其他車企的類似技術(shù)有被調(diào)查的情況嗎對比特斯拉 FSD 有何不同?

其他車企的類似技術(shù)有被調(diào)查的情況。

傳統(tǒng)車企走“漸進式”路線,從基礎(chǔ)輔助駕駛?cè)胧种鸩缴墶9雀?、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 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 主要用激光雷達等傳感器,計算性能較強;特斯拉更傾向高精度攝像頭,計算依賴車載計算機。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)看病;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,靠強大算法和機器學(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。

特別聲明:本內(nèi)容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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