9月5日， 特斯拉 在X上的官网账户在推特上发布了该 公司 AI 团队的路途图，重要包括特斯拉汽车的各种 智能驾驶 性能。路途图上强调重点之一是，2025年第一季度特斯拉方案在欧洲和中国推出F。FSD 最后于2020年10月在美国作为有限测试版推出，尔后逐渐裁减到该国的更多用户。2024年，特斯拉FSD V12上线并在北美大规模推送。
据海外媒体 最新 信息，特斯拉在中国推行最先进驾驶辅佐性能的方案或许碰壁，该公司AI团队发布最新期间表显示，或许要到2025年才干取得监管部门的同意。剖析师以为，特斯拉推延在中国大陆推出其全智能驾驶 （FSD） 驾驶辅佐软件，这对比亚迪、长安汽车、小鹏汽车等竞争对手来说是一个福音，中国汽车 厂商 可以应用额外的期间让本地司机置信其智能驾驶技术的优越性。假设说特斯拉FSD入华是一种减速其智驾行业上游位置的战略，中国厂商如何执行应答市场竞争新次第？独一无二，9月5日，长安汽车总裁朱华荣带来对智驾市场的趋向新观念，华为、地平线、长安汽车、小鹏汽车也在智驾路途上举措频频，本文启动详细解读。 汽车电动化放缓，智驾上车提速，特斯拉FSD带来哪些冲击？ 最近一年来，欧美车企放缓了电动化步调，纯电动汽车销量增长显著放缓。2022年，环球纯电动汽车的销量增速为57%。2023年，环球纯电动汽车销量到达911万辆，同比增长24%；2024年5月，环球纯电动汽车销量同比增长了17%，而插电混合动力同比增长了37%。在纯电动车增长放缓的状况下， 智能 驾驶上车速度优化，特意是中国市场。
“2023年，中国汽车产业产销超越了3000万辆，延续15年居环球第一，特意是在 新动力 、智能化、外型设计这三大畛域，中国汽车企业和环球并跑，在部分一些畛域领跑环球。2023年， 中国新动力汽车销量已到达950万辆，占环球新动力63.5%，2024年中国新动力汽车产销量将超越1100万辆。 ”长安汽车总裁朱华荣在腾讯云大会上示意，“在智能化方面，智能驾驶、智能座舱、智能网联，以前在奢侈车上才有的 科技 性能，在中国新动力汽车的搭载率曾经到达 66%以上。 ”依据盖世汽车统计的数据显示，2023年新动力乘用车市场搭载L2级别（含L2+、L2++)智能驾驶车型的销量达370万辆，市场浸透率超越51%。其中，20万-50万多少钱区间车型浸透率均曾经超越85%。2024年1-6月L2级以上智能驾驶装机量已到达424万套，浸透率到达51%。特斯拉官网 资料 显示，其智能驾驶系统分为基础版智能辅佐驾驶(AP)、增强版智能辅佐驾驶(EAP),以及齐全智能驾驶(FSD)三个类别。其中，FSD全称Full Self-Driving(齐全智能驾驶),是特斯拉辅佐驾驶 产品 组合中性能最完整的产品。自2016年以来，特斯拉CEO马斯克不时在探求特斯拉的FSD智能驾驶方案。2024年3月份,特斯拉FSD V12版本上线并在北美大规模推送； FSD V12智能驾驶更新为从感知到车辆控制的“端到端” 神经网络 ，训练算力+数据成为外围壁垒。 目前，FSD迭代稳步推进，最新的12.52版本 参数 优化至12.4的5倍，兼并了高速公路和城市技术栈，驾驶流利度进一步优化，详细改良包括更人造和更早的车道变动决策、仅经常使用视觉系统启动驾驶员监控、在高速公路上的端到端驾驶以及在Cybertruck上的FSD性能。此外，特斯拉增强对AI计算 中心 的投入，以满足其智能驾驶训练的算力需求。2024年底，特斯拉AI训练才干将优化至约9-10万个H100等效算力（对应90-100E FLOPS），以后云端算力为35E FLOPS。而以后国际智驾公司中，最强的华为智算中心算力为 3.5E FLOPS。 在自研智驾 芯片 方面，特斯拉智驾芯片AI 5估量于2025年12月左右推出，性能将是HW 4.0的10倍。 马斯克此前在Q2财报电话会议上示意，FSD有望年底入华，FSD将在12.6版本发布后登录中国、欧洲和其余国度。如今延早退明年第一季度。安康证券剖析称，FSD入华或许会成为国际智能驾驶畛域的“鲶鱼”，减速高阶智驾在国际的落地进程，高阶智驾畛域上游的车企和供应商会受益。 针对高阶智能驾驶，华为、地平线和小鹏有哪些破局点
