特斯拉的自動駕駛神話正在被一點點擊碎。

越來越多的車企開始意識到，自動駕駛是一場不斷解決Corner Case 的長跑，尤其是需要對本土化道路場景進行針對性地優(yōu)化。

基于上述思路，在特斯拉推出 NOA 領(lǐng)航輔助功能后，國內(nèi)造車新勢力如蔚來、小鵬等將其作為對標(biāo)產(chǎn)品，通過本土化研發(fā)最終實現(xiàn)了部分場景下的追平甚至趕超。

而以上汽旗下的智己為代表的先鋒部隊，同樣在本土化研發(fā)的道路上進展迅速。

我們注意到，智己在最近的一些道路實測中，比如在進出匝道、處理 cut-in（加塞）、識別大車等諸多場景里，均要比特斯拉的 FSD 表現(xiàn)出色，主要體現(xiàn)在：

1）感知更精準(zhǔn)；2）規(guī)控策略更符合國內(nèi)路況；3）執(zhí)行過程人性化。

背后的原因，在于智己與其母公司上汽投資的 Momenta 共同發(fā)力，打造了一套針對中國道路的自動駕駛系統(tǒng)。

1、幾大場景比拼，智己更懂中國道路

近日，智己自動駕駛工程樣車在上海和蘇州的城市道路展開了道路測試，兩段路程共 60 多公里，包括城市主干道和高架路。

測試場景主要有：人車混行、避讓行人、車輛加塞（cut-in）、進出匝道和連續(xù)彎道行駛等多個場景。

為了衡量智己的自動駕駛水平，接下來主要以自動駕駛領(lǐng)頭羊特斯拉為參照，篩選出幾個典型場景進行對比如下：

1）自動上高架

激活自動駕駛功能后，首先來看自動上高架時的表現(xiàn)。

上高架前，智己在匝道內(nèi)會啟動防加塞模式，同時進行自動打燈準(zhǔn)備變道。我們注意到，在向高架路匯流時，如果前車正在變道，智己會進行一定的減速，并自動識別通行效率更高的車道。

自動上高架，匯入主路（注：視頻片段來源于網(wǎng)絡(luò)）

整個自動上高架的過程中，智己順利完成了提前預(yù)判、準(zhǔn)確識別匝道出口、平穩(wěn)減速等幾個動作，給人的感受是一氣呵成。

由于特斯拉目前還無法在高架路上開啟自動駕駛，所以下面以場景類似的高速公路匯流作為對比。

我們在之前的體驗過程中發(fā)現(xiàn)，特斯拉進出匝道時表現(xiàn)均非常精準(zhǔn)，但給人的不舒服的體驗是，特斯拉進入匝道之前會突然降速，而且需要手動打轉(zhuǎn)向燈才能并線。

原因很簡單，一方面，特斯拉并沒有像智己一樣采用高精地圖，所以無法提前對車速進行規(guī)劃。

另一方面，特斯拉對于進入匝道時的控制策略，仍然偏向工程師思維，在降速時會更加機械，而智己的控制策略則更加人性化。

2）處理 cut-in

處理 cut-in 場景，是智己比特斯拉表現(xiàn)出色的另一個地方。

對于自動駕駛來說，cut-in 是一種比較富有挑戰(zhàn)的場景，尤其是針對近距離慢速行駛的大車的識別，一直是自動駕駛的難點。

去年 7 月，一輛特斯拉 Model 3 在高速公路上開啟自動駕駛狀態(tài)后，就發(fā)生過一起由于無法識別到并線卡車而造成的交通事故。

在道路測試過程中，智己已經(jīng)可以在城市道路上識別超近距離下進行 cut-in 的白色貨車，并進行自動減速避讓。

大車靠近，自動避讓（注：視頻片段來源于網(wǎng)絡(luò)）

這是因為，智己在處理 cut-in 場景中，加入了環(huán)視攝像頭感知。

一位自動駕駛業(yè)內(nèi)人士告訴汽車之心，在面對近距離目標(biāo)時，周視攝像頭的檢出率較低，且 3D 精度差，而環(huán)視攝像頭并不會出現(xiàn)類似問題。

