华为轮值董事长表示，「我们的自动驾驶比特斯拉牛」，华为的自动驾驶真的很厉害吗？如何客观评价两者的差距？
华为轮值董事长的一番话，无疑给自动驾驶领域投下了一颗重磅炸弹。他那句“我们的自动驾驶比特斯拉牛”更是直截了当地把华为推到了台前，也让大家对这家中国科技巨头在自动驾驶上的实力充满了好奇。那么，华为的自动驾驶到底有多厉害？它和特斯拉之间，又存在着怎样的差距呢？咱们就来好好掰扯掰扯。
华为自动驾驶：从“赋能者”到“玩家”的野心
要评价华为的自动驾驶，首先得明白它的定位。与特斯拉从头到尾自己研发、销售车辆的模式不同，华为一开始更多扮演的是一个“赋能者”的角色，为车企提供技术解决方案。它的自动驾驶技术，被集成在“鸿蒙智行”生态下的问界系列车型中，比如问界M9、问界M7等。
华为自动驾驶的亮点，主要体现在几个方面：
全栈自研的硬件实力： 华为在智能驾驶硬件方面的投入非常大。它拥有自研的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、计算平台（例如昇腾系列芯片）等核心硬件。特别是其激光雷达技术，被认为是行业内的佼佼者，能在各种天气和光照条件下提供高精度的感知信息，这是很多车企难以企及的。
强大的算力支持： 自动驾驶的灵魂在于算力。华为的昇腾芯片为自动驾驶系统提供了强大的计算能力，能够实时处理海量的传感器数据，进行复杂的决策和规划。
“所见即所得”的视觉感知： 华为的ADS（智能驾驶系统）在视觉感知方面表现出色。它能够识别各种交通元素，如行人、车辆、非机动车、交通标志、路沿石等，并且在复杂的城市环境中，对红绿灯、路况的理解也相当到位。特别是“智驾导航”功能，能实现城区道路的“千灯千面”，精准识别红绿灯含义，这在很多其他品牌上还比较少见。
华为的“车路协同”理念： 这是华为与众不同的一个地方。它不仅仅关注车辆自身的“单车智能”，还强调与智慧道路基础设施（例如智能信号灯、路侧感知单元）的协同。这种“车路协同”有望解决单车智能在极端情况下的瓶颈，提升整体的交通效率和安全性。
持续的OTA升级能力： 就像其手机业务一样，华为也致力于通过OTA（空中下载）技术，不断迭代和优化其自动驾驶软件算法，让车辆的功能越来越强大。
特斯拉自动驾驶：先行者与颠覆者
特斯拉在自动驾驶领域可以说是一位不折不扣的先行者。从Autopilot到FSD（Full SelfDriving，完全自动驾驶），它一直是行业标杆的讨论对象。
特斯拉自动驾驶的优势，同样不容忽视：
长期的技术积累和数据优势： 特斯拉是较早大规模部署自动驾驶硬件（Autopilot）的车企，积累了庞大的真实道路驾驶数据。这些数据对于训练和优化其AI模型至关重要。
强大的AI算法和模型： 特斯拉的FSD Beta版本，虽然目前仍是L2+的辅助驾驶，但其在处理复杂交通场景、进行轨迹规划和决策方面的能力，经过了多年的迭代和验证。
端到端的神经网络： 特斯拉正在从传统的基于规则的系统，向更纯粹的端到端神经网络模型迈进，目标是让AI直接学习从视觉输入到控制输出的过程，这被认为是未来自动驾驶的趋势。
普及率和用户基数： 特斯拉的自动驾驶功能普及率非常高，拥有庞大的用户基数，这意味着更多的实际路测数据和用户反馈。
“神经元网络”的迭代： 特斯拉不断强调其“神经元网络”的进步，通过大规模部署和数据反馈，持续改进其AI的“大脑”。
硬碰硬：客观评价两者差距
