我觉得是，要分析这个问题，我们先简单看看目前智能驾驶第一梯队的厂商们采用何种路线：
特斯拉：大名鼎鼎的特斯拉的路线和情况可谓是最为特殊的，路线方面，其采用“纯视觉、高度自研”方案，创始人马斯克带头diss激光雷达的事情在业内也算是名场面。今年10月，特斯拉表示将从车辆上移除超声波雷达，此前特斯拉早已移除毫米波雷达，因此目前特斯拉身上的传感器仅剩摄像头，其自动驾驶也将采用100%纯视觉方案。
至于高精地图方面，特斯拉的情况和国内企业不一样，众所周知它来自漂亮国，所以在国内没有自己测绘地图资格，因此如果想用也只能和国内地图商合作。当然，特斯拉也并不想用，对于高精地图，马斯克的看法和对激光雷达一样，就是垃圾。特斯拉在它的老家也没用高精地图，而是采用“自己绘制”的方法，利用路上跑的特斯拉收集地图数据，形成一个“轻量级”地图，虽然没有高精地图精细，但也够用。
小鹏汽车：国内造车新势力的代表小鹏汽车和特斯拉正好相反，激光雷达用的那叫个顺溜，P5搭载激光雷达，P7也申报了激光雷达版本。对于高精地图，至少在今年1024科技节前，小鹏是非常依赖的，它的XPILOT就是利用高德的高精地图实现了领先的高速NGP，还曾斥资2.5亿元收购了有测绘资质的智途科技。但在1024科技节后，我们明显看见了小鹏的转变，它的XNet（全新一代感知架构）采用了重感知轻地图的策略，采用一种凭借传感器不断采集信息，“实时构建”高精地图的思路实现辅助驾驶，并宣称在2023年实现无图区域的导航辅助驾驶。
魏牌：魏牌是首个以重感知为核心并匹配激光雷达技术路线的车企，也是中国首批量产城市辅助驾驶系统的车企，目前魏牌已经放出了城市NOH路测视频，全程0接管，比德芙还丝滑。
从视频车辆的表现来看，目前魏牌已经跻身自动驾驶第一梯队，这在传统汽车厂商里还是值得肯定的。
近期魏牌已经邀请部分媒体在北京进行内测。这是一段长达20.5km的城市路段，共40个路口，43个红绿灯，5个左转弯，3个右转弯，路况非常复杂，不过车子整体表现出色。印证了魏牌城市NOH是基于城市打造的智驾，更适合中国路况。
城市NOH功能在北京和保定双城的测试意味着魏牌以此作为开端将在更多城市开通此功能，据悉，2022年魏牌将在10个城市开通此功能，未来则会在100个城市开通。
理想汽车: 理想是个很有意思的企业，最初的产品ONE的自动驾驶水平一直被诟病，但其实理想拥有乙级地图测绘资质，是造车新势力中第一家拥有合法收集数据资格的企业，因此也能看出它对高精地图的向往。但在9月底L8的发布会上，我们也看到了理想的变化——实时生成行驶地图，供智能驾驶规控使用，大大降低了高精地图的构建和维护成本。
从上面几家头部厂商的技术路线来看，“重感知”在现阶段确实是一条明路。这不得不从高精地图的特性说起，我们知道，高精地图的采集和更新是一件非常难的事。首先在采集方面，需要大规模的采样车，或者特斯拉那样用车主的车去一段一段的跑出来，需要收集的信息量也非常大，需要高清摄像头和激光雷达（普通人的车这么搞甚至会涉及法律问题），要知道当前全国高速公路里程约16万公里，要跑出来可真是个大工程。
另外，近期国家对于地图测绘资质卡得非常紧，也将部分想要自主测绘的汽车厂商，和其他行业的新入局者拒之门外。
此外，更新也是困扰高精地图的大问题，就不说官方消息了，我就问你所在的城市是不是天天修路？这无疑给高精地图出难题，事实上，就算是顶级地图商的高精地图，也只能一个季度更新一次。
我们再来看看魏牌这套城市NOH系统，硬件上，摩卡DHT-PHEV激光雷达版配备2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，12颗摄像头，共31个感知组件，通过视觉体系和感知体系，构筑双重保障；算力上，它搭载高通Snapdragon Ride平台下首发5nm高通骁龙8540+7nm高通骁龙9000方案，单板算力360TOPS，属于行业内领先水平。
为了贯彻其“重感知”的路线，魏牌和毫末智行打造了中国首个自动驾驶数据智能体系MANA，MANA由四个部分组成，分别是TARS、LUCAS、VENUS和BASE，其中，BASE是整个系统架构的底层，TARS是原型算法，包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎。LUCAS是车辆在现实中的感知、计算、验证等过程，也就是自动驾驶的大规模泛化。VENUS则是数据看板，能够以参考标准评价算法的好坏。有了这套体系，使得魏牌城市辅助驾驶系统感知更准确，认知决策更像人类，标注、仿真验证更高效，可以直接对标特斯拉。
此外，MANA还将Transformer 模型引入其中，而Transformer正好也是特斯拉使用的，业内领先的模型算法，区别于基于循环神经网络RNN架构的序列算法，Transformer采用注意力机制，能底层融合视觉和激光雷达数据，实现空间、时间、传感器三位一体的感知。这也标志着魏牌的自动驾驶水平进入了世界第一梯队。
实际上，目前智能辅助驾驶还面临着另外一个问题，就是厂商说的天花乱坠，消费者体验却没有想象中的好，或者是消费者主观认为自动驾驶靠不住，并不想使用它。的确，在早年确实存在这些问题，但在2022年，辅助驾驶所能提供的智能、便捷、可靠的智驾水平绝对会令你眼前一亮，刮目相看。
比如说魏牌城市NOH的“八大经典城市场景”，充分理解了中国驾驶者在城市路况时的痛点和需求，比如说在“智能绕障”这个场景下，系统在发现前方障碍物阻塞本车道时, 会根据障碍物的类别、位置、速度、阻塞空间，进行预判和提前减速，果断变道, 绕行阻塞的障碍物。
再比如智能躲闪避让这一情况下，系统能实现预判+切入+主动规避，在周边车辆未进入本车道之前, 先预判出其变道切入意图；当发生切入行为时, 快速响应进行安全减速避让, 确保最快时间主动减速规避。而对于人类驾驶者来说，需要一定的经验才能判断周边车辆的意图，进而做出合理的举动保证自己的行驶速度和安全。
我们还是回到魏牌发布的城市NOH内测视频，我们发现，这次视频一共通过了31个红绿灯，摩卡激光雷达版能做到精准识别；在遇到道路维修、道路施工、二变三、三变二车道变换、无车道线、避让货车等各种城市中常见/不常见的情况，魏牌城市NOH基本能完美解决，就像视频里说的那样，城市NOH其实是在模拟一个老司机的处理方式，而且某种意义上讲，自动驾驶没有感情，在极端情况下，它的判断力或许比老司机更可靠。
综上所述，我们分析了国内外领先的企业的技术路线，并以魏牌为例，介绍了其城市NOH的技术路线，软硬件配置和实测体验，发现至少在现阶段“重感知”确实是头部企业选择的一条合适的路。当然，自动驾驶的发展是不断进步的，现阶段最好的方案不代表就能引领自动驾驶走向L5，我们也要抱着变化、进步的心态看待这一行业的变迁。