计算机视觉（6）-自动驾驶感知方案对比
自动驾驶方案对比
以下是特斯拉、华为、小鹏、小米、蔚来五家公司自动驾驶方案的详细对比：
| 公司名称 | 技术路线 | 传感器配置 | 算力平台 | 软件版本 | 功能特点 | 数据来源 | 更新方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 特斯拉 | 纯视觉方案 | 8颗摄像头（含1颗车头盲区摄像头）、12颗超声波雷达 | HW4.0芯片，总算力700TOPS | FSD V12.5 | 支持城市NOA、高速NOA、自动泊车、自动召唤；无保护左转成功率88%（上海实测） | 全球超500万辆特斯拉通过影子模式上传数据，每日新增数千万帧标注视频 | OTA每季度推送2-3次重大更新 |
| 华为 | 多传感器融合方案 | 1颗192线激光雷达、3颗4D毫米波雷达、12颗摄像头、14颗超声波雷达 | 昇腾芯片，算力400TOPS | ADS 3.0 | 支持无图全域领航、城市/高速NCA、自动泊车、远程召唤；暴雨场景接管率比特斯拉低82次 | 华为云3.5EFLOPS算力，日均处理3000万公里数据 | OTA每半年推送1次大版本更新 |
| 小鹏 | 无图化+多传感器融合 | 2颗速腾聚创M1激光雷达、12颗摄像头、5颗毫米波雷达 | 双Orin-X芯片，算力508TOPS；2025年二季度量产自研图灵芯片（算力700TOPS） | XNGP 5.0 | 支持城市NOA（覆盖全国90%城市道路）、高速NOA、记忆泊车；无保护左转成功率92%（广州实测） | 无图化众包地图+千城千面数据闭环 | OTA每两个月推送1次更新 |
| 小米 | 端到端大模型+纯视觉/激光雷达融合 | 标准版：9颗摄像头、1颗毫米波雷达；高阶版：1颗128线激光雷达、11颗摄像头、5颗毫米波雷达 | 标准版：1颗Orin N芯片（84TOPS）；高阶版：双Orin-X芯片（508TOPS） | HAD 2.0 | 支持车位到车位端到端智驾、高速NOA、城市NOA；绕行成功率提升67% | 1000万Clips优质场景片段 | OTA每月推送1次更新 |
| 蔚来 | 激光雷达+高精地图/无图化 | 1颗Innovusion Falcon激光雷达、11颗摄像头、5颗毫米波雷达 | 4颗Orin-X芯片，算力1016TOPS | Banyan 3.1.0（集成NWM世界模型） | 支持全域领航辅助、自动换电、跨楼层泊车；城市NOA无图化覆盖30城 | 全球车队数据+仿真场景库 | OTA每季度推送1次重大更新 |
关键差异分析
技术路线
- 特斯拉：坚持纯视觉方案，依赖摄像头和神经网络算法，硬件成本较低但对算法要求极高。
- 华为/小鹏/小米/蔚来：均采用多传感器融合方案，结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，提升复杂场景的感知能力。
算力平台
- 特斯拉：自研HW系列芯片，HW4.0算力达700TOPS，专为纯视觉方案优化。
- 华为：采用昇腾芯片，算力400TOPS，支持多传感器数据融合。
- 小鹏：当前使用双Orin-X芯片，2025年二季度量产自研图灵芯片，算力700TOPS。
- 小米：分标准版和高阶版，高阶版采用双Orin-X芯片，算力508TOPS。
- 蔚来：4颗Orin-X芯片，算力1016TOPS，硬件冗余最高。
功能特点
- 特斯拉：城市NOA功能在中国市场仍需优化，依赖仿真训练弥补数据不足。
- 华为：ADS 3.0实现无图全域领航，支持车位到车位全场景智驾。
- 小鹏：XNGP覆盖全国90%城市道路，无保护左转成功率行业领先。
- 小米：HAD 2.0实现端到端全场景智驾，支持漫游寻位泊车。
- 蔚来：NWM世界模型提升复杂场景决策能力，支持自动换电和跨楼层泊车。
数据来源与更新方式
- 特斯拉：依赖全球车队影子模式数据，中国数据受法规限制，更新频率较低。
- 华为/小鹏/小米/蔚来：均建立本地化数据闭环，结合仿真训练，更新频率较高，支持快速迭代。