现在，我们来分析一下华为和特斯拉在自动驾驶上的实际差距，抛开“牛不牛”的感性评价，用更客观的视角来看。
1. 技术路径的差异：
华为： 更偏向于“多传感器融合+车路协同”的路径。它依赖于激光雷达、高精度地图、以及与智慧道路设施的联动。这种方式在复杂城市场景下，能提供更稳定、更安全的驾驶体验，尤其是在可见性差、信号复杂的环境中。
特斯拉： 更加侧重于“纯视觉+端到端AI”的路径。它试图用摄像头捕捉一切信息，并依靠强大的AI模型进行决策。这种方式的优势在于硬件成本可能更低（不依赖昂贵的激光雷达），并且理论上能更好地处理未曾遇到过的新场景。
2. 核心优势与短板：
华为的优势：
全场景感知能力强： 激光雷达的存在，让它在恶劣天气（雨、雪、雾）以及夜晚等场景下，感知能力更胜一筹。
高精地图与精准定位： 华为通常会结合高精度地图，提供更精确的定位和路径规划，尤其是在高速公路场景下。
城市NOA（Navigate on Autopilot）的成熟度： 在国内复杂的城市道路环境中，华为的智驾导航（城区NOA）在很多方面展现出了领先的竞争力，尤其是在识别交通信号、路口通行等方面。
车路协同潜力： 如果大规模部署，车路协同能带来革命性的提升，但目前还处于发展初期。
华为的短板：
硬件成本： 激光雷达等硬件的加入，会增加车辆的整体成本。
依赖高精地图： 在没有高精地图覆盖的区域，其自动驾驶能力可能会受到影响（尽管也在努力解决）。
车路协同的普及度： 完全发挥潜力，需要基础设施的大规模改造，这个过程需要时间和政策支持。
特斯拉的优势：
强大的AI学习能力： 持续的海量数据喂养，使其AI模型在不断进化。
硬件成本控制： 纯视觉方案理论上能降低硬件成本。
“边缘案例”处理的潜力： 理论上，纯视觉模型通过数据驱动，可以学习到如何处理各种“边缘案例”。
特斯拉的短板：
极端天气下的感知能力： 在恶劣天气（如大雨、大雪、浓雾）下，纯视觉感知能力会受到较大挑战，可能会影响系统的稳定性。
对特定场景的泛化能力： 在一些国内特有的、与北美或欧洲不同的复杂交通场景下，其适应性和表现仍需观察。
FSD在中国市场的落地： FSD在中国落地过程中，需要适配国内的交通规则、标志以及用户习惯，这是一个巨大的挑战。
3. 实际体验与感知：
从用户反馈和媒体评测来看，目前华为的智驾系统（如问界M9的ADS）在国内复杂城市道路的NOA功能上，普遍获得了更高的评价。它在路口识别、红绿灯处理、避让行人、跟车超车等方面的表现，常常被认为比特斯拉在国内的辅助驾驶更“丝滑”和“可靠”。
特斯拉的FSD，虽然在北美很多场景下表现不错，但在中国落地并达到同等水平，还需要时间。目前在中国，特斯拉更多地是提供的是一个功能强大的辅助驾驶系统，而非完全意义上的“完全自动驾驶”。
4. 战略与生态：
华为： 正在构建一个强大的“鸿蒙智行”生态，将自动驾驶技术与车载操作系统、智能座舱等深度融合。它的目标是成为整个智能汽车产业链的核心技术提供商和赋能者。
特斯拉： 则是通过其自身的电动车产品，将自动驾驶技术直接交付给消费者，并构建一个相对封闭的生态系统。
总结：谁“更牛”？
用“牛不牛”来简单概括，过于片面。更准确地说，华为在当前国内特定场景下的城市NOA能力，已经展现出了非常强的竞争力，甚至在很多方面优于特斯拉在中国市场的表现。 它的全栈自研硬件、强大的算力以及对中国复杂路况的深入理解，是其核心优势。