近日，华为常务董事长余承东示意在新动力汽车的下半场，智能化是关键。余承东示意：“特斯拉的FSD的提高十分大， 它的下限挺高，然而有一个关键疑问，它的下限很低。 这就是华为S3.0的架构，端到端的类人智驾愈加安保，愈加高效。”据悉，有测试显示，当FSD遇到运动的红色或绿色货车时，有时会间接撞下来，好像将它们误以为了白云或树木。这种“熟视无睹”的状况，无疑给行车安保埋下了隐患。“华为最新发布的乾崑ADS3.0，在感知方面，咱们增强了在路况和环境的感知才干，最外围的就是端到端的仿生大脑，不只把 信息 无损传输，而且决策效率优化一倍，GOD有通用阻碍物的感知神经 网络 ，PDP有决策神经网络，同时外面还有绿色的天性安保网络，华为有信念自身的安保驾驶逾越同行的水平。”余承东强调说。华为ADS 3.0在识别感知才干上启动了全新架构的更新，经过云端和实车训练，使智驾系统具有场景了解才干，做出的驾驶决策更凑近人类司机。搭载华为ADS3.0的享界S9和阿维塔11曾经先后上市。
“阿维塔11是一款新奢侈轿车，高颜值、低价值、高科技的外延。这款车搭载3颗激光雷达、6颗 毫米波雷达 、12颗超声波雷达、13颗摄像头，一共34个 传感器 ，算力到达400TOPS，领有无图自驾NCA性能，搭配 鸿蒙 智能座舱，我在重庆上任务选择阿维塔11，从郊区到城区大概4个小时全程零接收，安保智驾成为奢侈轿车的代名词。” 长安汽车总裁朱华荣示意。华为乾崑ADS 3.0 驳回GOD（通用阻碍物识别）、PDP（预测决策规控）全新端到端架构，可成功车位到车位智驾领航NCA性能，同时还更新CAS 3.0全向碰撞预警系统，可允许更多速度区间的紧急刹停及横向避障性能。车企经过研发智能驾驶芯片建设护城河的尝试，小鹏汽车有了最新的停顿。8月27日，在小鹏汽车在10周年的优惠上开创人何小鹏示意，公司自研的图灵芯片于8月23日流片成功，可同时运行在AI汽车、AI机器人和航行汽车上。而早在往年5月，小鹏汽车推出了能量产上车的端到端智驾大模型，该模型蕴含神经网络XNet、规控大模型XPlanner、大言语模型XBrain三大部分，展现了小鹏汽车在智能驾驶软件方面的全栈才干。
何小鹏说：“小鹏图灵芯片是专为L4级智能驾驶而设计，并为AI大模型量身定制。该芯片装备了40核 处置器 、2个独立的图像ISP以及2xNPU自研神经网络处置大脑，其弱小性能可允许最高达30B参数的大模型运转。经过自研芯片，小鹏汽车能够在智能驾驶软 配件 效率上启动更深化的优化，为成功从L2到L4级别智能驾驶的逾越打下松软基础。”
在小鹏智驾方面，何小鹏强调，现阶段到达基于轻地图的全国都能开；第二步是2024年四季度搭载驳回轻雷达、轻地图方案，成功门到门智驾体验；到了2025年下半年成功类L3智能辅佐驾驶，百公里接收次数＜1次；到2026年成功部分低速场景人不在驾驶位开车的才干。地平线开创人余凯则以为，随着智能驾驶时代的减速来到，技术正在产生拐点。4月24日，地平线在“征程所向，向高而行”2024智驾科技产品发布会上，发布了全新Horizon SuperDrive™全场景智能驾驶处置方案，遭到了行业宽泛关注和探讨。地平线的SuperDrive可提供全场景、全天候的高阶城区智能驾驶性能。应战闹城市，比如3年前，像SuperDrive这样一个系统，靠11个摄像头加一个前置激光雷达，在复杂场景外面通行跟博弈是无法构想的。7月，地平线开创人兼CEO余凯和公众汽车团体（中国）董事长兼CEO贝瑞德，一起试乘了地平线高阶智驾系统SuperDrive。在50分钟的城区雨天晚高峰试乘体验中，SuperDrive成功全程零接收。依据布局，地平线HSD将于2024年第四季度推出规范版量产方案，并将于2025年第三季度成功首款量产协作车型交付。余凯对媒体示意，置信到明年Q3，SuperDrive量产后会出现出一个十分具有吸引力和竞争力的高阶智驾产品。 本文由 电子 发烧友 原创 ，转载请注明以过起源。微 信号 zy1052625525。需入群交换，请参与微信elecfans999，投稿爆料采访需求，请发邮箱zhangying@huaqiu.com。
特斯拉FSD被传将入华，逼着余承东亏本卖智界S7？
日前举办的广州车展上，华为终端BG CEO余承东回应了在之前智界S7发布会上说出的“亏钱卖智界S7”的说法。 余承东提到“更多的年轻人他们购买力还是有问题，我们希望他们能体验到华为的智能驾驶”。 从余总的说法来看，智界S7的亏本原因主要是希望年轻人以更低的价格体验到华为智能驾驶。
