重构汽车智能的「新赛道」上，中国汽车企业如何与特斯拉正面对抗？
来聊一聊最能反映汽车「智能化」的自动驾驶技术。  这事得从我们的老朋友特斯拉说起。   特斯拉完全凭借一己之力将全球的汽车厂商拉进了不得不发力的自动驾驶赛道。凭借不断OTA完善的高速巡航Autopilot、自动辅助导航驾驶NoA（Navigation on Autopilot）和逐渐开放路测的FSD beta（Full Self Driving beta）功能，特斯拉在自动驾驶的道路上一路狂奔，逐渐拉开了竞争者和跟随者的差距。  特斯拉所坚持的纯视觉+毫米波雷达方案其实并不被业内所看好，一个重要的原因是视觉的感知能力还远没有达到人类认知的水平，总会有一些你想不到的Corner Case出现，让视觉感知系统失效。但从FSD beta版本广泛的内测来看特斯拉在不依靠激光感知，仅依靠视觉+毫米波雷达的情况下，依旧能够做到城市路况的自动驾驶，即使面对各种各样的奇葩障碍物，也能做到准确的识别（尽管大小可能不那么精确）。   特斯拉抛弃激光雷达、玩命狂奔的路上，有着无数特斯拉粉丝的加油鼓劲和亲自下场测试，甚至不惜为此将自己的安全置于危险中。  特斯拉的魅力远不止于此，任何特斯拉的故事或者事故只要出现，会立刻出现在各大社交媒体的头条上，即使大部分都是负面的报道，依旧能让无数特粉线下组成“公关部”跟特黑或吃瓜群众battle。  国内的汽车企业就没特斯拉这么幸运了，任何故事和事故都要如履薄冰，好好面对，稍不注意就可能演变成一场对品牌影响巨大的舆论风波。他们只能选择加大在技术上的投入，来避免潜在的事故发生。   为了尽可能少依赖各类供应商，蔚来在ET7上放弃了Mobileye的视觉感知，取而代之的是一套自研的传感器方案——Aquila超感系统。  11个800万像素的摄像头（一般车载摄像头的像素在120万左右）实现360°的视觉感知，1个安装与挡风玻璃上方的超远距高精度激光雷达，用以实现精确的环境信息识别；5个毫米波雷达和12个超声波雷达，再加上冗余高精定位单元和V2X车路协同感知，做到了至少5年内不会落后的传感器配置。   小鹏也在下一代车型上做出了相同的选择，配备了两个激光雷达，并以一定的角度安装在车头两侧。  这样的安装方式能够使两个激光雷达的探测范围足够大，且同时感知左、前、右三个方向的交通环境。   为什么激光雷达对城区自动驾驶这么重要？  摄像头+毫米波雷达+超声波雷达的传感器配置足够满足高速/环路和停车场场景下的自动驾驶需求，这是因为这些场景下的交通环境、交通参与者（车、人等）比较单一。但面对交通环境更为复杂的城市工况时，这三类传感器配置所提供的感知能力就显得有些力不从心了。  比如城区常见的临时道路施工区域、停在路边的车突然开门、堆高货物的膨胀三轮车、从狭窄路口突然窜出的电瓶车等，这些都是城区工况的典型问题。而这些问题光靠摄像头+毫米波雷达+超声波雷达是很难搞定的，必须依靠激光雷达的精确点云信息。虽然马斯克曾说“使用激光雷达做自动驾驶的都是傻瓜”，这种明显说给华尔街听的论调大可不必太当真。   加入激光雷达后，现有计算平台就会出现算力吃紧的情况，为了满足激光雷达点云的算力需求，必须要在计算平台上有所突破。  小鹏XPilot 3.0所搭载的计算平台是英伟达发布于2018年的Xavier，对比全世界范围内的同级产品，Xavier依然拥有一流的性能。然而当激光雷达加入到整套自动驾驶系统中时，Xavier的算力野吃不消，因此需要使用新的芯片和新的架构来提升计算平台的算力。  在下一代XPilot中，小鹏选择了Xavier (30 TOPS) 的下一代产品Orin(254 TOPS)作为主控芯片，算力从十万亿次/秒级别到百万亿次/秒级别，实现了10倍级提升，除此之外，新的计算平台还支持双Orin架构，能够让算力进一步提升至508 TOPS，支持实现更高级别的自动驾驶功能落地。  类似的，蔚来的的33个高性能感知硬件（包括激光雷达、高分辨率摄像头）每秒会产生8GB的数据，对自动驾驶控制器的算力提出了很苛刻的要求。   为了解决算力的问题，蔚来超算平台ADAM采用了4片Nvidia DRIVE Orin芯片，综合算力高达1016TOPS，比特斯拉FSD芯片的算力高7倍有余。这些算力为蔚来软件的升级迭代提供了保障，使得不断用数据完善算法成为可能。   新势力造车的破局之路刚刚开始，蔚来和小鹏都是这条路上的先行者。不久就会有越来越多的追随者交出他们的自动驾驶答卷，让我们一起迎接这个令人激动的自动驾驶黄金时代。 我是 @陈光 ，用简单的文字跟您分享自动驾驶的故事。