中企硬刚马斯克，自动驾驶背后算法之争，车企大厂化身“卷王”

如果说全球汽车行业变革的前半场是能源动力革命，那么这场革新的下半场就一定是自动驾驶领域的博弈。目前，全球主流的自动驾驶路线主要有三种：纯视觉、多传感器融合和全融合算法，而这三者背后又代表了不同厂商的选择。特斯拉是纯视觉算法的坚定拥簇，小鹏汽车是多传感器融合的支持者，而上汽则选择推广全融合路线，在自动驾驶的算法之争中，各大车企可谓是“打得火热”。

一、不同路线

对于自动驾驶这个概念，相信大家并不会感到陌生，只是对于自动驾驶能否真正实现平稳、安全的运行而感到好奇。不过对于各大车企来说，自动驾驶领域在软硬件及算法系统上已经进入“互卷时代”。感知、决策、行动，在自动驾驶需要具备的三大功能上，不同车企选择的路线不尽相同，尤其是感知与决策的过程，更是大家竞争的主战场。

当然，自动驾驶在车辆设计中产生的成本还是要由消费者买单，不同设计路线对应的价格不尽相同，千万不要抱有价格越高，车辆安全性能就会越高的想法，有时候价格高昂很可能只是辅助设备堆砌的结果。不同设计路线对应的算法不同，识别障碍物的能力就会出现差别，哪怕是全融合算法，也会具有一定的局限性。

特斯拉公司坚定选择纯视觉算法的原因，主要是出于对成本和算法判断力的考量。单颗激光雷达的成本近万元，直接影响整车价格，而识别硬件过多，又会给芯片带来不必要的数据。选择多传感器或全融合算法的车企，则是看重数据源丰富的可靠性，哪怕搭载双重系统，也要确保行驶中的安全性能。

二、算法之争

特斯拉公司坚持采用纯视觉算法，与其拥有强大的视觉算法密切相关。通过对标真实驾驶数据进行神经网络的反复训练，特斯拉搭载的纯视觉算法系统完全可以与人类大脑的判断模式相匹配。纯视觉路线需要依靠强大的算力，所有的初始数据都要经过芯片进行处理并做出判断，这也是为什么只有特斯拉敢坚持做纯视觉算法的原因。

多传感器融合算法，需要借助多种雷达和摄像头进行数据采集。在到达芯片处理器前，这些数据会经过初步筛选，只有被系统判断为“有价值”的数据才会进入到芯片进行下一步的处理和判断。多传感器融合算法最大的缺点，就是成本高昂，而且后续的维护保养也是客观存在的问题。

全融合算法在自动驾驶领域中算是比较大众的一种选择，出于对安全性能的考量，大部分车企对标的方向还是全融合算法，但它的缺点也很明显，贵且程序复杂。这种算法是融合了纯视觉与多传感器算法两种处理模式，比较之后再做出合适的判断，不过这里面还涉及到算法融合的新系统，执行起来还是非常复杂的。

三、市场选择

为了抢占自动驾驶领域的新市场，各大车企纷纷下场化身“卷王”。飞凡汽车推出的飞凡R7更是被外界称为“智驾卷王”，4D成像雷达、800万像素高清摄像头、英伟达OrinX芯片以及全新的FullFusion全融合算法，让人不禁感叹国产智能汽车的强大性能。

除了飞凡R7之外，小马智行也在智能驾驶车辆上搭载了4个激光雷达和4个毫米波雷达，再加上7个摄像头。其目的就是以多传感器融合，强化安全性能并确保系统冗余。

各大车企间的相互“内卷”，对于消费者来说是一个好消息，落实到市场选择上，只有真正经得住考验的车型，才能在这场残酷的竞争中生存下来。在自动驾驶领域，除了算法之争外，人的价值又成为各方关注的问题，在未来的自动驾驶系统中，驾驶员的作用可能并不只是“兜底”那么简单。

四、总结

同一行业中的企业选择不同的发展方向，对于行业发展来说是一件好事，不管是纯视觉还是多传感器融合或是全融合算法，适合用户的就是最好的选择。在近乎内卷的发展环境下，未来自动驾驶技术必将取得新的突破，而人的价值也将在自动驾驶中得到新的诠释。