同样，被当做智界S7竞争对手的特斯拉Model 3，在迎来2次涨价之后，近期还传出了FSD即将入华的消息。 同为25-26W起售的纯电动轿车，智界S7面前绕不开的肯定是特斯拉Model 3。 尤其是当FSD全面入华之后，两辆车型从功能到价格都有一股“针尖对麦芒”的势头。
那么问题来了，让智界S7亏本卖的真正原因，是余总让大家都能体验智能驾驶的良苦用心，还是面对FSD即将入华所做的对应决策呢？
特斯拉FSD入华，该慌张的应该是谁11月18日，特斯拉博主WuWa引消息人士的说法，特斯拉FSD即将进入中国，一切准备就绪，但特斯拉尚未正式宣布这一消息。 同时，有国外媒体发现，特斯拉已经开始为欧洲、中国和澳大利亚新车主提供包含FSD测试版信息的用户手册。 这些信息表明，特斯拉FSD正式入华或许已经没有那么遥远。
不过有意思的是，极越CEO夏一平引用了一则海外博主的推文，并表示“纯视觉城市NOA的PK就要开始了”。 作为同样采用纯视觉方案的极越01，如果特斯拉FSD入华它将会是最先进入PK场的品牌。
不过，第三季度就交付24万辆（根据特斯拉三季度财报数据）的特斯拉，它的目标不可能仅仅瞄准极越一家。 很有可能的是，国内所有支持城市NOA的品牌都将会受到特斯拉FSD带来的挑战。
而国内卷NOA最凶的几家品牌，莫过于华为、小鹏、理想。 这三家都有一个共同点，即使用了雷达+摄像头的混合方案来实现城市/高速NOA领航辅助。 当成熟的纯视觉NOA进入战场，特斯拉拥有绝对的成本优势。
我认为或许这次特斯拉FSD入华，最该慌张的是华为，这也是华为技术路线所决定的。
华为的GOD网络与雷达强绑定，才是亏钱主因在今年的智能驾驶系统中，华为ADS 2.0高阶智能驾驶系统基本上可以被称为业界“教科书”式的典范。 在多家媒体评测智驾体验中，不依赖高清地图实现智能驾驶、搭配不断的AI训练以优化应对复杂场景，这两点基本是华为ADS 2.0的主要优势。
而在华为ADS 2.0系统中，最重要的两个关键词是GOD（通用障碍物检测网络）和PCR（道路拓扑推理网络）。 简单来说，GOD网络解决了汽车“看得懂物”的问题，PCR解决了汽车“看得懂路”的问题。
华为GOD网络的出现，可以说是一个巨大的创新，因为GOD网络的出现拥有更强的感知能力和决策能力。 其中感知能力的提升，得益于华为利用了其激光雷达，将摄像头和激光雷达汇入一个时空网络，之后进行感知处理。
由于华为GOD网络采用方式是Occupancy network占用网络算法，这种算法就是将世界划分为N个网格单元，摄像头和雷达采集的数据定义哪个单元格被占用，从而获得不同体积的3D占用网络成像。 也就是说，华为GOD网络的实现，既需要视觉向的摄像头，又需要激光雷达，两者实现了深度绑定。
另外，华为GOD网络同样是一套基于人工智能的自动驾驶系统，但华为的逻辑并不相同。 华为GOD网络的逻辑是汽车发现有价值（陌生）的场景发送云端自动标记，通过NeRF算法构建3D空间。 华为将算法训练从汽车端后置到服务器端，用NPU算力芯片来解决算法训练问题，汽车端则更多收到算法OTA部署后实现更新。
我们可以将整个智能驾驶分为几个环节，感知（看or扫描）-标记-学习-处理。 华为GOD网络就可以将标记与学习这两个耗费算力资源的事情后置到服务器端解决，汽车就只需要负责“看”和“开车”就好了。
而特斯拉采用完全不同的思路，尤其是即将上线的V12版本，被马斯克成为“端到端”的自动驾驶系统。 V12的FSD内核利用了AI程序和神经网络，车辆的AI程序通过不间断地拍摄画面，和特斯拉积累的历史数据进行对比，找出接近的场景，然后AI去学习当时人类怎么操作。
所以特斯拉FSD的处理流程可以理解为：看-对比-寻找经验-学习-处理。 实际上特斯拉利用了神经网络，将更多的处理权放在AI上。 借助于特斯拉拥有的海量用户数据和特斯拉超算中心，将这些数据喂给AI并不是件多困难的事。
所以从逻辑来看，华为GOD系统倾向于“看”和“标记”，特斯拉FSD更倾向于“看”和“学习”，两者有着根本性的不同。 这也意味着，华为GOD网络的实现必须要借助于激光雷达等N多传感器。
ADS 2.0硬件做了精简，但与特斯拉相比还是贵熟悉华为智能驾驶的朋友应该会记得，华为的智能驾驶硬件经历了ADS 1.0和ADS 2.0两个版本。 华为ADS 1.0需要拥有3个激光雷达、13个外部感知摄像头、6个毫米波雷达、12个超声波雷达，如今阿维塔也在使用这套方案，但车企号称成本过高，甚至达到10万上下。
