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1. 自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉
2. 特斯拉FSD进入国内之时，也会让中国车主动取消雷达？

特斯拉减配是指特斯拉制造公司擅自将车芯片从HW3.0改到HW2.5版本，有些朋友可能不知道这个HW3.0芯片跟HW2.0芯片的区别，下面我就给大家简单的科普一下：

特斯拉公布的HW3.0芯片数据称，HW3.0芯片可以同时处理8个摄像头每秒2100帧的输入图像，算力是HW2.5 芯片的21倍。也可以说，HW3.0是特斯拉FSD（全自动驾驶）功能的基础，支持自动驾驶功能的实现，如：识别雪糕筒、交通信号灯、在城市街道中自动驾驶等。而装载HW2.5芯片的特斯拉车型，并不支持这些驾驶功能的升级 。

之后特斯拉的首席执行官（CEO）埃隆?马斯克也在推特上表示不理解中国买家的这些行为，并说到：?真奇怪！那些抱怨的人一定没有购买FSD（完全自动驾驶能力）套件，购 ? 买FSD的用户，都能够免费获得HW3.0的升级 ?

FSD套件相比国产Model 3标准续航版搭载的Autopilot增添，以及未来可能增加的信号灯识别和城市自动驾驶功能，但需花费5.6万元人民币购买。马斯克曾承诺，所有购买FSD的用户都可以免费升级HW3.0。

随着的发酵，工信部终于在10日发布了约谈公告，并责令整改。在约谈消息发出后，有相关人士透露接下来订购国产Model 3的用户无论是否选装FSD，都将享有HW3.0硬件，对于目前将拿到HW2.5的用户，特斯拉将根据车主意愿，决定先交车再升级芯片还是取消订单。?

消费者对特斯拉的认可度来之不易，消费者的法律意识和***意识也在大幅提升，特斯拉自作聪明的挂羊头卖狗肉，特斯拉自以为是的轻视消费者的合理诉求，这些行为都侵害了消费者的权益，如果再不直面问题、重视消费者，就可能把消费者赶到了对手那里。 ?

自动驾驶芯片哪家强，这家中国创业公司竟然说自己超越了特斯拉

在新能源汽车领域或是自动驾驶赛道上，特斯拉一直是个特殊的存在，被质疑、被唱空、被嘲讽的同时又被无数车企争相模仿、借鉴、追逐。在国内，被称为造车新势力的「三巨头」（蔚来、理想、小鹏）则经常被用来与之进行比较。其中最早成立的小鹏汽车与特斯拉之间又存在着千丝万缕的联系，让人不得不好奇，究竟小鹏汽车怎么样？其自动驾驶技术行不行？

小鹏汽车怎么样，销量是最好的答案。日前，小鹏汽车公布了9月交付成绩，根据数据显示，小鹏汽车9月总交付量达到3478台，同比增长145%，创2020年单月交付量新高；小鹏P7单月交付2573台，创单月交付量新高，而且从目前小鹏P7的产能来看，这一成绩是非常值得肯定的。

同时，小鹏汽车表示，在所有交付车辆中，超过93%的用户选择了搭载XPILOT智能驾驶系统的智能版车型。也就是说，大部分消费者对小鹏汽车的智能驾驶系统是很感兴趣的，甚至可能说这一系统便是影响这些用户决定购买小鹏汽车的决定性因素。所以下面我们就好好聊一聊小鹏汽车的智能驾驶系统。

首先我们需要将时间回拨到2019年，先看看小鹏汽车与特斯拉之间的恩怨纠葛。去年3月，特斯拉***其前工程师曹光植（Guangzhi?Cao，音译中文名字），指控其涉嫌窃取Autopilot系统相关商业机密并将其带到小鹏汽车公司。

这位被诉讼的关键人物曹光植，是特斯拉前计算机视觉科学家。按特斯拉的说法，他曾从事过Autopilot系统的开发工作，是Autopilot系统团队具有访问源代码权限的40人之一。但在2019年1月3日，曹光植却突然向特斯拉提交辞呈，随后跳槽至小鹏汽车任职感知主管。

