AI+汽车智能化系列：车企智驾路测体验比较

算法/功能理论层面

特斯拉FSDv12版本实现了感知与规控的全栈端到端技术，支持北美的完全自动驾驶。

国内车企采用BEV+Transformer技术提升感知精度，并增加基于学习的规控算法比例，算法框架正向端到端发展。

华为和小鹏预计在2024年第三季度实现端到端智能驾驶算法，领先于其他企业。

路测体验层面

建立了智驾道路实测评判框架，通过"启停+行驶"双环节评估车企智能驾驶能力。

启停环节：包括权限限制、启动、断点接管和结束。

行驶环节：城市覆盖面、道路覆盖面和临时处理。

智能驾驶算法能力与数据积累形成正循环，头部玩家迭代速度较快，需要高频跟踪。

车企维度

特斯拉在智能驾驶方面表现优异，接近人类驾驶水平，但在反应速度上略有差距。

国内车企如华为、小鹏在原地启动、道路覆盖和场景处理上与特斯拉有差距。

蔚来、智己、阿维塔等其他车企在启停、道路覆盖和场景处理上表现更弱。

场景维度

特斯拉实现全场景覆盖，而国内头部OEM在困难场景下的优秀率约为40%，简单场景下约为50%-60%。

华为的数字表现相比小鹏较弱，主要因为小鹏的驾驶算法策略更保守，缺少主动变道等行为。

行业趋势

全行业正加速智能化转型，OEM和Tier供应商加大智能化投入。

智驾核心环节围绕OEM展开，数据驱动算法提效，进而推动硬件迭代。

以特斯拉为代表的企业，正持续迭代全栈端到端算法，实现功能落地。

产业布局

OEM整车厂商、核心芯片硬件厂商、智驾传感器厂商和独立算法商正加速端到端算法开发。

智驾算法产业发展进入深水区，需要大算力和大数据支持，以实现从L3有条件自动驾驶到L4完全自动驾驶的过渡。

（获得原文，加小编微信号zhijiashexiaoming）