华为ADS 2.0就将激光雷达数量减少至1颗，外部感知摄像头11个，毫米波雷达3个，甚至芯片都减掉了一块。 根据相关资料，这套价格停留在3万元以内，ADS 2.0的硬件成本明显减少。
智界S7也使用的是ADS 2.0硬件，也意味着光这套传感器就3万元成本了。 如果以预售价格来算的话，不支持智能驾驶的智界S7售价25.8万，支持智能驾驶的版本售价29.8万，两者相差4万元。 算上支持高阶智驾的S7 Max版增加了155km续航的话，确实智界S7会存在亏钱的问题。
不过反观特斯拉，特斯拉使用纯视觉方案，全车只有8个摄像头。 特斯拉8个摄像头硬件成本仅为200美元左右，折合人民币约1400-1500元。 相对于华为的3万元的感知硬件，特斯拉摄像头成本几乎可以忽略不计了。
加上FSD功能的特斯拉Model 3焕新版售价为32.54万（其中包含FSD完全自动驾驶能力6.4万元），支持智驾功能的智界S7 Max也要29.8万起，两者之间仅相差不到3万元。 余承东说智界S7亏钱卖这件事，确实并非口嗨。
不过，现在的特斯拉Model 3可是经过两轮涨价的价格，特斯拉对成本的控制要明显比华为现有模式更有效。 如果特斯拉FSD入华再降到之前的价格，到时候会亏得更多。
智界S7现在采用的亏本卖车操作，或许是特斯拉FSD入华之前抢占市场的唯一有效操作了。
车企的“智能化焦虑”，到底该如何解决？
撰文/韩玲
编辑/ 张南
设计/ 师超
车企对汽车智能化的渴求从来没有像今年这么迫切过。
一方面各大车企掌门人都不遗余力推动智能化迭代提升用户体验，另一方面，今年的汽车市场前所未有的卷，车企拿不出差异化的产品意味着后面很可能错失上牌桌的机会。
6月末，小鹏和理想相继在北京推出城市智能驾驶应用，明面上看双方颇有一番较量的意味，但背后传达的深意却是智能化的号角已经吹响，谁能跑得更快跑得更远，谁就能在未来的厮杀中存活下来。
智能汽车时代的竞争才刚刚开始。 在第十五届中国汽车蓝皮书论坛，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏表示：“当前的竞争格局是‘各领风骚一两年’，下一个5年才会看到谁会成功。 ”
中国汽车蓝皮书论坛主席、汽车商业评论总编辑、轩辕之学校长贾可博士也持有相同观点。 他认为，现在还是“各领风骚三五年、城头变幻大黄旗”的阶段，竞争格局还未形成。
国内汽车产业潮起潮落的发展趋势，使得企业不得不用长线思维、长期主义来面对不确定性的市场竞争。 而智能化自然成为车企发力的抓手。
“如果在牌桌上，手里只有电动化一张牌，没有智能化、生态化的准备，最终车企还是要面临着重新洗牌。 ”贾可的这番话一针见血的指出了车企当前面临的焦虑。
由于智能驾驶、智能座舱本身系统复杂、集成度高，只凭企业单打独斗难以在成本、规模和用户体验上取得平衡，因此，不少业内专家呼吁用大生态取代小圈子。 在清华大学汽车产业与技术战略研究院院长赵福全看来，汽车智能化产业链公司必须保持开放和同创，未来的创新，闭门是没有竞争力的。
小圈子不如大生态如何拿到下半场入围赛的门票？今年，在这个问题上，几乎所有的车企都达成了共识，就是智能化。 就连过去害怕“失去灵魂”的传统车企，无一例外都在加大布局汽车座舱和智能辅助驾驶。
前段时间，就在马斯克访华后，有消息传出特斯拉FSD（全自动驾驶功能）即将入华，上海将作为第一个试点城市开放，这则消息让不少车企都捏了一把汗。 与特斯拉被引进国产化落地相似，如果FSD顺利完成本土化，新的鲶鱼效应或许会继续上演，尤其是国内以智能驾驶为卖点的车型将会受到冲击，自主品牌或将在智能驾驶上将掀起新一轮争夺战。
更甚者，如果未来特斯拉为了开拓市场，以更低的售价快速普及FSD在国内的订阅率，极可能会引发新一轮的软件价格战。 实际上，马斯克曾公开表示，为了提升销量和规模，特斯拉能零利润出售产品，而未来特斯拉可以通过它的自动驾驶软件赚钱。
内外部激烈的市场竞争，留给车企反击的时间越来越少。 全栈自研，还是与供应商合作，成为摆在车企面前的难题。
对于绝大多数车企而言，全栈自研并非易事。 网络集团副总裁、智能汽车事业部总经理储瑞松在接受媒体采访时表示，综合软件、软硬一体、数据驱动三个因素来看，真正能够全栈自研智能驾驶的车企少之又少，未来绝大部分车企需要寻求合作伙伴长期合作。