與國外道路不同，國內(nèi)道路場景更加復(fù)雜，且會經(jīng)常遇到 cut-in 問題。智己能夠很好地處理 cut-in 這一點，讓我們對它的自動駕駛又增加了一份信心。

3）應(yīng)對橫穿車道的行人、兩輪車

最后，對比一下智己和特斯拉在面對橫穿車道的行人和兩輪車的不同反應(yīng)。

毫無疑問，遇到橫穿車道的行人和兩輪車，需要自動駕駛系統(tǒng)能夠做到準(zhǔn)確感知、迅速計算和精準(zhǔn)控制。

當(dāng)前，頭部自動駕駛公司大多數(shù)都能做到準(zhǔn)確感知和迅速計算，但是在控制策略上卻存在細(xì)微差別。

自動減速，避開橫穿馬路的外賣兩輪車
（注：視頻片段來源于網(wǎng)絡(luò)）

在道路測試中，智己在行駛到狹窄車道路段時，系統(tǒng)會進行自動降速。如果遇到橫穿車道的兩輪車，還會進行提前加速避讓。

而特斯拉在行駛中會始終保持車道居中位置，即使識別到對向來車，也通常沒有明顯減速以及避讓動作。

整體感受是，智己在一些復(fù)雜場景下的感知能力會比特斯拉更強，控制策略上更符合國內(nèi)道路的駕駛習(xí)慣。

2、勝出的秘密：基于本土化場景的感知技術(shù)與規(guī)控策略

特斯拉推出 NOA 領(lǐng)航輔助之后，一眾車企競相跟風(fēng)，但從上面的場景表現(xiàn)看，特斯拉在進出匝道和處理 cut-in 等細(xì)分場景上仍存在優(yōu)化空間。

分析背后原因，主要涉及感知方案和控制策略兩個環(huán)節(jié)。智己之所以能在細(xì)分場景下超越特斯拉，正是由于在感知方案和控制策略上基于本土化進行了研發(fā)。

首先，智己和特斯拉的感知硬件方案有所不同。

特斯拉 Model 3 采用 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達(dá)和 12 個超聲波雷達(dá)。

智己的工程測試車與首款量產(chǎn)車 L7 一樣，采用 12 個攝像頭、5 個毫米波雷達(dá)和 12 個超聲波雷達(dá)，并且采用了高精度地圖和軍工級高精度 IMU（慣性測量單元，又稱慣導(dǎo)）。

由于采用了環(huán)視攝像頭，智己可以在應(yīng)對近距離 cut in 時更加得心應(yīng)手。

由于采用了高精地圖，智己可以在進出匝道、Y 型岔路口處理、車道線識別、智能降速等操作中表現(xiàn)出更強的感知能力，這就是傳感器融合方案帶來的天然優(yōu)勢。

需要注意的是，特斯拉并沒有像智己一樣采用高精度地圖。

實際上，除了特斯拉主動選擇棄用高精度地圖，海外自動駕駛公司想要獲取中國高精度地圖數(shù)據(jù)并非易事。

缺乏中國本土化數(shù)據(jù)，就導(dǎo)致特斯拉的自動駕駛功能在中國道路上出現(xiàn)一定的缺位。

感知層面，特斯拉一直在對感知硬件方案做減法，對算法上做加法，其堅持的是純視覺感知路線，主要依賴攝像頭和超聲波雷達(dá)來完成感知，堅決放棄激光雷達(dá)，最近甚至去除了毫米波雷達(dá)。

反觀智己，采用的是主流的攝像頭和多傳感器融合的自動駕駛方案，并借助了高精度地圖。

據(jù)了解，除了已有方案，智己還采用了可升級硬件架構(gòu)，L7 天使輪版可以兼容激光雷達(dá)軟硬件架構(gòu)冗余方案，并支持英偉達(dá) Orin X（500+TOPS）芯片和第二代半固態(tài)激光雷達(dá)升級。

也就是說，智己將來可以直接升級后搭載激光雷達(dá)，進一步提升自身的感知能力。

除了感知方案不同，更大的區(qū)別在于，智己針對國內(nèi)道路進行了針對性的功能開發(fā)，并制定了更加適合本土化道路的控制策略。

上述業(yè)內(nèi)人士表示，由于上下匝道時需要經(jīng)歷多次變道，意味著感知硬件和高精地圖固然重要，但要做到良好的體驗、高成功率，還需要具備精心設(shè)計的控制策略。