而特斯拉作为行业的先行者，其技术路径和AI模型拥有巨大的潜力，特别是在数据驱动和端到端学习方面。但FSD要在中国完全普及并达到其在美国的宣传水平，还需要克服诸多本土化挑战。
未来的发展趋势是怎样的？
自动驾驶是一个不断进化的领域。
华为可能会继续强化其“多传感器融合+车路协同”的优势，并持续优化AI算法。如果车路协同能够大规模落地，其优势将更加凸显。
特斯拉则可能在纯视觉和端到端AI方面持续发力，通过数据迭代不断提升能力。它在中国市场的FSD发展，值得我们持续关注。
总而言之，华为轮值董事长的那句话，并非空穴来风。它反映了华为在自动驾驶领域的雄心和实际的进步。但与特斯拉的较量，更像是一场马拉松，而不是短跑。双方都有各自的优势和需要克服的挑战，最终谁能笑到最后，还要看技术的迭代速度、市场的接受程度以及政策的导向。对于消费者而言，这种竞争无疑是好事，意味着能有更多优秀、更安全的自动驾驶产品出现。
华为自动驾驶：从“赋能者”到“玩家”的野心
要评价华为的自动驾驶，首先得明白它的定位。与特斯拉从头到尾自己研发、销售车辆的模式不同，华为一开始更多扮演的是一个“赋能者”的角色，为车企提供技术解决方案。它的自动驾驶技术，被集成在“鸿蒙智行”生态下的问界系列车型中，比如问界M9、问界M7等。
华为自动驾驶的亮点，主要体现在几个方面：
全栈自研的硬件实力： 华为在智能驾驶硬件方面的投入非常大。它拥有自研的激光雷达、毫米波雷达、摄像头、计算平台（例如昇腾系列芯片）等核心硬件。特别是其激光雷达技术，被认为是行业内的佼佼者，能在各种天气和光照条件下提供高精度的感知信息，这是很多车企难以企及的。
强大的算力支持： 自动驾驶的灵魂在于算力。华为的昇腾芯片为自动驾驶系统提供了强大的计算能力，能够实时处理海量的传感器数据，进行复杂的决策和规划。
“所见即所得”的视觉感知： 华为的ADS（智能驾驶系统）在视觉感知方面表现出色。它能够识别各种交通元素，如行人、车辆、非机动车、交通标志、路沿石等，并且在复杂的城市环境中，对红绿灯、路况的理解也相当到位。特别是“智驾导航”功能，能实现城区道路的“千灯千面”，精准识别红绿灯含义，这在很多其他品牌上还比较少见。
华为的“车路协同”理念： 这是华为与众不同的一个地方。它不仅仅关注车辆自身的“单车智能”，还强调与智慧道路基础设施（例如智能信号灯、路侧感知单元）的协同。这种“车路协同”有望解决单车智能在极端情况下的瓶颈，提升整体的交通效率和安全性。
持续的OTA升级能力： 就像其手机业务一样，华为也致力于通过OTA（空中下载）技术，不断迭代和优化其自动驾驶软件算法，让车辆的功能越来越强大。
特斯拉自动驾驶：先行者与颠覆者
特斯拉在自动驾驶领域可以说是一位不折不扣的先行者。从Autopilot到FSD（Full SelfDriving，完全自动驾驶），它一直是行业标杆的讨论对象。
特斯拉自动驾驶的优势，同样不容忽视：
长期的技术积累和数据优势： 特斯拉是较早大规模部署自动驾驶硬件（Autopilot）的车企，积累了庞大的真实道路驾驶数据。这些数据对于训练和优化其AI模型至关重要。
强大的AI算法和模型： 特斯拉的FSD Beta版本，虽然目前仍是L2+的辅助驾驶，但其在处理复杂交通场景、进行轨迹规划和决策方面的能力，经过了多年的迭代和验证。
端到端的神经网络： 特斯拉正在从传统的基于规则的系统，向更纯粹的端到端神经网络模型迈进，目标是让AI直接学习从视觉输入到控制输出的过程，这被认为是未来自动驾驶的趋势。
