輔助駕駛（智駕）已經(jīng)成為現(xiàn)在的標配，首先必須明確一個認知：輔助駕駛目前僅僅是輔助駕駛，絕不能代替人類開車。 那么在目前狀態(tài)下，輔助駕駛究竟誰行誰不行呢？各種路線、方案是什么情況？特斯拉到底是不是國內(nèi)慫包、國外無敵呢？今天就來聊一聊！

兩種硬件技術(shù)路線

目前市面上的智駕方案根據(jù)硬件架構(gòu)和對地圖的依賴程度，分為兩大技術(shù)派系。

1. 融合感知：以華為ADS為代表。它們通過激光雷達、毫米波雷達與攝像頭的冗余配合，為系統(tǒng)提供一層“物理護盾”。

在黑夜、大雨或強光逆光等視覺容易“致盲”的極端環(huán)境下，激光雷達提供的厘米級三維測距能守住安全下限。

2. 純視覺：以特斯拉FSD以及小鵬最新的“鷹眼”方案為代表。這一流派主張完全模仿人類雙眼，通過海量數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來“腦補”深度信息。

雖然這種方案在硬件成本上更低，且因為具備極高的語義捕捉潛力（讀懂路牌、交警手勢）而被認為擁有更高的技術(shù)上限（上限指的不是安全，而是信息密度）；但安全下限的保障極度依賴于云端數(shù)據(jù)計算中心的規(guī)?；柧毰c海量數(shù)據(jù)的實時閉環(huán)。

小鵬VLA模型是什么？

在智駕大模型領(lǐng)域，目前形成了兩條邏輯截然不同的進化路徑，物理直覺WA（World Action）和認知推理VLA（Vision-Language-Action）。

小鵬、理想為代表的一些品牌，使用的就是VLA大模型，路徑非常簡單，模型計算中心會實時標定視頻每一幀畫面中出現(xiàn)的內(nèi)容信息，然后將畫面轉(zhuǎn)換成文字描述，模型會根據(jù)文字描述生成下一步指令，最后將指令下發(fā)到車輛電腦，完成車輛的動作操作。

VLA的最大好處是大模型不需要告訴車具體怎么躲，無需做人工標定，而是讓車學會自主思考，完成一系列動作。這是一個厚積薄發(fā)的過程，雖然起步極難，但一旦“開竅”，表現(xiàn)將遠超人類。

VLA最大的問題是不依賴于云端模型數(shù)據(jù)規(guī)模量和質(zhì)量，而且必須依賴更強大的車機硬件芯片，以及絕對低延時的網(wǎng)絡(luò)通訊狀態(tài)，因為海量視頻數(shù)據(jù)都需要轉(zhuǎn)換成文字描述信息，一旦硬件運算能力不足，網(wǎng)絡(luò)延時高，那么車輛動作就會滯后。要知道，高速行駛的汽車，每一秒的誤判都會造成重大交通事故，是對生命的嚴峻挑戰(zhàn)！

這就是為什么理想、小鵬，不僅要放棄低效率的英偉達，采用自研運算芯片，而且還要對VLA進行本地大模型部署，就是為了降低對網(wǎng)絡(luò)通訊的高度依賴。

特斯拉與華為，是一套模型？

華為一直認為VLA方案是“投機取巧”，因為圖像轉(zhuǎn)換文字描述的過程中，不僅多了一道運算，而且必然會有細節(jié)信息的遺漏，造成不可估計的后果。

華為認為開車應(yīng)是“肌肉記憶”，追求極速物理反應(yīng)，所以需要省去了語言中介。所以從ASD4.0開始，華為直接宣布絕不走VLA路線，而是堅持 WA（World Action）物理直覺，世界行為模型。這就是馬斯克所說的“第一性原理”，所以特斯拉FSD也是WA模型，當然還包括蔚來。

簡單來說，WA模型更像是黑盒操作，模型的學習過程叫 “自監(jiān)督學習” (Self-supervised Learning)，主要是玩“預(yù)測未來”的游戲，沒有動作指令的專有代碼行。核心步驟有三：

第一步：看電影。把海量的駕駛視頻，喂給云端超算。

第二步：做填空。AI會遮住視頻的下一幀，然后自己猜：“根據(jù)現(xiàn)在的路況，下一秒前車會往哪走？我的車該在哪？”

