特斯拉用的純視覺方案本來就是先天不足，有很大局限性，中國主流電動車廠都用激光雷達方案。

以前激光雷達價格很高，特斯拉為了降低成本，選擇了純視覺方案。後來激光雷達被中國打成白菜價，現在特期拉想調頭就難了。

騰訊元寶：

自动驾驶纯视觉方案与激光雷达方案对比分析

一、技术原理与核心差异

1. ​感知原理​

   • ​纯视觉方案​：依赖摄像头（单目/多目）捕捉2D图像，通过深度学习算法（如神经网络）将图像转化为3D环境模型，模拟人类视觉认知过程。代表企业包括特斯拉（FSD）、百度Apollo Lite等。
   • ​激光雷达方案​：通过发射激光脉冲测量物体距离，生成高精度3D点云数据，直接获取深度信息。代表企业有Waymo、小鹏、蔚来等。

2. ​硬件配置​

   • 纯视觉方案仅需摄像头（成本约几十美元/个），硬件复杂度低；
   • 激光雷达方案需激光雷达（成本数千至数万美元/颗）+摄像头+毫米波雷达等多传感器融合。

二、优劣势对比

三、实际应用场景

1. ​纯视觉适用场景​

   • ​低成本量产车​：如特斯拉Model 3/Y，通过算法优化实现L2+功能，降低整车成本。
   • ​光线良好场景​：城市道路、高速公路等光照稳定的环境。
   • ​数据驱动型迭代​：依赖用户驾驶数据持续优化模型（如特斯拉影子模式）。

2. ​激光雷达适用场景​

   • ​高阶自动驾驶（L4+）​​：如Robotaxi（Waymo）、复杂城市道路（小鹏NGP）。
   • ​恶劣天气区域​：多雨、多雾地区（如中国南方、北欧）。
   • ​安全冗余需求​：需绝对精度保障的场景（如高速公路自动变道）。

四、未来趋势与融合方向

1. ​短期趋势（2025-2030）​​

   • ​纯视觉下沉​：15万元以下车型普及纯视觉方案，通过算法突破弥补硬件短板。
   • ​激光雷达降价​：固态/半固态雷达成本降至200美元以内，成为中高端车型标配。

2. ​长期方向​

   • ​多模态融合​：视觉+激光雷达+4D毫米波雷达，兼顾成本与安全性（如百度Apollo融合方案）。
   • ​神经拟态技术​：提升摄像头动态范围，降低对光线依赖（如索尼IMX636传感器）。

3. ​学术界观点​

   • 张亚勤等学者认为，视觉与激光雷达融合是当前最优解，既能发挥视觉的数据优势，又能通过激光雷达增强可靠性。

五、总结与选择建议

• ​选纯视觉​：预算有限、注重算法迭代能力，且主要行驶于光照良好场景的用户。
• ​选激光雷达​：追求高阶自动驾驶功能、需应对复杂环境或极端天气的用户。
• ​融合方案​：未来主流趋势，通过硬件互补实现安全与成本的平衡（如集度汽车“视觉主导+激光雷达冗余”）。

两种技术路线本质是“数据驱动”与“物理法则”的博弈，最终目标均为实现安全、普惠的自动驾驶。随着技术进步，二者界限可能逐渐模糊，融合将成为行业共识。

另外，美國的基建和路況，決定了只能採用單車作戰方案，也存在局限性。中國則由於強大的基建能力，采用車路雲方案，整體協調，智能化會更好。

騰訊元寶：

单车智能与车路云一体化方案对比分析

一、技术路径与核心差异

1. ​技术原理​

   • ​单车智能​：依赖车辆自身传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）和车载算力，独立完成感知、决策与控制，强调独立性。例如特斯拉Autopilot通过视觉和激光雷达实现自动驾驶。
   • ​车路云一体化​：整合车辆、路侧单元（RSU）、云端平台，通过V2X通信实现全局感知与协同决策。例如百度Apollo通过路侧毫米波雷达和云端冗余提升安全性。

2. ​核心差异​

   • ​感知能力​：单车智能感知半径≤250米，存在盲区；车路云通过路侧设备扩展至500米以上，突破非视距场景（如路口遮挡）。
   • ​算力分配​：单车需高算力芯片（如NVIDIA Orin），成本高；车路云将算力转移至路侧和云端，降低单车硬件需求。
   • ​数据规模​：单车数据局限于自身传感器，易成“孤岛”；车路云整合多车、路侧及云端数据，优化全局交通流。