因此，高性比价的选择其实是与供应商合作，抢先拿到下半场入围赛的名额。 汽车产业迎来智能化的变革，当前车企需要的不只是零部件供应商、更是能让灵魂与躯体融为一体的合作伙伴，在今年上海车展期间网络率先作出改变，重整传统整车厂和供应商之间既定的关系模式，重塑新一代的整零关系。 这有望给车厂及供应商带来全新的合作模式，从而各自发挥所长，实现商业共赢，进而推动整个行业加速向智能化转型。
在第十五届蓝皮书论坛上，网络智能驾驶事业群组ASD硬件平台部总经理赵姝岩再次重申了网络开放共建的生态理念。 “行业应该用开放的生态去应对市场的不确定性。 因为智能化已经不是一种趋势，而是在可见的时代我们已身处其中了。 ”
事实上，智能化的讨论并非是今年才开始的，过去几年行业也在频繁谈到智能化的落地应用，但最后产出的效果却不尽如人意。 这与车企选择的合作模式有关，过去车企更喜欢单一作战模式，但智能化系统本身复杂度高，集成性强，车企单打独斗很难满足技术产品需要快速迭代的需求，并且花费的时间、资金成本巨大，投入和产出效益不成正比。
在这样的背景下，企业如何破局？在新时代，汽车行业需要建设大生态圈，车企通过与生态链伙伴建立新型的、长期的、互信的合作关系，发挥各自的核心竞争力，才能在激烈竞争中保持竞争力。
作为智能驾驶的先行者，网络用开放的战略以及合作态度给行业打了一个样，也为车企和供应商的合作模式带来新的思考，长远来看，有望引领行业新型整零关系的塑造。
现阶段，车企很难同时具备智能化、网联化和电动化的核心技术。 因此，产业开放协作带来的结果是车企更强大的竞争力能力。 中国汽车芯片创新联盟秘书长原诚寅指出了汽车产业共建生态、协同合作的重要性，他认为整个汽车产业要打造一个健康、可持续发展、协同合作共赢的创新生态，这不仅是简单供应链上下游的协同，也包括由终端客户对于上游开发者提出来的应用需求的协同，以及政策、资本、产业、研究机构的协同。
竞争加剧，行业亟需一剂“智能化良*”现在，汽车电动化的淘汰赛已经在智能化阶段再次上演。
根据网络Apollo的分析，到2026年，搭载了记忆泊车、高速领航、城市领航等L2+级别高阶智能驾驶系统车型的市场渗透率将超过15%，产业迎来智能化的跨沟期。 届时，高阶智能驾驶市场的爆发将引发汽车产业新一轮洗牌，未来3年成为关键窗口期。
前不久，麦肯锡做过一个中国消费者调研，其中75%的消费者对高速智能辅助驾驶有需要，60%的消费者对城市智能辅助驾驶有需求。 这说明，智能驾驶的需求依然旺盛，但问题在于，现在市场无法为消费者提供能满足其需求体验的产品。
在今年理想春季媒体分享会上，理想董事长、CEO李想谈到了城市NGP（城市智能驾驶）的重要性。 “就像你买了一个二三十层的楼房，它是有没有电梯的差别。
储瑞松也称：“谁能率先为消费者提供安全安心、有真实获得感的智能驾驶体验，谁就有可能在下半场智能化的竞争中获得先机。”
自动驾驶“进城难”一直是目前车企面临的普遍难题，尤其是在用户使用场景超过70%的城市道路，由于技术、成本和政策法规等因素，市面上提供城市智能驾驶功能的产品少之又少，并且体验参差不齐。
为此，面向广大车企，网络Apollo发布《网络智能驾驶开放白皮书》，在保障用户体验的目标下，网络改变行业以往“一锤子买卖”的形式，以更开放的态度陪伴车企、并助力车企取得智能驾驶的领先地位和商业成功。
针对车企的“智能化焦虑”，网络带来它的良*。 网络Apollo 的旗舰产品城市智驾Apollo City Driving Max，搭载两颗 NVIDIA DRIVE Orin，算力508TOPS，这是国内唯一一款使用纯视觉感知就能在城市道路上带给用户连贯体验的产品，目前首发车的产品定义还包括激光雷达，以实现“纯视觉+激光雷达”的感知冗余。 由于这款产品使用的是“轻量级高精地图”，相比传统的高精地图，能以更低的成本快速推进城市智能驾驶的落地。
同时，行泊一体产品Apollo Highway Driving Pro也完成了产品升级，其算力平台升级至单TDA4-VH平台，相比双TDA4-VM，新产品的AI算力、CPU算力使用率都不到50%，能在更低算力、更低成本条件下实现更高阶的行泊一体功能。 而网络Apollo与岚图深度合作的首款车型-新款岚图FREE，搭载了Apollo Highway Driving Pro智驾产品，包含高速领航、城市驾驶辅助、全场景高效泊车等辅助驾驶功能。