普及率和用户基数： 特斯拉的自动驾驶功能普及率非常高，拥有庞大的用户基数，这意味着更多的实际路测数据和用户反馈。
“神经元网络”的迭代： 特斯拉不断强调其“神经元网络”的进步，通过大规模部署和数据反馈，持续改进其AI的“大脑”。
硬碰硬：客观评价两者差距
现在，我们来分析一下华为和特斯拉在自动驾驶上的实际差距，抛开“牛不牛”的感性评价，用更客观的视角来看。
1. 技术路径的差异：
华为： 更偏向于“多传感器融合+车路协同”的路径。它依赖于激光雷达、高精度地图、以及与智慧道路设施的联动。这种方式在复杂城市场景下，能提供更稳定、更安全的驾驶体验，尤其是在可见性差、信号复杂的环境中。
特斯拉： 更加侧重于“纯视觉+端到端AI”的路径。它试图用摄像头捕捉一切信息，并依靠强大的AI模型进行决策。这种方式的优势在于硬件成本可能更低（不依赖昂贵的激光雷达），并且理论上能更好地处理未曾遇到过的新场景。
2. 核心优势与短板：
华为的优势：
全场景感知能力强： 激光雷达的存在，让它在恶劣天气（雨、雪、雾）以及夜晚等场景下，感知能力更胜一筹。
高精地图与精准定位： 华为通常会结合高精度地图，提供更精确的定位和路径规划，尤其是在高速公路场景下。
城市NOA（Navigate on Autopilot）的成熟度： 在国内复杂的城市道路环境中，华为的智驾导航（城区NOA）在很多方面展现出了领先的竞争力，尤其是在识别交通信号、路口通行等方面。
车路协同潜力： 如果大规模部署，车路协同能带来革命性的提升，但目前还处于发展初期。
华为的短板：
硬件成本： 激光雷达等硬件的加入，会增加车辆的整体成本。
依赖高精地图： 在没有高精地图覆盖的区域，其自动驾驶能力可能会受到影响（尽管也在努力解决）。
车路协同的普及度： 完全发挥潜力，需要基础设施的大规模改造，这个过程需要时间和政策支持。
特斯拉的优势：
强大的AI学习能力： 持续的海量数据喂养，使其AI模型在不断进化。
硬件成本控制： 纯视觉方案理论上能降低硬件成本。
“边缘案例”处理的潜力： 理论上，纯视觉模型通过数据驱动，可以学习到如何处理各种“边缘案例”。
特斯拉的短板：
极端天气下的感知能力： 在恶劣天气（如大雨、大雪、浓雾）下，纯视觉感知能力会受到较大挑战，可能会影响系统的稳定性。
对特定场景的泛化能力： 在一些国内特有的、与北美或欧洲不同的复杂交通场景下，其适应性和表现仍需观察。
FSD在中国市场的落地： FSD在中国落地过程中，需要适配国内的交通规则、标志以及用户习惯，这是一个巨大的挑战。
3. 实际体验与感知：
从用户反馈和媒体评测来看，目前华为的智驾系统（如问界M9的ADS）在国内复杂城市道路的NOA功能上，普遍获得了更高的评价。它在路口识别、红绿灯处理、避让行人、跟车超车等方面的表现，常常被认为比特斯拉在国内的辅助驾驶更“丝滑”和“可靠”。
特斯拉的FSD，虽然在北美很多场景下表现不错，但在中国落地并达到同等水平，还需要时间。目前在中国，特斯拉更多地是提供的是一个功能强大的辅助驾驶系统，而非完全意义上的“完全自动驾驶”。
4. 战略与生态：
华为： 正在构建一个强大的“鸿蒙智行”生态，将自动驾驶技术与车载操作系统、智能座舱等深度融合。它的目标是成为整个智能汽车产业链的核心技术提供商和赋能者。
