前几天突然接到一个法国老友的电话，他是做咨询的，想跟我聊聊这几年中国车怎么起那么猛。
由于疫情，停办了整整4年的巴黎车展终于在上个月举办了，中国各式各样的新能源车在车展上亮相。在巴黎车展前，很多欧洲人还对中国车不感冒。结果在车展上，我们中国车企直接把欧洲人整不会了，他们发现：
- 中国车企已经不再是只卖低成本的廉价车型的了；
- 无论是电动化还是智能化，都领先欧洲车企3-5年；
- 展台直接在巴黎车展C位（比如下图的魏牌），激起欧洲同行的各种好奇和警惕。
我把和这位法国老兄Alex的对话编辑了一下，正好可以回答题主的问题～
Alex：能给我科普下中国车企智能化（自动驾驶）方面的策略吗，和特斯拉有啥区别？
我：中国很多新势力车企，比如像蔚来和小鹏，会非常依赖激光雷达点云和高精地图的融合去实现智能驾驶，这和特斯拉就完全不同，特斯拉既撤了激光雷达，也没用传统的高精地图。
Alex：高精地图的精度达到厘米级，技术门槛很高，你们中国车企都能自己开发实现吗？
我：不太能，所以中国车企一般会选择和大厂合作，比如蔚来NOP用了百度的高精地图，小鹏NGP用了高德的。
Alex：如果一个车企太依赖高精地图，我总觉得会面临一些棘手问题，比如说这个核心技术不是你自研的，那就有可能出现芯片那样的问题：核心技术始终在别人手里。另外，各国对于特殊路段的地图管制，也会让高精地图的使用受限。而且随着自动驾驶能覆盖的路段越来越多，高精地图的实时更新也会成为挑战。
我：是的，所以现在也有中国车企选择了一条“重感知”，没那么依赖高精地图的路线，比如魏牌就选择了通过强感知+高算力（搭载毫末智行小魔盒3.0自动驾驶计算平台，采用高通 Snapdragon Ride平台，配备5nm高通骁龙 8540与 7nm 高通骁龙 9000 芯片，单板算力可达 360TOPS），实现中国首批城市NOH大规模量产车型，同时，魏牌还是中国首批具备打通高速至城市辅助驾驶能力的量产品牌。
Alex：所以魏牌是像特斯拉一样用纯视觉感知，还是有其他传感器？
我：特斯拉是唯一一个用纯视觉方案的主流车企。 而魏牌则用了更多元的感知融合系统，有摄像头、激光雷达、毫米波雷达等31个感知组件，所以是双重感知融合方案下的自动驾驶。
说起这个，我还专门研究过，为什么特斯拉要选纯视觉，而其他车企不这么做。我认为原因有三：
- 成本考虑
据我的调研，特斯拉车上的摄像头价格，已经谈到全网最低。Model 3和Y热卖后的规模效应，让特斯拉每个摄像头的成本低至70元，全车8个，500多块搞定。相比之下，各种雷达方案首先弱在了性价比，雷达的成本比摄像头贵不少，激光雷达的价格更是贵得离谱。如果特斯拉在车上配备太多雷达，那么在售价不断降低的情况下就无法维持整车20%+的高毛利率。 - 技术考虑
在车上放多个雷达，确实会给算法增加很大难度。而且设备多了，理论上会增加日后的返修的风险，不符合一向“极简风”的特斯拉。 - 先发优势
由于在纯视觉感知方向发力早，在这个领域是绝对的领头人，已经实现视觉到向量空间的完整映射和数据闭环，有明显的先发优势。
Alex：我很同意这个观点，这些都是其他车企很难追赶或者复制的，所以中国车企毅然选择了另一条路线，更注重多传感器感知和算法，对吗？
我：没错。中国车企在传感器上比特斯拉更下血本，比如魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版，就上了2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达和12颗高清摄像头，在硬件层面把料上足，这样既跟特斯拉的策略做出差异化，也能对corner cases的处理更精准。
Alex：嗯，据我所知，纯视觉的方案在强光、大雾、或者需要判断物件可穿透性时的表现确实都欠佳。但你们中国车企把配置拉满，就真的能更好地应对各种corner cases吗？
我：如果车上有更强大的感知系统，做到多传感器交叉验证，那肯定对corner cases的判断更有保障。 不过多传感器融合对于算法的要求也会更高，毕竟你多放几个雷达，全都要参与到内参、外参、拼接、时空同步等一系列事情。所以强感知的前提是能做出一个高鲁棒性、高冗余度的算法出来，所以你比如说魏牌为了支撑多传感器方案，就必须花大功夫去基于transformer算法在底层做视觉和激光雷达数据的融合。
Alex：你有开过这车实测过吗？
我：还没，不过网上有那种一镜到底的城市NOH路跑内测曝光视频，有各种各样的路况，要过31个路口，全程经历红绿灯识别、道路施工，三变二车道、突然加塞等等状况，表现都挺不错的。
Alex：这种级别的城市辅助驾驶能在多大的范围实现？
我：我之前看魏牌资料，他们说在今年底会覆盖10个中国城市，并在超过90%的城市场景都能启用。我们广州应该也在这个范围内，到时得实际用一下试试效果。
中国和欧美主流新能源车企和自动驾驶公司的车我基本都试过了，不得不说你们欧洲在智能驾驶方面，比我们落后起码3-5年。
Alex：欧洲在这方面确实还在沉睡中……所以你认为在中国乃至全球，这种多传感器融合的重感知路线，会是智能驾驶的最终选择吗？
我：我认为很有可能，特别是在中国，因为我们这儿的路况复杂。我经常用的一个对比是广州和硅谷的数据。虽然这两个地方的车数量相近，但
- 行人和自行车的数量，广州是硅谷的5倍；
- 换道和加塞出现的次数，广州是硅谷的5倍多；
- 逆行自行车/电瓶车数量，广州是硅谷的60倍；
- 总体看来，中国路况要比美国复杂约30倍。
所以在这种更复杂、多变的路段，还有corner cases出现概率更高的地区，多传感器的交叉验证对于高级别辅助驾驶的安全性肯定更有保障。
Alex：嗯是的，不过这个路线的普及也要看传感器是否能在三方面优化：体积越来越小、功能越来越强、价格越来越低。如果能做到，那即使是特斯拉，也很有可能把激光雷达重新加上，毕竟就像我之前说的，纯视觉路线对于高阶自动驾驶是有盲点的。
-----写在最后----
正如开头所说，在智能化、电动化时代浪潮下，中国车企正在通过全新的产品和技术弯道超车。今年我个人最重要的工作, 就是助力中国新能源车出海到中东和欧洲的项目。在我接触的所有车企中，魏牌是最重视出海的品牌，他们不只把产品大规模外销，还在国外设工厂和研发中心，在产品定位和技术实力上都代表了中国车企的超强实力。而且随着近期魏牌城市NOH的快速量产落地，不仅让魏牌跻身中国智能驾驶领域的第一梯队，也站到了全球智能市场的前沿。现在这车已经登陆德国等欧洲国家，超期待看它之后在海外铺开的战绩还有国外车友对它的评价。