有着出行最后一步之称的智能泊车，已经成了智能驾驶率先落地的场景之一。 为了降低新手司机泊车难度，提升老司机泊车效率，网络Apollo升级了自主泊车产品Apollo Parking，新产品在Top5停车位类型的泊车成功率超过99%，泊入垂直车位仅需28秒。
除了智能驾驶，在智能座舱方面，网络Apollo拥有小度车载OS、小度语音SDK。 其中，小度车载OS为整包方案能快速搭载量产，小度语音SDK则基于大模型本地化部署，实现全时全双工、百毫秒级响应。 与此同时，网络文心一言大模型已经开启邀请测试，利用文心大模型能力重塑用户与智舱的关系，探索新一代AI智舱出行场景。
在Tier 1领域，网络具有浓厚的互联网背景，其产品创新和技术能力都是业内领先。 进入汽车行业后，网络将敏捷开发与ASPICE®遵循的传统V模型进行深度融合，并通过了ASPICE® CL3的组织级评估认证，成为行业内首家实现二者深入融合、并通过权威机构认证的Tier 1。
目前，网络Apollo正在稳步推进产品落地。 上海车展后，网络Apollo进一步刷新量产成绩单——Apollo汽车智能化解决方案已在31个汽车品牌、211款车型量产，累计搭载超900万辆，稳居Tier 1前列。 在AIGC火热的当下，网络利用过往技术积累，以文心大模型为基础，针对车载场景进行专项训练和模型精调，落地了国内首个具备可量产能力的新一代AI智舱探索成果，目前已经有多家OEM在与网络Apollo探讨合作。
智能汽车时代，车企面临的挑战不仅是产品的智能化升级，还有传统主机厂和供应商之间既定的关系模式，唯有生态圈中的各方秉承开放共建的态度，才能在这场全新的产业革命中夺取胜利。
高阶智能驾驶“进城”：L4级无人驾驶竟是赔钱买卖？
特斯拉自动驾驶入华的技术思考
特斯拉FSD入华的消息已经不是第一次传开了，虽然每一次最终都被确认为假消息，但事实上早在2021年，特斯拉就在上海落成并启用了本地化的数据中心，以满足国内监管和政策方面的要求。 此外，特斯拉还在国内组建了FSD的本地运营团队，并从总部调来工程师进行培训，同时还计划在国内建立规模达上百人的数据标注团队，为训练算法做必要的准备。
更重要的是在去年11月，工业和信息化部、交通运输部等四部委联合印发通知部署开展智能网联汽车准入、上路通行试点工作，为此准备已久的特斯拉FSD也被认为进入了“入华倒计时”阶段。 同一时间段，FSD V12的软件系统开始内部部署，更新版本号为2023.38.10，马斯克也确认了这一消息……这一切都无不在释放一个信号：FSD可能真的快来了。
强化人工智能，FSD技术存在理论优势
新能源汽车经历了如同“坐火箭”一般的超高速发展阶段，已经将智能驾驶成功培养成自品牌、价格、外观内饰之后的第四大决定性要素，短视频平台大量车评人和测试机构都以智能驾驶为主要看点进行传播，也进一步拔高了用户的智能驾驶技术的期待，大家也都以看新奇看热闹的心态，来看这台车是否能躲过“鬼探头”，又是否能解救新手司机的“泊车困难综合症”……
从技术角度来看，当前的智能驾驶体系大多数都是模块化的设计，也就是感知、决策和执行三个主要模块。 感知就是用摄像头、雷达来扫描环境，相当于人的眼睛和耳朵，而决策就像人的大脑，由它来分析感知模块送来的数据，从而做出决策，并发送到执行模块。
不难看出这一套流程虽然很符合逻辑，但有几个比较明显的问题，首先就是太被动，必须要情况已经发生，它才会做出对应的反应，摄像头或雷达必须探测到情况，再交给决策进行判断，最后再传递给执行单元进行紧急避让、紧急制动等操作。 其次是流程太长，可能会产生所谓的联级误差，也就是一开始犯了个小错误，后面就会像滚雪球一样彻底变成一个大错误，从而导致反应延迟甚至还没来得及反应就已经遭遇事故。
所以，如果要达到更高级别的智能驾驶，流程就不能太“被动”，也不能太复杂，需要车机主动分析场景，提前做出可能性的预判，而这恰恰就是特斯拉FSD一直在强调的。
FSD V12利用人工智能即时演算来模拟真人驾驶员
特斯拉在去年底推出的智能驾驶方案FSD V12被称为“端到端”方案，汽车上的各种传感器不停地捕捉道路场景，但这些信息不会被传递给预先编制好的程序模块去进行被动计算，而是直接送给一个人工智能神经网络计算中枢，由这个模拟人类大脑的智慧中心去进行实时思考与分析，进而得到控制指令并直接传递给汽车操纵系统，实现对从道路端到驾驶端的直接联系。