特斯拉称，在2018年11月至2019年1月3日之间，曹光植备份了特斯拉整个储存库、Autopilot和神经网络源代码库，并上传至他个人iCloud账户，总计超过30万个Autopilot系统相关的文件和目录，随后他删除了工作电脑上的12万个文件，并断开iCloud账号，清除了所有浏览器记录。特斯拉认为，曹光植和小鹏汽车没有合法权利使用Autopilot系统的相关技术，这是特斯拉耗费5年多和数亿美元投资研发以及团队努力的结果。但当时小鹏汽车回应表示，曹光植入职前后，公司并未发现存在特斯拉声称的违规行为。

不过在之后的7月份，曹光植在提交给法庭的文件中承认，他确实曾下载特斯拉技术文件，即向个人的iCloud账户上传了包含相关源代码的文件，但否认了将任何特斯拉自动驾驶相关的商业机密转移至小鹏的说法。至此，曹光植是否向小鹏提供了其备份的特斯拉源代码数据，成为了此案的争议焦点。

而就在今年的4月25日，小鹏汽车发布声明称，特斯拉***其跳槽到小鹏的员工曹光志之后，现又要求小鹏公布所有自动驾驶源代码，是「不合理诉求」。毕竟在过去的一年里，小鹏汽车已经主动提供了曹光植工作电脑的电子备份，也允许了特斯拉在***保护令下，接触***之日前公司的源代码存储库以进行取证。但显然，特斯拉并没有从中找到关键证据，所以才会提出要扩大调查的要求。

其实除了在自动驾驶领域，在很多技术密集型的产业中，也会出现因「人才流动」而引起的各种商业机密窃取***。即便没有产生***，一家公司的技术核心人员跳槽到另一家同类型的企业时，也同样会引起行业内的各种猜测和关注。就如小鹏汽车前自动驾驶研发副总裁谷俊丽一样。

据了解，谷俊丽是美国硅谷知名机器学习专家、博士，曾在2012-2016年间任国际芯片巨头AMD主任工程师，负责大数据和深度学习软件的研究开发；并于2016年2月加入特斯拉，搭建了特斯拉机器学习团队，开发了Autopilot?2.0产品并实现了在多代特斯拉车上的大规模部署；2017年10月23日，小鹏汽车宣布，著名机器学习专家谷俊丽博士出任小鹏汽车自动驾驶研发副总裁，直接向小鹏汽车董事长何小鹏汇报。但在今年3月，谷俊丽离职，?继任者是前高通自动驾驶研发团队负责人吴新宙。

可见近两年以特斯拉、苹果、高通为代表的硅谷自动驾驶巨头们，与蔚来、小鹏为代表的新造车势力间的人员流动正变得越来越多。那么小鹏汽车除了与特斯拉之间的「亲密」关系之外，在智能驾驶系统方面它到底发展到何种水平了？以目前最能代表其技术实力的量产车型P7为例，我们大致可以将这一情况了解清楚。

自动驾驶都需要ASIL-D级的硬件SoC，而英伟达的Xier和Orin都可以达到ISO?26262?ASIL-D等级系统的安全标准。无论是特斯拉、小鹏还是理想，他们在准备自研自动驾驶的第一时间选择的都是英伟达。可见，英伟达的自动驾驶芯片肯定是有不少优势的。

小鹏P7搭载的XPILOT?3.0自动驾驶系统，主芯片用的便是NVIDIA?DRIVE?Xier，具备L4级自动驾驶计算能力，单芯片算力为30TOPs，功耗为30瓦。虽然算力方面不及特斯拉FSD?70TOPs的性能，但已是目前主流用的EyeQ4平台算力的12倍了，已经足够支持其在L3量产的需求和未来L4级别上测试。

为了保证该系统的正常运作，小鹏P7同时匹配了14个摄像头、5个毫米波雷达和12?个超声波传感器，组成了业内唯一的360度双重感知融合系统。其中，远、中、近前向三目摄像头与侧摄像头覆盖超过180度视野，可实现对更窄弯道的车道线识别、近距离加塞车辆的识别；泊车场景下，两个侧向前摄像头，可识别侧前向车位，全行业首次实现不需要越过车位即可进行自动泊车。