特斯拉： 则是通过其自身的电动车产品，将自动驾驶技术直接交付给消费者，并构建一个相对封闭的生态系统。
总结：谁“更牛”？
用“牛不牛”来简单概括，过于片面。更准确地说，华为在当前国内特定场景下的城市NOA能力，已经展现出了非常强的竞争力，甚至在很多方面优于特斯拉在中国市场的表现。 它的全栈自研硬件、强大的算力以及对中国复杂路况的深入理解，是其核心优势。
而特斯拉作为行业的先行者，其技术路径和AI模型拥有巨大的潜力，特别是在数据驱动和端到端学习方面。但FSD要在中国完全普及并达到其在美国的宣传水平，还需要克服诸多本土化挑战。
未来的发展趋势是怎样的？
自动驾驶是一个不断进化的领域。
华为可能会继续强化其“多传感器融合+车路协同”的优势，并持续优化AI算法。如果车路协同能够大规模落地，其优势将更加凸显。
特斯拉则可能在纯视觉和端到端AI方面持续发力，通过数据迭代不断提升能力。它在中国市场的FSD发展，值得我们持续关注。
总而言之，华为轮值董事长的那句话，并非空穴来风。它反映了华为在自动驾驶领域的雄心和实际的进步。但与特斯拉的较量，更像是一场马拉松，而不是短跑。双方都有各自的优势和需要克服的挑战，最终谁能笑到最后，还要看技术的迭代速度、市场的接受程度以及政策的导向。对于消费者而言，这种竞争无疑是好事，意味着能有更多优秀、更安全的自动驾驶产品出现。
网友意见
演示效果比特斯拉国内版厉害，不过属于非对称对比，一个使用激光雷达一个纯视觉，看大家热情这么高涨，真不忍心给大家泼冷水，没人点赞不说，还要顶着被骂的风险，但是还是要说量产车达不到演示效果。
激光雷达是目前L4级自动驾驶必备，国外Waymo国内百度都是这个路线，配上激光雷达这水平应该是正常发挥，只不过把常用的40、64线机械式激光雷达换成速腾聚创M1半固态激光雷达，工控电脑换成车规芯片，本质上与L4级自动驾驶一样的。
差距看怎么对比，如果单纯从结果来看，华为秒杀国内版特斯拉，小胜国外版特斯拉。但是从我的角度来看，谁秒杀谁不一定，因为特斯拉是视觉路线而且不依赖高精地图，如果秒杀特斯拉成立，那么世界上至少有30家公司可以秒杀特斯拉，因为光中国的L4级自动驾驶公司就10家以上，但是依赖高精地图只能在特定区域行使，受限于高精地图覆盖范围，而且高精地图制作成本特别高，永远做不到覆盖全国。下面这张图，是前员工发的，真实性不知，但是很多观点可以参考。
我认为视觉路线与激光雷达路线，一个重道一个重术，视觉路线对算法要求更高更注重数据积累，就是说从视觉路线升级到融合路线壁垒更高，反之则不成立。为什么说视觉壁垒更高呢，因为视觉传感器已经定型了，数据形态就是视频，产生的数据越多壁垒就越高，因为数据可以复用。激光雷达是个新鲜产物，未来产品形态有不确定性，产生的数据有弃用风险，目前形不成数据壁垒，而且太依赖高精地图。下面几张图，是我搜索过拟合看到了一个四个月前的抱怨，看完我更悲观，因为这事验证了前面那员工的说法。
我也是在百度自动驾驶团队方案选择中看到的，我认为理论有参考性，百度现在已经把视觉方案单摘出来了，特别是开始造车以后，有向特斯拉方案靠拢的趋势。
特斯拉的自动驾驶技术是主流汽车厂里最差的，所以比特斯拉牛证明不了什么，但是正如比特币是区块链资产里技术水平最低的一样，因此他也是最成熟的！新技术会有新的问题，成熟还需要时间！
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