比如，相比特斯拉在狹窄道路上的激進駕駛風(fēng)格，智己之所以能進行自動減速，并在遇到橫穿馬路的外賣兩輪車時能夠進行自動避讓，正是基于對本土化道路場景的大量訓(xùn)練和數(shù)據(jù)積累，并以此制定了相應(yīng)的控制策略。

再比如，智己之所以能在 cut-in 場景下比特斯拉表現(xiàn)地得心應(yīng)手，同樣是因為智己對于 cut-in 做了強化訓(xùn)練，從而得以制定出更懂國內(nèi)道路的自動駕駛控制策略。

最后，讓智己在自動駕駛表現(xiàn)上更厲害的因素，還包括數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵維度。

特斯拉 NOA 的算法、數(shù)據(jù)流及標(biāo)定均以海外路況作為基礎(chǔ)，缺少應(yīng)對中國復(fù)雜路況的完整能力。

由于缺乏中國本土化數(shù)據(jù)，且無法獲取數(shù)據(jù)資質(zhì)，導(dǎo)致特斯拉自動駕駛體驗迭代進化的空間有限。

而智己，其自動駕駛采用的是全流程數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)路線，可以基于眾包的百億公里海量數(shù)據(jù)，對中國路況信息做大量的標(biāo)定和建模，并進行深度學(xué)習(xí)，這讓智己能夠獲取大量的具有中國特色的道路數(shù)據(jù)。

基于此，智己可以研發(fā)出適合中國環(huán)境及用戶喜好的自動駕駛系統(tǒng)，并可以僅依靠視覺感知就能做到精準(zhǔn)識別。

3、超越特斯拉，智己找到了中國式道路

自動駕駛大戰(zhàn)，讓人不免聯(lián)想到此前 PayPal 與阿里巴巴在中國的電商之戰(zhàn)，后者之所以能夠反擊成功，其中的重要原因就是更懂國內(nèi)用戶，并制定了迎合國內(nèi)用戶的游戲規(guī)則。

目前來看，與諸多外資汽車品牌一樣，特斯拉的自動駕駛功能仍是以美國本土研發(fā)為主。

而自動駕駛的功能迭代，離不開對實際道路的不斷優(yōu)化，這正是國內(nèi)車企超越特斯拉的機會，它們可以針對國內(nèi)道路進行大量的針對性研發(fā)。

客觀地講，特斯拉能夠推出 NOA 功能這件事本身便極具創(chuàng)新性，這種在汽車硬件上進行深度學(xué)習(xí)、自動駕駛功能開發(fā)的思維是領(lǐng)先于其他車企的，而且不排除它會在 FSD 的后續(xù)迭代版本中推出令人驚艷的創(chuàng)新功能。

不過，在自動駕駛這條賽道上，包括智己在內(nèi)的國內(nèi)車企，又總是能從細(xì)分場景入手，以差異化競爭力很快追趕并超越特斯拉。

從智己的道路測試表現(xiàn)可以看到，不止是上面提到 cut-in 等場景表現(xiàn)出色，智己在完成擁堵路段自動跟車、處理 Y 型岔路口、避讓橫穿車輛、自動左轉(zhuǎn)和連續(xù)彎道行駛等任務(wù)時的表現(xiàn)也可圈可點。

如果一定要給出對比結(jié)果，那么結(jié)果就是，特斯拉更像是不服就干的自動駕駛極客，以帶給用戶爽感為目標(biāo)。

而智己則更像是充滿人情味的自動駕駛管家，更偏向于攜帶用戶完成一段安全舒適的旅行。

從風(fēng)格看，特斯拉的自動駕駛更加干練甚至激進，而智己則在安全的基礎(chǔ)上，更加懂得照顧大家的駕乘體驗。

這才僅僅是智己工程測試車的表現(xiàn)，接下來，首款智己量產(chǎn)車的自動駕駛能力又會有怎樣的改進，確實是值得期待的。

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