在定位层面，小鹏P7使用了高德的高精地图，精度达分米级，是实现车道级定位的基础；同时，三重高精度定位硬件（GPS+RTK+IMU)的使用，使全局定位精度可达厘米级；此外，即时定位与地图构建技术（SLAM）的使用，使P7相对定位精度小于0.3%，三重技术互为补充与叠加，可以有效提升在立交桥、隧道或恶劣天气下自动驾驶的稳定性和安全性。

小鹏汽车拥有这样的技术实力，与其重视研发投入密切相关。据招股书数据显示，早在2019年的时候，小鹏汽车就投入了20.7亿元人民币来研发自动驾驶和智能操作系统，研发费用占公司总收入比例达89.2%，是2018年投入10.5亿元的一倍左右，也是造车新势力中对研发投入最为重视的企业之一。

在自动驾驶数据收集方面，小鹏汽车到目前为止已经收集了约290万张带有注释的（路面字符干扰、暴雨、夜间、遮挡等），还深度学习和研究神经网络技术，并开发了自然语言处理和自然语言理解功能。

除此之外，在上个月末，小鹏汽车还公布，已与广州开发区管委会全资企业广州凯得投资控股有限公司达成协议，由凯德提供40亿元融资，以支持小鹏汽车加速拓展业务，包括在广州经济技术开发区建设新的智造基地及购置工厂设备等投资项目。这也将成为小鹏汽车继肇庆工厂后的第二座自建工厂。

9月24日，小鹏汽车的首批100?台小鹏G3i也正式发往挪威，这是小鹏汽车在欧洲市场获得的第一批订单，预计在?2020年11月可以达到挪威。而挪威一直都是欧洲电动车接受度最高的国家之一，在今年8月其电动汽车市场份额已经达到了70.2%，高于去年的49％。BEV车型就占据了53％的汽车市场。截止8月份，全年电动汽车销量为5.4万辆。如果小鹏G3i能在挪威站稳市场，其全球化进程将得到不少保障。

目前在国内市场，无论是与特斯拉之间的联系，还是小鹏P7的综合实力来看，它都是特斯拉Model3最直接的竞争对手。相比前几年，特斯拉的产品在市场上完全是领先同级对手一两代水平的存在，但现在在驾驶系统的开发、升级与完善上，各车企间却有了越来越多的相似性，这可能也是一项技术得到迅猛发展的重要的阶段性表现吧。

图?|?来源于网络

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

特斯拉FSD进入国内之时，也会让中国车主动取消雷达？

文/田忠朝

在自动驾驶量产应用上，特斯拉为何能遥遥领先？很多人认为是其强大的软件算法，其实软件算法固然重要，但拥有强大计算能力的感知和决策芯片也必不可少。

在过去PC时代，顶尖的芯片技术一直被英特尔、AMD这样的国外巨头垄断，直到移动通信时代随着华为、紫光展锐的崛起，国内才开始有了与苹果、高通相抗衡的芯片企业。

那么在自动驾驶芯片领域，我们与国外又有多少差距呢？

国外自动驾驶芯片处于什么水平？

目前国外自动驾驶芯片真正进入大规模量产车市场的也就三家：

英伟达

产品注重算力，但同时功耗也大，因此曾被马斯克调侃“性能一样的耗电更高，耗电差不多的性能弱鸡”。

这也直接让伤了面子的老黄决定不再挤牙膏，从橱柜里掏出了?其Drive?X?Orin新产品以及Ampere?架构旗舰产品Nvidia?EGX?A100芯片，这应该是目前世界上最高效的深度学习芯片，7nm制程工艺，算力624TOPS，功耗400W。

基于这枚芯片，英伟达造出了目前世界上算力最强的自动驾驶芯片方案——Drive?X?Robotaxi，算力?2000TOPS，但功耗高达800W，它的出现显然是冲着未来L5全自动驾驶秀肌肉的。

