一篇《全球智駕領域哪家強》主要從智駕的技術路線進行分析： 特斯拉堅持使用純視覺方案，依賴攝像頭系統提供360度環境感知，通過深度學習算法處理圖像信息，從而實現智能駕駛； 華為則采用多傳感器融合方案，包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等獲取信息，提高環境感知的準確性和穩定性，經計算處理后，實現智能駕駛。結論是：華為的多傳感器融合方案更勝一籌。

下面我們再從感知能力和數據處理能力進行分析，看看誰更優秀。

一、感知能力：

（一）特斯拉的“純視覺”的感知方案，依賴于攝像頭和人工智能算法來模擬人眼對環境的感知。

視覺探測前方

但，攝像頭有如下幾個缺陷是：

1.識別靜態物體存在局限性。攝像頭往往無法準確區分路牌、‌紅綠燈架、‌橋墩等障礙物與實際需要避讓的靜態物體。‌我們在試車場測試，特斯拉的表現很差，它在試車場里能撞假人，我怎么相信你在外面不會撞真人呢？

攝像頭夜間識別

2.受到光的影響比較大。由于攝像頭接受的是反射光，因此，受到光的影響比較大。也就是說，如果遇到了暴雨、夜間等環境情況，攝像頭就會和人類駕駛員一樣，在感知上遇到比較大的挑戰。

3.單用攝像頭形成的BEV三維空間有可能會形成幻覺。這是一個錯誤搭建，容易造成事故。

搭建模型

單獨攝像頭造成的交通事故

美國知名媒體華爾街日報就列舉的222起事故中，有31起事故是未能識別出障礙物而導致整車未能做出反應所導致的。

（二）華為的“視覺算法+激光雷達”的解決方案。

這種方案利用激光雷達的高精度和遠距離探測能力，結合視覺算法對環境的細致識別，提供了一種更為全面和準確的感知方式。

1.激光雷達和攝像頭相比，無論在測量精度上，也就。而激光雷達是個真三維，它形成的BEV空間僅僅是個坐標轉換，不會產生幻覺華為的激光雷達技術被認為在技術上“遙遙領先”。激光雷達的引入，使得華為ADS在夜間、雨霧天等低能見度環境下表現出色，能夠準確感知周圍環境，保障行車安全。

華為多傳感器數據的融合處理，提升了系統的環境適應性和決策準確性

2.華為ADS系統還具備強大的數據處理能力和算法優化能力，通過多傳感器數據的融合處理，提升了系統的環境適應性和決策準確性。這種多傳感器融合方案不僅提高了系統的可靠性，還使得華為ADS在復雜路況和惡劣天氣條件下展現出卓越的適應能力。

總的來說，華為和特斯拉在自動駕駛感知能力上各有千秋，華為的技術在硬件上可能更為先進，

在感知能力和多傳感器融合處理方面華為完勝特斯拉。

二、數據處理

. 智能AI能力取決于三方面，一個是訓練用的數據量，二是訓練的算力，三是搭建模型的能力。

1.論數據量，特斯拉在美國至少有170萬輛車給它采數據；華為算比較強的，但問界也沒到100萬輛，這方面有差距。

2.有足夠的數據量，決定足夠的算力進行訓練，華為比不上特斯拉。

3.搭建模型的能力，做人工智能全球的頂尖人物里面華人并不少，華為與特斯拉不分上下。特斯拉？這個咱不知道。但是，另外兩個要素，

總之，在數據處理上，特斯拉強于華為。

綜上所述，特斯拉和華為在智能駕駛技術上各有千秋。特斯拉的純視覺方案在成本控制和數據處理方面具有優勢，而華為的多傳感器融合方案則在感知能力和環境適應性方面表現突出。最終，哪種方案將主導未來的自動駕駛市場，還需時間來驗證。