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？
这是最坏的时代，也是最好的时代。 机会当然是有的，首先，我们先定义智能，汽车的智能包括自动驾驶，智能座舱，车联网，其中最核心的竞争力在于自动驾驶。 先说特斯拉的优势： 1）品牌优势：成功用梦想把全人类拉通在一起的马斯克，定义了智能汽车。人们开始能想象什么是智能汽车，即使他们认为他们现在看到的是伪智能。特斯拉的风靡，大大拉动了人们对智能汽车的想象空间，特斯拉不只描述了特斯拉的未来，也描绘了智能出行领域的愿景。让人们对智能汽车的接受程度加速提高。 2）规模效应：特斯拉在中国建厂，降价后的特斯拉吸纳智能汽车大部分需求，2020年Q1中国新能源汽车销量下跌56.4%，而特斯拉单单3月销量却超过一万辆。按20000元/车补贴，3月特斯拉从中国政府手中就接下2亿元补贴。中国消费者用人民币投票投给了特斯拉。这也加速了中国智能汽车品牌的洗牌。且特斯拉宣传在将在全球建立10个工厂，制造业有很明显的规模效应，特斯拉对市场的损失收割将进一步降低生产成本，获取更多的用户和数据，反哺研发。明显的以太效应。 3）技术优势：电动汽车的整车技术，智能汽车的主要发展趋势是电动车，据说丰田的人曾经拆开特斯拉来研究，特斯拉的电力控制系统领先丰田5年，那特斯拉基本就领先行业水平5-10年。从自动驾驶研发来说，特斯拉在感知，决策，控制环节全部自研，中国企业为了超赶发展，全部自研的并不多，小鹏汽车是其中一家全自研的，而蔚来在感知环节是采购供应商解决方案的，其他传统主机厂多数在感知和决策环节都是采购解决方案。因此，在各个环节积累数据方面，特斯拉也比中国企业领跑很多年，这些数据又能促进自动驾驶技术的发展。这是数据积累较迟，或者没有采取全自研的车企比不上的。  即便这样，消费者对“智能1.0阶段”的汽车并不满意，认为现在智能是“伪智能”。全球量产的智能汽车好的情况也只处于L3级别（在特定环境中实现自动驾驶的操作，可以根据实际路况和行车环境自动选择行车路线），例如智能汽车常说的LCC，ACC等功能，还有小鹏P7推出的GNP（高速自主导航驾驶），这样级别的自动驾驶不能接管人力，因为AI数据训练还不够。   自动驾驶的到来还需要5-10年，但看起来门槛更低的智能座舱可能可以帮助中国汽车企业先收割一批用户：1）智能座舱的应用突破：短期内智能座舱在交互方式上有语音，大屏，手势的创新，还有车载APP生态的完善。语音的发展趋势是替代按钮，导航，简单控制；大屏的趋势，越来越大，越来越多，APP越来越丰富；手势则提高一定的科技感。科技环境而言，国内有世界领先的互联网环境，有腾讯，阿里巴巴，百度，华为等华为及与通讯企业巨头，语义识别有科大讯飞，这些可以媲美谷歌，高通的大企业，为中国汽车智能化的发展积蓄了资金，人才，数据和技术，这些企业也联合主机厂共同投入智能汽车领域。 相对地，特斯拉目前还没有跟AI语音开发商合作。  2）无人驾驶技术更本土化，特斯拉以及美国科技巨头在自动驾驶研究领域的数据和环境，都是基于美国环境来进行感知和决策，但美国和中国的交通识别标志不一样，美国没有三轮车，美国大城市不像中国那样有那么多地下停车场，例如，特斯拉的智能召唤还不能在中国使用。相对地，如果中国智能汽车品牌要出口，也会面临一样的问题。但中国是全球最大乘用车市场，也是智能汽车发展环境最好的国家，谁在中国市场本土化的领先，也会拉动全球领先定位。 3）国产品牌打造能力。随着大白兔，故宫掀起的国货潮，美妆的国货潮，服装的国货潮，我们汽车的营销队伍，也需要建立打造中国智造汽车品牌的能力，强占中国消费者的心智。 面对强大的竞争对手，中国汽车企业，一方面要向对手学习，保持敬畏，另一方要发挥不认输的精神，在技术研发，品牌建设上下苦功，才能和特斯拉硬刚。
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。