所以目前英伟达的主要实用产品还是Xier，从小鹏?P7?到沃尔沃、奔驰、丰田的一些车型都在使用。另外如小马智行在美国的电动车队用的是英伟达?Pegasus，用于训练高等级自动驾驶汽车。

Mobileye

芯片产品算力不强但走实用路线，主要用于摄像头的数据感知，而并非中央域处理器。所以在早期的L2驾驶车型市场占主流地位，包括小鹏G3、蔚来ES6/ES?8、广汽新能源Aion?LX都用了Eye?Q4芯片，算力?2.5TOPS，功耗?3W。

但随着自动驾驶等级的提升，中央域处理器的作用越来越大，Mobileye的产品就开始有点力不从心而被边缘化，虽然被英特尔收购后称会使用英特尔的?7?nm工艺“打磨”EyeQ5，但Eye?Q5算力依然只有24TOPS，功耗10W，它在自动驾驶解决方案中只能作为感知芯片处理图像等信息，无法进入“中央”决策层。

特斯拉

先后用过Mobileye、英伟达的芯片，后来嫌弃它们性能跟不上发展，从2016年开始自研芯片。

2019年4月份特斯拉FSD（Full?Self?Driving全自动驾驶）芯片正式以量产的形式发布，被马斯克誉为“世界上最好的芯片”，算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W，就目前来说，确实是量产车最好用的自动驾驶芯片。

再来说说国内三家主流芯片企业发展程度

黑芝麻

近日，这家科技创业公司发布了公司成立四年来最重磅的产品，两款自动驾驶感知芯片华山二号A1000和A1000L（Lite）。

其中A1000使用台积电16nm工艺制造，算力40-70TOPS，功耗8-10W，从性能来看，它对标的将是特斯拉FSD和英伟达Xier芯片。但是从能效比来说，A1000优势更明显。

特斯拉FSD算力144TOPS，功耗72W，能效比2TOPS/W；英伟达Xier算力30TOPS，功耗30W，能耗比1TOPS/W。而华山二号A1000单芯片能效比超过6TOPS/W?,双芯片叠加组成的域控制器能效比也超过5TOPS/W。

而且它的自由组合度极高，根据黑芝麻给出的计算平台方案，?

单颗A1000L芯片适用于低等级级ADAS驾驶；

单颗A1000芯片适用于L2+自动驾驶；

双A1000芯片互联组成的域控制器可支持L3级别自动驾驶；

四颗A1000芯片叠加可用于未来L4级别自动驾驶。

虽然用于L3/L4的方案看起来有点夸张，但从官方这介绍来看不可否认，这款芯片符合AEC?Q-100、单芯片ASIL?B、系统ASIL?D汽车功能安全要求，应该是目前极少符合以上所有安全标准的国产车规级芯片，也是目前能支持L3及以上级别自动驾驶的最强国产芯片。

寒武纪

前身是中国科学院计算技术研究所下，应该是最早进入大家视线的芯片公司，但该公司更专注于人工智能领域，早在2016年就发布了首款商用深度学习处理器寒武纪1A。

同时还有两款用于人工智能芯片IP授权的产品Cambricon-1M和Cambricon-1H，用于手机或者汽车终端上的人脸识别、指纹识别、障碍物识别、路标识别等应用加速。

此外寒武纪也发布了两款用于边缘计算（指在靠近智能设备（终端）或数据源头（云端）的一端，提供网络、存储、计算、应用等能力，达到更快的网络服务响应，更安全的本地数据传输。）的人工智能加速卡，思元220和思元270，在边缘计算中起着提高数据安全、降低处理延时以及优化带宽利用的作用。

性能上思元270满血版（F4）算力达到128TOPS，功耗70-150W，与早期的英伟达Tesla?T4计算卡（算力130TOPS，功耗75W）性能相近，但该卡定位是为桌面环境提供数据中心级人工智能计算力，简而言之就是为台式机配的高性能人工智能加速卡。