二、优劣势对比

三、经济性与商业化对比

1. ​成本结构​

   • ​单车智能​：单次投入高（激光雷达+芯片≈$5,000），但量产可降低边际成本，车企主导易形成商业闭环（如FSD选装包）。
   • ​车路云一体化​：初期需政府主导基建（如路侧单元部署成本$50万/公里），长期依赖交通效率提升和数据服务分成，但回报周期长。

2. ​商业模式​

   • 单车智能：消费者直接付费（如自动驾驶订阅服务），市场化路径清晰。
   • 车路云一体化：探索政府补贴、数据服务订阅、交通效率分成等模式，需政策与资本协同。

四、发展瓶颈与突破方向

1. ​单车智能瓶颈​

   • ​数据与算力​：L5级需上亿公里数据训练，但仿真数据占比超90%，存在“近亲繁殖”风险；车载算力难以支撑高阶模型（如8000亿参数模型）。
   • ​安全天花板​：极端天气下传感器性能骤降，长尾场景处理能力不足。

2. ​车路云一体化瓶颈​

   • ​基建成本​：全国性路侧网络需4000亿元，地方政府财政压力大。
   • ​生态协同​：车企、通信商、政府责任划分模糊，数据共享与标准统一困难。

3. ​突破方向​

   • ​技术互补​：短期混合架构（车端轻量化感知+云端协同），长期“国家级智能驾驶底座”整合数据。
   • ​政策驱动​：国家主导制定数据共享、安全责任法规，推动V2X网络统一部署。

五、区域适配与未来趋势

1. ​区域适配建议​

   • ​一线城市​：优先车路云一体化（高交通复杂度、政策支持），如北京亦庄示范区。
   • ​三四线城市​：单车智能过渡+局部试点，降低初期投入。
   • ​跨境走廊​：统一车路云标准（如中欧班列沿线），实现跨国互通。

2. ​未来趋势​

   • ​2025-2030年​：两者并行发展，车企深耕单车智能，政府推动车路云试点。
   • ​2030年后​：融合为“车端智能+云端协同”混合架构，实现全域自动驾驶。

六、典型案例对比

总结

• ​单车智能适合市场化快、基础设施薄弱的场景，但受限于感知半径与安全天花板；
• ​车路云一体化通过全局协同提升安全与效率，但依赖政策与资本投入。
• ​终极方向​：两者融合形成混合架构，车端负责近场决策，云端提供全局优化，推动自动驾驶规模化普及。

車路雲是國家意志，頂層設計，一定會做，試點成功後就會大規模建設。估計5~10年之內就會普及自動駕駛。    目前阻止自動駕駛放開進度的是大量司機的失業問題。

騰訊元寶：

截至2025年8月，中国已在全国范围内推进“车路云一体化”试点建设，覆盖20个试点城市（联合体），并逐步形成规模化应用探索。以下是主要地区的进展概况：

​一、试点城市名单​

根据2024年7月五部委公布的名单，首批试点包括以下城市及联合体（按行政区划分类）：

1. ​直辖市及省会城市​：北京、上海、重庆、天津（未直接提及，但部分报道显示其参与）、南京、杭州（与桐乡、德清联合）、合肥、福州、武汉、十堰、长沙、广州、深圳、成都、海口（与三亚、琼海联合）。
2. ​其他重点城市​：沈阳、长春、苏州、无锡、济南、青岛（非试点但积极布局）。

​二、重点城市进展​

​1. 北京​

• ​建设规模​：北京经开区建成600平方公里高级别自动驾驶示范区，覆盖“车路云网图”五大体系，接入超30家车企的800余辆自动驾驶车辆，累计测试里程超3200万公里。
• ​政策支持​：2025年4月施行《北京市自动驾驶汽车条例》，明确自动驾驶车辆商业化运营规则。

​2. 重庆​

• ​基础设施​：高新区建成50公里智能道路，接入1200余辆网联车辆，部署云控平台及9大应用系统，试点自动驾驶公交、无人清扫车等场景。
• ​规划目标​：到2027年覆盖城区与高速路2500公里，升级2万辆车辆协同预警功能。

