上一期的自动驾驶，评论区里吵得一塌糊涂啊，但是我只说了一半，咱们继续。

虽然都是“端到端大模型”，但在软件和硬件上，特斯拉和华为还是不一样的，这源于两者的思路差异。

特斯拉做事比较激进，感知硬件它去掉了摄像头以外的所有传感器，但中国的车企没有一个敢这么跟的，即使有纯视觉的方案，也只作为入门的经济型方案，而不是主流、高端的方案。当然也跟我们的各种传感器比较便宜有关系，毕竟对工业霸主，这都是小事儿。所以华为和国内车企基本上都保留了摄像头和激光雷达、超声波雷达和毫米波雷达这几种不同的、用于感知环境的传感器。因为它们能探测到不同形式的物体信息，把这些信息整合到一起，才能达到或超越人眼感知环境的能力。

特斯拉的激进在软件上的表现是：它把规划控制模块给砍掉了，只有端到端大模型。国内不少人替它吹，说这是“第一性原理”。我没有站到马斯克那么高的位置，很难透彻地理解他的决策依据。但从目前的交通现状看，这多少给自动驾驶系统增加了不确定性。

这不能不让我想起去年初Chat GPT火爆的时候，很多人拍到了这个AI语言大模型一本正经地胡说八道的视频，而且在很多事情上出现了明显的双标现象。当然你可能会说是训练素材库的问题，但这种现象毕竟真实存在对吧？现阶段的大模型好像即使不懂，也会随机给你编一个结果出来，不管对不对，它也不会有愧疚感。所以像特斯拉这么激进地完全押宝纯视觉系统，我是有点不放心的。

所以，华为的ADS在端到端大模型的基础上保留了“规控”的部分，也就是保留人工写出的算法程序，让大模型在做出违反常理的决策时，仍然有人工写好的规则来约束它，相当于给人工智能设定了一个“电子围栏”，避免系统因为数据失真或者训练不足而闯出大祸。我更倾向于这种路线，在没有真正了解和掌控人工智能之前，凡事都必须要有备选方案。

目前在网上能看到的这两家自动驾驶系统，在接受测试时，都有bug出现。比如在享界S9上首发的华为鸿蒙ADS系统，遇到小环岛，会从左边逆行转圈；特斯拉的FSD V12版在美国上街后也发生过严重事故。看来都还没训练到最佳状态。

马斯克曾经说“只有傻瓜才把激光雷达装在车上”，他认为自动驾驶通过视觉神经网络实现，比普通人驾驶有十倍以上的安全性。这话很适合传播，但说得对不对？我认为需要时间才能验证。马斯克说这话是3年前，那时候美国的激光雷达都非常贵，他自己也做不了，所以只能寻求低成本的摄像头纯视觉方案；而到现在，它的技术架构没有太大变化，即使包括华为在内的许多中国企业已经把激光雷达的价格降了97%以上，但美国也把中国的廉价激光雷达给禁了，直到这几天才主动解禁。所以特斯拉只能一条道走到黑，嘴上也必须硬气下去。

从技术的发展速度看，在当前、甚至很长一段时间内，摄像头+神经网络+端到端大模型的组合，都远远仿生不了精密的人眼，必须得用更多的传感器来补足短板。况且，人眼是有很多弱点的，比如刚从暗黑的隧道出来，遇到强光人眼就得适应一两秒钟，这时候很容易发生事故；或者是突然出现在路上的白色雾墙，正对着傍晚前落日的摄像头，这几种情况如果有激光雷达或者超声波雷达、毫米波雷达就不怕，至少它们在融合之后，总有一种雷达能够“看到”危险。

面向L4或L5的自动驾驶技术，是这个地球上最前沿的技术。

对于这种前沿技术，我觉得咱们普通消费者知道它存在就行，我的建议是：当前还是自动驾驶技术的早期，如果不是狂热的新技术爱好者，其实不必去跟风买车，L2已经能够减轻不少长途驾驶的疲劳感了。因为目前除了特斯拉和华为之外，其它企业做的都各有短长；也因为媒体的精力、偏好和测试方法的原因，你很难看到一个特别公正客观的横向评价。

而且有些玩家真的挺能吹的，说话水分很大，普通人难辨真假，所以就等他们几年后打完架有了结果再选也不迟。目前包括特斯拉和华为在内，所提供的“智能驾驶”就当是提供情绪价值，提供一些谈资，都还没达到非常完善的程度，这是一个长期、持续优化的过程。有一些企业的老总吹牛的时候，自己都不一定知道在说什么，只是看着提词器，复述而已。

以后可能会有几个不同层次或价位的智能驾驶系统并存，低端的是纯视觉系统，高端的是多模态的各种传感器融合的系统；但是每个层次的自动驾驶可能也不过3-5套系统能活下来，所以你才会看到这些新势力玩命似的扑上去搞研发，因为一旦在这场竞赛中落后，他们存在的价值可能也就没了，因为传统的自主五常们也有数十亿、上百亿的投入。

世界会很精彩，我们不用着急。

8.25高能周评：自动驾驶，继续PK