地平线

由前百度深度学习研究院常务副院长余凯于2015年创立的，专注于自动驾驶与人工智能芯片。

相比大多数注重硬件算力的芯片公司，地平线更注重以“算法+芯片”为核心的嵌入式人工智能解决方案，简单来说就像安卓机与苹果的区别，安卓手机更追求硬件性能，软件系统由不同厂商自己匹配；而苹果手机硬件和软件系统是一体设计的。

在产品方面，地平线目前拥有用于边缘人工智能的征程二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于自动驾驶中对车辆、行人和道路环境等目标的感知，类似MobileyeQ系列芯片。

此外是用于AIoT边缘计算的旭日二代芯片，算力4TOPS，功耗2W，主要用于智能家居、智慧城市、智能安防、工业机器人等应用领域。

当然，地平线也推出了基于征程芯片的自动驾驶解决方案——Matrix，其中Matrix二代拥有16TOPS的等效算力，可用于摄像头等传感器的数据感知和融合。预计今年将发布的Matrix三代，将拥有192TOPS的算力，功耗48W，可以竞争特斯拉FSD芯片。

最后

我们整理了目前一些主要芯片参数性能，可以看出，国内自动驾驶芯片在超前研发方面可能与国外老牌企业还有一定差距，但是在同一起跑时间点上大家的差距并不大，例如黑芝麻芯片产品在性能和功耗上已经可以与特斯拉掰手腕了。

可以预见，未来自动驾驶技术必然是各国竞争的高地，而自主可控的芯片技术对于增强我国自动驾驶行业整体实力来说将会有很大的帮助。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

在高速NOA导航驾驶的门槛，已经降到20万以内之后，国内的新势力们都在尽全力加速城市驾驶和全场景驾驶的落地。

压力一方面来自中国品牌彼此之间的竞争，大家都是有清晰目标，并且是给消费者们画了饼的，要是拖得太久，PPT画饼造车的名号会被坐实；另一方面的压力在很大程度上来自特斯拉，特斯拉在海外开通的FSD Beta已经基本上实现了全场景的驾驶，可是国内由于种种原因，目前还无法落地，可是技术和数据特斯拉都有，只要被开绿灯之后，其影响力会非常恐怖。

不过，在今年的特斯拉投资者大会上，特斯拉的朱晓彤表示：特斯拉中国正积极与中国当地监管机构合作，批准 FSD 在中国的使用。可见特斯拉FSD很有可能会很快在中国落地，而且有很大可能就在今年。

2023年，无雷达的特斯拉FSD在中国即将上路？

在2022年底，特斯拉开始在除中国以外的全球市场取消车辆上的所有雷达传感器，而在中国不但保留了超声波雷达，还保留了毫米波雷达，让中国的特斯拉HW3.0硬件的车型区别于其他市场，有人说当时在中国保留雷达可能是为了能合规并申报成功。

但是随着没有任何雷达的新款特斯拉Model Y申报通过后，打消了之前大家的猜疑，没有雷达的有驾驶功能的车型一样可以，而且国内并没有强制要求安装雷达的规定，所以你之前就会看见一些日系车能够在有无雷达和雷达数量上做出区分。

我国是可以接受纯视觉的驾驶的，取消雷达传感器没有关系，那么困扰特斯拉FSD没法落地的又是什么？

根据《中华人民共和国测绘法》规定，特斯拉集数据进行训练的行为属于测绘活动，因此特斯拉不能直接通过售出车辆收集训练数据的方式在中国市场推广FSD。此外，根据《外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2021年版）》的规定，地面移动测量、导航电子地图编制等属外资进入领域，特斯拉作为外资企业，也被禁止进入测绘领域，目前特斯拉的FSD被这两项卡得死死的。

其实最难办的数据问题，特斯拉已经给了解决途径，特斯拉目前已经在中国建立数据中心，将存储本地化，数据不会出境，就像苹果iCloud云上贵州一样，特斯拉形式数据的训练学习也会在国内完成，并不会传输到特斯拉的总部，在中国的FSD可能会形成一套独立于全球的系统。