​3. 上海​

• ​测试网络​：开放2008公里测试道路，包括158.5公里高快速路，测试里程2800万公里，落地全球首个5G-A车联网试验场。
• ​应用场景​：推动智能公交、智慧物流，累计推送高速事件预警54万次。

​4. 广州​

• ​立体交通​：打造全国首个融合低空经济的示范区，支持飞行汽车商业化；设立10亿元产业基金，推动5万辆车搭载V2X终端。
• ​基础设施​：黄埔、海珠等区完成530套路侧设备安装，改造205个红绿灯。

​5. 成都​

• ​公交示范​：发布全国首份《自动驾驶公交联调导则》，未来科技城线路通过车路协同实现精准调度，测试效率提升40%。
• ​测试网络​：覆盖596公里智能道路，累计监测车路协同事件1780万条。

​6. 武汉​

• ​高速试点​：东风汽车联合多方推进荣乌高速车路双向赋能项目，实现施工占道、动态限速等场景验证。
• ​政策支持​：2025年3月施行《武汉市智能网联汽车发展促进条例》，推动百万辆社会车辆接入云控平台。

​7. 南京​

• ​规划先行​：2025年1月发布全国首个“车路云一体化”三年规划，计划改造3777个路口，推动全域覆盖。
• ​测试升级​：溧水经开区建设封闭测试场，提供智能网联车辆检测服务。

​三、其他地区动态​

• ​青岛​：虽非试点城市，但联合车企发起《“车路云一体化”青岛共识》，计划在环胶州湾区域开展旅游接驳、智慧物流等示范应用。
• ​长春​：通过“城市+车企”模式，与中国一汽合作布局400个智能化路口，接入1.25万辆网联车辆。
• ​苏州​：发布20条措施推动试点建设，重点支持智能网联汽车产业创新。

​四、商业化挑战与趋势​

尽管试点推进迅速，仍面临技术标准不统一、数据孤岛、商业模式模糊等问题。未来需通过跨区域协同、政策标准完善、社会资本引入等方式突破瓶颈，加速“车路云一体化”从示范向规模化应用过渡。

如需具体城市政策文件或项目细节，可进一步查阅相关地方政府的公开信息。

       目前中國自動駕駛方案，第一梯隊是華為，第二梯隊是比亞迪。中國的自動駕駛官方標準主要由這兩家貢獻。   其他車廠基本可以忽略。

騰訊元寶：

截至2025年8月，中国电动车厂商在自动驾驶技术路线上呈现明显分化，​纯视觉方案与多传感器融合（激光雷达为主）​两大阵营竞争激烈。以下是主要厂商的技术路线及代表性方案分析：

​一、纯视觉方案阵营​

​1. 特斯拉（Tesla）​​

• ​技术特点​：全球唯一全系采用纯视觉方案（8摄像头+12超声波雷达），依赖端到端神经网络（HydraNet）实现环境感知，无需高精地图。
• ​优势​：
  • ​成本优势​：硬件成本低至200美元，算力需求仅144 TOPS（HW 3.0芯片）。
  • ​数据规模​：累计行驶超36亿英里，算法迭代速度达每月一次OTA更新。
  • ​全球适应性​：通过多摄像头融合构建3D向量空间，支持无保护左转、施工路段识别等复杂场景。
• ​挑战​：
  • ​极端天气​：暴雨、强光下误判率较高（如2024年NHTSA报告显示，夜间事故率比人类高12%）。
  • ​本土化局限​：中国版FSD因法规限制，功能开放度仅为海外版的30%。
• ​代表车型​：Model 3/Y、Cybertruck（FSD Beta版）。

​2. 小鹏汽车（XPeng）​​

• ​技术转型​：2025年宣布全系取消激光雷达，转向“AI鹰眼纯视觉方案”（720亿参数基座模型+5颗800万像素摄像头）。
• ​进展​：
  • ​场景覆盖​：城市NGP接管率降至每百公里0.8次，暴雨场景识别准确率提升至91%。
  • ​成本控制​：硬件成本降低37%，支持20万元级车型搭载。
• ​争议​：逆光场景误判率仍为激光雷达方案的3倍，需依赖用户数据闭环优化。
• ​代表车型​：P7i、G9（2025款）。

