其他車企的類似技術(shù)有被調(diào)查的情況。

傳統(tǒng)車企走“漸進(jìn)式”路線，從基礎(chǔ)輔助駕駛?cè)胧种鸩缴?。谷歌、百度、華為等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)選“跨越式”路線，造車新勢力直接瞄準(zhǔn) L3 階段。我國智能駕駛正處滲透率快速提升階段，預(yù)計 2024 年是 L3+智能駕駛落地元年。

硬件方面，大算力芯片和傳感器迭代降成本。軟件方面，算法持續(xù)迭代，軟硬解耦和艙駕融合成趨勢。

特斯拉 FSD 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法，通過大量訓(xùn)練模仿人類開車，今年 3 月推送最新版本。其組成的很多子系統(tǒng)已成熟，甚至成新車標(biāo)配。

華為 ADS 與特斯拉 FSD 在硬件和軟件上有不同。硬件上，華為 ADS 主要用激光雷達(dá)等傳感器，計算性能較強(qiáng)；特斯拉更傾向高精度攝像頭，計算依賴車載計算機(jī)。軟件上，華為 ADS 用多傳感器融合算法，適應(yīng)各種場景；特斯拉 FSD 依賴視覺算法，注重城市駕駛場景。

自動駕駛技術(shù)競爭不只是硬件比拼，軟件算法優(yōu)化和應(yīng)用場景拓展更重要。比如面對兩車有相撞風(fēng)險場景，華為 ADS 依據(jù)物理參數(shù)和駕駛邏輯決策，像西醫(yī)看??；特斯拉 FSD 通過收集全球百萬輛車數(shù)據(jù)，利用“影子駕駛模式”在實戰(zhàn)中學(xué)習(xí)，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的變量來決策。

特斯拉 FSD 純視覺方案優(yōu)勢明顯，靠強(qiáng)大算法和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，經(jīng)大量真實行車片段訓(xùn)練，能在復(fù)雜路況做接近人類的決策。

中國本土汽車品牌對特斯拉 FSD 落地態(tài)度各異，華為余承東宣稱有信心擊敗對手，小鵬汽車也不甘示弱。