而在特斯拉车型换装HW4.0硬件之后，摄像头布局和整体的软件算力都有所调整，而训练的驾驶模型可能与国外的车型没有区别，可以直接使用国外训练好的模型数据。可是目前特斯拉在中国市场上没有推出单独的堆栈，所以HW4.0的车型在国内可能都实现不了高速的导航驾驶，相当于硬件升级了，功能却给升级没了。

但特斯拉肯定不可能接受这种情况的发生，所以会竭尽全力地去争取功能的实现，而且在新款的软硬件中，FSD Beta有了统一视觉堆栈和堆栈，高速公路和非高速公路使用统一的软件版本，不再是之前高速和城市分开，也就是能够实现全场景的驾驶，所以只要开通了高速领航，那么城市的其实也就被开通了，所以随着纯视觉的HW4.0来袭，特斯拉如果不能把驾驶开通落地，那无异于搬起石头砸自己的脚，所以肯定会努力去争取。

纯视觉不靠任何雷达传感器的特斯拉FSD，你可以认为它不安全，可以说它冗余度不高，但是它通过算法技术的不断升级，在软件端狂卷，的确能够降***造端的成本，而且它还真的能在中国的道路上跑，也将能实现全场景的驾驶，这你让用着一大堆高科技高成本的硬件中国车企情何以堪？

中国车企是否会跟风抛弃雷达？

一个普通的车规激光雷达的成本几乎可以覆盖5台特斯拉的全部摄像头成本，而不少中国车企还在卷激光雷达的数量，成本方面的增加最后都会转嫁到车价上，进而由消费者们来承担，那么随着特斯拉去掉雷达传感器，中国车企会不会也掀起一轮抛弃雷达的潮流呢？

中国在售的高阶驾驶车型，在近3年的时间内，取消雷达的可能性不大。我们先不说把激光雷达当噱头，当卖点的这些做法，就单单在技术上，激光雷达等雷达传感器依旧是中国绝大多数车企实现驾驶或自动驾驶的“拐杖”。

在摄像头视觉感知方面，实力属于第一梯队的是特斯拉和Mobileye，这两家几乎一直就是在纯视觉的路线上快跑，它们有先发优势，而且有着巨量的数据积累，尤其是近几年的特斯拉，它的纯视觉方案的迭代速度还在不断加快，而国内车企尤其是新势力们，它们并没有什么先发优势，而且数据量的积累并不算多，在使用传统供应商方案时，它们不用在视觉感知方面下什么功夫。

但是随着它们转向自研自动驾驶，并且要把智能驾驶代表的智能化作为自己的卖点之后，但它们在视觉上的处理能力并不出众，而又要想在短时间内卷上来，靠堆大量的毫米波雷达、激光雷达这些雷达传感器来弥补感知和数据处理方面的不足，就成了一条捷径，但是这条路还走越好走，视觉从最主导的地位，逐渐开始被这些雷达传感器挤偏了。

而且我们昨天的文章中，提到中国企业开始使用特斯拉淘汰的BEV感知技术，就是因为有激光雷达等有3D感知成像的传感器的存在，能弥补BEV的局限性，所以才能继续在BEV的路线上走下去，所以一旦进入了这个舒适空间，车企们就不愿意再跳出来了。

即便是视觉感知不占优势，但是在雷达传感器、高精地图、众包地图，甚至是车路协同系统的加持下，目前国内新势力车型的驾驶能力也能比肩海外的特斯拉。

总结：

虽然硬件成本高，但是在单一的视觉感知方面，国内车企们并不需要完全压上，花大价钱提升视觉感知能力的资金，可以用在其他软硬件的开发上，特斯拉是自己把自己逼得只能完全依靠视觉，新势力们不用这么逼自己。

可如果特斯拉在国内的价格依然走低，而且又有了足够强的驾驶能力，国内车企也肯定会对着自己车上的硬件动刀的，让国内车企去掉雷达，去掉激光雷达，提升视觉感知能力，那一定会是市场已经到了容不下这些高成本的硬件了。

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