第三步：對答案。AI把自己猜的結(jié)果和真實的下一幀視頻對比。如果猜錯了（比如它覺得應(yīng)該加速，但視頻里老司機剎車了），它就自動調(diào)整自己內(nèi)部的神經(jīng)元權(quán)重。

這就是“學習”的過程： 循環(huán)往復(fù)幾億次后，它就掌握了物理世界的運行規(guī)律。這就不再需要工程師去標定參數(shù)，而是AI在大數(shù)據(jù)中自動找到了最優(yōu)參數(shù)。

為了防止模型不會學壞，只能變成“老司機”，AI會自動選擇那些駕駛分高、沒有事故、動作平順的“老司機”視頻作為教科書，也就是“黃金樣本”。如果視頻里出現(xiàn)了急剎車、碰撞或人工接管，AI 會標記為“負面樣本”，避免學習。

此外華為和特斯拉一樣，都是通過模型蒸餾出一個子模型，直接OTA到車機系統(tǒng)中，出生就是滿級選手，不需要后天的系統(tǒng)學習，并且完全是本地部署，本地響應(yīng)，可以完全擺脫對于網(wǎng)絡(luò)的依賴。

另外，華為和特斯拉一樣，都會在后臺另外部署一套備份安全系統(tǒng)。華為叫做CAS4.0，如果AI判斷失誤，那么CAS4.0系統(tǒng)讀取雷達信息物理級別糾錯，避免碰撞風險。特斯拉則是使用雙AI芯片，使用另外一顆AI芯片監(jiān)督正在工作的AI芯片，是否出現(xiàn)判斷錯誤。

總之，WA的“學習”本質(zhì)上是從“邏輯驅(qū)動”變成了“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。華為和特斯拉之所以強，不是因為他們工程師寫代碼快，而是因為他們家里的“算力中心”大、喂給 AI 的“高質(zhì)量視頻”多。

到底行不行！

說了半天，那么目前市場上已知的這些智能輔助駕駛技術(shù)，到底行不行！

1.華為智駕：就目前來看，老練且領(lǐng)先，華為依然是目前頂級的存在，“端到端”不僅是口號，更體現(xiàn)在極高的博弈上限和系統(tǒng)穩(wěn)定性。憑借雄厚的經(jīng)濟實力和“堆人、堆算力”的狀態(tài)，華為實現(xiàn)了感知與規(guī)控的深度閉環(huán)。它的智駕在窄路博弈、復(fù)雜環(huán)島等場景下的表現(xiàn)最為穩(wěn)健，是目前公認的第一梯隊。

2.小鵬：小鵬正在經(jīng)歷從“融合感知”向“純視覺”的劇變。雖然取消了激光雷達，但憑借在 VLA 大模型上的厚積薄發(fā)，小鵬在處理城市復(fù)雜路口、長尾場景時的智能化程度正迅速提升。它證明了通過正確的方向選擇，可以拋棄冗余硬件，實現(xiàn)更高效的智能。

3.比亞迪：雖然比亞迪車賣得便宜、銷量高，但在高階智駕算法上仍有很長的路要走。比亞迪需要在產(chǎn)品研發(fā)和算法迭代上投入更多精力，才能跟上腳步。

4.特斯拉：與華為一樣，都是WA模型方案。雖然特斯拉在國外表現(xiàn)驚人，但因為中國市場受限于數(shù)據(jù)出境、地圖法規(guī)等客觀環(huán)境，F(xiàn)SD的實際體驗與國內(nèi)頭部梯隊相比有不小的差距。在沒有針對中國路況進行本土化打磨之前，6.4萬元的FSD選裝包在現(xiàn)階段性價比不高。

總結(jié)

現(xiàn)階段智駕是輔助而非替代，責任始終在人，切勿以命試險。由于多種模型方案，多種技術(shù)路線并行發(fā)展，使得目前智駕正經(jīng)歷智能手機初期的“參差不齊”，隨著算力的增強與技術(shù)的成熟，L3/L4 級的輔助駕駛終將像手機一樣普惠大眾，成為汽車的基礎(chǔ)配置。