试过程中的人工接管次数，当然是行驶里程越长、人工接管频次越少越好。

●来源：量子位

致力于"一步到位"的Waymo，在硬件的选择上相对特斯拉就激进很多了。首先是激光雷达，Waymo的激光雷达配备了自家研发的发射器，通过短距、中距、远距来搭建自家的镭射地图。其摄像头的门槛也要更高，不仅仅是更，还加强了在强日光以及暗光下的识别能力。

另外Waymo还选择的了电磁波雷达，相比超声波来说对环境的适应能力要强上许多，不怎么受气象条件的影响，更加稳定。这还没完，Waymo甚至还增加了不少补充感应器，包括但不限于声音辨识、GPS等，是不是高大上了许多？

虽说如此，毕竟Waymo的测试路况都是在实验条件下完成的，其路况复杂程度及样本都较为有限，数百辆的试验车一年所累积的数据，就算加上刚开放不久的Waymo?One无人出租运载服务，放在特斯拉巨大的交付量面前还是显得有些无力（当然特斯拉的自动驾驶功能是逐步开放的，预集也不存在小白鼠的问题）。

因此我们认为狭义上Waymo在自动驾驶领域的专利数目遥遥领先，但是广义上特斯拉又拥有更为海量的数据，各有所长。

还有来自主机厂的奋力一击

除了部分大厂会自己操办（例如通用的Super?Cruise），对于体量相对较小的主机厂来说，投入巨资独立研发自动驾驶显然是不经济的。

对他们来说，能够选择的其实不多，基本只能依赖与上游巨头供应商的合作。

首先由上游供应商完成硬件部分的匹配，一部分车企会基于软件来开发自动驾驶系统，但是受制于体量、资金等限制，一般还是要与供应商的基本方案相整合。在这种模式之下，想要发展并迭代自动驾驶能力就非常困难了。

这是因为这种形式的合作，一般是以上游供应商为主导，这就造成两边其实都没有太多的驱动力去提升相关的技术能力，供应商势必要优先服务更大体量的合作伙伴；因此在自动驾驶领域，大多数车企原地踏步且创新能力乏善可陈，无外乎是因于此了。

其实从这三条技术线来看，我们也就大概明白了为什么特斯拉的自动驾驶技术能够如此迅速的进化，与苹果相似的闭环研发体系，还拥有软、硬件双驱动能力，带来了目前最接近完全自动驾驶的全新体验。

当然我们也期待着Waymo大招落地的那天，还在踟蹰不前的传统主机厂商们，真的得加把劲了。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

提到汽车的自动驾驶技术，很多朋友都会想到特斯拉。毕竟特斯拉的自动驾驶技术在全球范围内都处于领先水平。但根据相关数据统计，2019年大约有50人丧生于特斯拉自动驾驶造成的交通事故。那么对于自动驾驶技术，我们又该作何评价，这项技术又是否应该继续发展下去呢？

首先，所谓的自动驾驶技术主要是通过人工智能，车辆雷达，监控以及定位等系统的合作对路面信息进行判断，进而自动驾驶汽车安全运行。很多车企都将自动驾驶技术作为一大卖点。目前搭载这一技术的车型除特斯拉之外还有很多，但是大部分的自动驾驶技术只能够达到L1-L2级。其中L1级驾驶主要包括一些驾驶功能，例如定速巡航，车道保持，而L2级的功能要更全面一些，其中包括危险预判以及一些驾驶功能。即便是特斯拉，目前也只能达到L2.5到L3级的水准，只能在正常路段下实现完全的自动化驾驶，但是在一些紧急情况或者是道路状况相对复杂的情况下，还是需要人工来进行驾驶。也就是说，目前特斯拉的自动驾驶技术能够应用的道路工况是非常有限的。

其次，之所以有人员伤亡与特斯拉的自动驾驶技术有关，还是因为这种技术有些被过度宣传了。除了官方所发表的广告以及言论之外，还有很多消费者认为特斯拉的自动驾驶技术已经达到了很高的级别，甚至把特斯拉叫做“神车”，虽然此前特斯拉也曾经修改过部分广告用词，但是对于消费者来说，特斯拉自动驾驶技术已经深入人心了。

最后，我们还是要从客观的角度来看待自动驾驶技术。虽然目前大多数的自动驾驶只能称之为驾驶，但的确能够在一定程度上提高行车安全性，例如危险警示系统，车道保持系统等功能都能够帮助驾驶者避开可能会发生的危险。除此之外，自动驾驶技术的发展能够给我们的生活带来很大的方便，未来很有可能会成为所有汽车的标配技术，因此我们还是需要去积极的研发自动驾驶技术。

综上来看，自动驾驶技术在还未成熟之前，不管是生产厂商还是经销商，都应该将其作为一种驾驶系统来进行宣传，避免误导更多的消费者。而对于技术研发者来说，自动驾驶技术研发过程中还需要不断创新不断发现，解决可能会带来安全隐患的问题。

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（运营人员：博洋）

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