这时候你可能会问：“人工智能就那么靠谱么？”事实上从全球范围来看，也只有全球出货量第一的特斯拉才可能有机会回答这个问题，在最近几年，FSD依托全球数百万的特斯拉汽车保有量，不断输入车载视频数据对系统进行训练，直到完成了千万级别的视频训练量之后才终于推出了V12版本，这个数据量和时间成本是非常可怕的，虽然马斯克在1月25日的特斯拉全年财报电话会上强调FSD可以授权给其他车企，但国内新能源品牌可能不会为此唯特斯拉马首是瞻，原因我们后面细说。
信AI还是信人类？法规仍持保守意见
虽然FSD雄心勃勃，但智能驾驶在现阶段依然属于辅助驾驶的范畴，像特斯拉宣传的那种全面自动驾驶还未获得法规允许。 我国《交通安全法》明确规定，机动车驾驶人不得有拨打、接听电话等行为，使用完全自动驾驶的话，驾驶人大概率会走神玩手机，甚至还有人可能会直接呼呼大睡，在已有的多起涉及自动辅助驾驶的交通事故纠纷中，原本可能是双方共同的责任，法院也会以使用自动辅助驾驶为由，判定其中一方承担主要责任。
即便是在特斯拉的大本营美国，对自动驾驶也始终保持相对保守的态度，比如加州最近就通过了一项新法规，禁止车企过度宣传端到端智驾系统的“全自动驾驶”能力，这说明全球范围内的社会各界，对端到端智驾系统试图模拟“人类大脑”规划决策能力的技术方向依然持怀疑态度吗，这也为FSD V12力推的这条全新智驾路线蒙上了不确定因素。
问界获发深圳L3自动驾驶测试牌照
除此之外，目前FSD完全自动驾驶即便在北美地区也仍然处于测试阶段，这也就意味着FSD还没有达到真正成熟可用的状态，再加上中国的路况比北美更加复杂，现阶段的FSD难以满足开放条件，仍需要继续深挖训练数据来摆脱人工智能大模型“水土不服”的问题。 不过好消息是去年年底，比亚迪、问界等品牌已经在深圳、重庆等地获得了L3自动驾驶测试牌照，可见相关部门对自动驾驶依然是保留了乐观态度。
国产也有对应的纯视觉智能驾驶辅助方案
跟还是不跟
国产智驾路线或“两条腿一起跑”
FSD V12的出现相信也给国内的新能源品牌敲响了警钟，被动式智能驾驶从成本来说明显偏高，因为每个组成模块都包含着多个小模型的组合，如感知模块可能包含分类、追踪和定位等不同 AI 模型各司其职，而且这个复杂的模块式架构会随着软硬件升级与逐步深入，对计算能力和海量数据处理能力需求的指数级暴增，又会增加成本。
而如果实现自动驾驶的成本过高，就只会有少数“领先用户”采用，销量不够大、企业利润不够多，就会缺乏资金进行技术创新投入，迟滞技术的迭代升级进程，形成恶性循环，所以降低软硬件成本是普及智能驾驶的大前提，因此推动类似FSD V12“端到端”技术是势在必行。
不过，一如我们前面所说，“端到端”的人工智能基于大量的行车数据，为什么我们国产新能源品牌不能直接用FSD的方案呢？这是因为特斯拉是纯视觉方案的倡导者，而国产新能源企业有很多是雷达+视觉方案，甚至还有纯雷达方案，所以不同企业对训练数据的需求也是不一样的，并不能简单地奉行拿来主义，这就逼得各大厂商只能各自为阵，以相对缓慢的进度来累积人工智能所需的数据。
华为已经在算法上接入人工智能推理
而在这个累积量变的期间，新能源智驾自然就还得依靠传统的被动式方案，这也就意味着在未来相当一段时间内，智能驾驶依然会停留在辅助驾驶阶段。 不过为了降低成本，各大品牌现在也都开始为智能驾驶硬件做减法了，以华为ADS 2.0方案为例，相对ADS 1.0取消了2个侧向激光雷达、2个侧前方和1个后方毫米波雷达，摄像头也从原本的13个减少到了11个，但与此同时，也在算法上做了大提升，其中BEV算法就倾向于“端到端”的方案，而且还减少了对高精地图的依赖，总体来说释放的信号就是强化L2级辅助驾驶，不对L3及以上的智能驾驶好高骛远，这也代表了当下国产新能源智能驾驶平台的态度。
国内车企智驾系统重新“排兵布阵”
城市智驾大练兵面对越演愈烈的特斯拉FSD入华消息，国内标榜智能化的新能源车企们也已经下定决心，几乎全在近年涌向了智能驾驶最难攻克的城市道路。
曾经用“冰箱彩电大沙发”定义智能座舱的理想汽车，过去一年多时间里，一直在投入重金招兵买马，恶补智能驾驶短板。 去年年末，理想宣布已经提前推出了覆盖超100座城市的智驾功能。
没过两天，原本计划在今年年底完智能驾驶扩城200座目标的小鹏汽车，也宣布提前一年完成任务。 在新车型X9的发布会上，公司创始人何小鹏透露，其智能驾驶系统XNGP已经覆盖了国内243座城市。