​二、多传感器融合阵营（激光雷达为主）​​

​1. 华为（HUAWEI）​​

• ​技术架构​：ADS 3.0采用“激光雷达+毫米波雷达+摄像头”融合方案，BEV感知模型结合轻地图模式。
• ​优势​：
  • ​安全性​：C-NCAP主动安全得分95分，鬼探头识别率99.3%。
  • ​本土化适配​：支持全国400+城市高速NCA，施工路段通过率85%。
• ​成本​：激光雷达单颗成本降至1500元（华为自研96线激光雷达）。
• ​代表车型​：问界M9、智界S7。

​2. 蔚来（NIO）​​

• ​硬件配置​：全系标配1550nm激光雷达（最远探测500米），搭配4颗Orin芯片（算力1016 TOPS）。
• ​安全设计​：
  • ​冗余架构​：三激光雷达互为备份，ASIL-D级功能安全认证。
  • ​极端场景​：隧道逆光识别率98%，塑料袋检测准确率95%。
• ​代表车型​：ET7、ET9（2025年量产）。

​3. 理想汽车（Li Auto）​​

• ​技术路线​：全系标配激光雷达（ATL全天候版），支持AEB 130km/h刹停。
• ​场景优化​：
  • ​家庭场景​：自动泊车成功率92%，新增“宠物识别”功能。
  • ​高速NOA​：变道决策速度提升至0.3秒（行业平均0.8秒）。
• ​代表车型​：L系列焕新版（L6/L7/L8/L9）。

​三、混合方案阵营​

​1. 比亚迪（BYD）​​

• ​分层策略​：
  • ​基础版​：DiPilot-L（纯视觉+毫米波雷达），覆盖高速NOA。
  • ​高阶版​：DiPilot-H（三激光雷达），支持城市领航。
• ​成本优势​：全系标配方案下放至10万元级车型（如秦PLUS）。
• ​挑战​：城市道路功能迭代速度落后头部厂商。

​2. 极氪（Zeekr）​​

• ​技术整合​：双Orin芯片+1激光雷达+4D毫米波雷达，支持全域800V高压平台。
• ​场景突破​：冰雪路面制动距离缩短20%，获中汽研“高阶智驾领航奖”。

​3. 小米（Xiaomi）​​

• ​融合方案​：1激光雷达+11摄像头+双Orin芯片，算力700 TOPS。
• ​生态协同​：与米家智能家居联动，支持“车家互联”场景（如远程启动扫地机器人）。
• ​代表车型​：SU7 Max/Ultra。

​四、技术路线对比与趋势​

​五、行业争议与未来展望​

1. ​技术之争​：

   • ​纯视觉支持者​（特斯拉、小鹏）认为激光雷达是“拐杖”，视觉+AI可覆盖99%场景。
   • ​融合方案支持者​（华为、蔚来）强调冗余必要性，尤其在L4级自动驾驶中不可或缺。

2. ​政策影响​：

   • 中国要求自动驾驶数据本地化存储，激光雷达方案更易通过审查。
   • 欧盟拟出台法规限制纯视觉方案，要求强制配备激光雷达。

3. ​成本拐点​：

   • 激光雷达价格已从万元级降至千元级（如一径科技ZVISION EZ6），2026年或成主流。

4. ​消费者选择​：

   • ​北方多雾地区​：优先选融合方案（如华为ADS）。
   • ​南方城市通勤​：纯视觉方案（特斯拉FSD）性价比更高。

​总结​

当前中国电动车自动驾驶市场呈现​“特斯拉引领纯视觉，华为领跑融合方案”​的格局。纯视觉路线依赖算法突破与数据规模，适合全球化布局；多传感器融合方案则通过硬件冗余提升安全性，更贴合中国复杂路况需求。未来3-5年，随着芯片算力提升与激光雷达成本下降，两种路线或将进一步融合，形成“视觉为主、激光雷达为辅”的新范式。

一般人根本上不清楚為什麼要搞一個雄安新區。雄安新區是千年大計。一方面是準備用作社會制度試驗的。另一方面，是預留以後聯合國等一眾國際組織搬過來的。所以才叫做千年大計。