哪怕是在智能化领域一度相对保守的比亚迪，也不得不在智能驾驶上表决心。 不久前举办的比亚迪“梦想日”活动上，比亚迪首次系统地展示了自家在智能座舱、智能驾驶等领域的技术储备和应用。 人员数量上看，比亚迪智能驾驶团队有多达3000多名软件工程师、1000多名算法和硬件工程师，远超上述两家车企，甚至可以跟华为智驾团队一拼。
当然，人多不证明技术强大，但至少能看出在智能驾驶领域几乎没有基础的比亚迪之决心。 有意思的是，去年3月，比亚迪董事长王传福还在评价无人驾驶技术就是“忽悠人”，认为现阶段的法律法规、技术成熟度都不足以让无人驾驶落地。
现在，在冲击高端市场的压力下，比亚迪不仅要智能驾驶技术自研，还要纳入外部供应商做保障，比如跟自动驾驶解决方案供应商网络Apollo、Momenta合作，传闻还要将大疆车载纳入供应链。 根据比亚迪的时间表，今年第三季度仰望U8车型就将搭载城市领航辅助功能。
如果说，自动驾驶是汽车智能化角逐的皇冠，那么实现城市场景高级别智能驾驶就是皇冠上的明珠。 按照理想汽车董事长李想的说法，如果如果高级别智能驾驶没办法在城市场景实现，那就像买了高层楼房却没有配备电梯，“以后在中高端市场只有被淘汰的结果”。 如今国内竞争者已经纷纷就位，选择哪条技术路径来实现这一目标？车企“大干快上”的过程中，谁会成为“炮灰”？
技术路线去繁就简高级别智能驾驶进入城市的政策层支持已经就位。 去年11月中旬，工信部、公安部等四部委联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，决定挑选具备量产条件的L3和L4级智能网联汽车开展准入和上路试点。
从多年的尝试结果来看，全场景、全天候的自动驾驶只能发生于固定的小型区域，前面也提到，配备L3智驾系统的车企至今仍是个位数，且都还是在高快速路区域的测试阶段，落地复杂的城市路段恐怕还有一段时间。
L3是一个分界，以下是辅助驾驶或高阶智能驾驶（L2.5）、以上自动驾驶
而高阶智能驾驶系统的技术路线并不固定，从感知端技术划分，既有特斯拉力挺的“纯视觉路线”；大部分车企一开始选择的是结合激光雷达、毫米波雷达和摄像头等多传感器的的感知路线，甚至还在后期加入了高精地图作为辅助，提供更丰富的道路信息。
不过，特斯拉的纯视觉路线已经在争议中实现正向收益的同时，众多车企的辅助驾驶功能的商业价值都还没能展现出来，市场竞争环境又从去年开始变得愈发激烈。 在车企纷纷加入价格战的同时，诸多车企选择抛弃需要高投入的传感器设备和高精地图，迅速调整路线向特斯拉靠拢。
高精度地图成了首先被抛弃的辅助产品。 高精地图的作用类似于导航地图，但一般要达到分米级，还要提供大量行车辅助信息，包括各种道路细节。 高精地图供应商四维图新的CMO孟庆昕曾解释，高精地图和我们常用的导航地图完全不一样，它可以被理解为写给车的整体的算力模型，也可以说高精地图是一种具备“超视距”感知能力的传感器。
按照最初设想，高精度地图与车道智能硬件设备交互信息，就相当于为汽车开了上帝视角：路是明确已知的，行车只需要要关注行人和其他交通参与者即可，能大大减轻车端感知和决策的压力。
但是高精度地图最大的应用难点在于，建图所需时间和经济成本都非常高昂，更别说要保证地图“鲜度”需要付出的成本。 业界数据显示，分米级地图的测绘成本为每公里10元左右，而要达到厘米级地图的测绘成本可达每公里1000元。
另一方面，高精地图采集资格并不易得，只有少数供应商和车企有这一资格，而图商现在普遍还是3个月更新一次高精地图，对于高阶智能驾驶系统来说最理想的状态是日更或小时级的更新。 “鲜度跟不上，高精地图还有什么用？像华为光采集上海高精地图就花了2年，还没采集完，怎么保证更新？”业内人士对于高精地图更新慢也给出了解释，主要还是因为成本太高、城市路况又太复杂。
因此，2022年10月，“造车新势力”中小鹏率先发声，宣布将不再依赖高精地图，2023年下半年无高精地图的辅助驾驶功能会向数十个城市的用户、通过OTA的方式推送；2023年3月，理想跟进，宣布端到端训练出、不依赖高精地图的城市NOA导航辅助驾驶系统会在2023年内进行测试；同月，人工智能芯片供应商地平线和华为都传出消息，将推出类似的智驾解决方案，也就是去年4月面世的华为ADS 2.0系统