近年來全球最受矚目的特斯拉 FSD 全自動駕駛技術，而在中國國內也有小鵬汽車 NGP 輔助技術，近期網路上也有許多關於小鵬汽車 NGP 的自動駕駛輔助影片，許多人覺得小鵬汽車的輔助駕駛已經相當完善，但實際上在車輛上所使用的硬體架構是截然不同的，特斯拉的全自動駕駛（FSD）和小鵬汽車的導航輔助駕駛（NGP）比較這兩種系統的不同實現方式，並評估它們對未來駕駛安全和便利性的影響。從深度學習到高精度定位。
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特斯拉 FSD 比較小鵬 NGP 系統
近年來，電動車的全自動輔助駕駛技術正在迅速發展，特別是特斯拉的全自動駕駛（FSD）和小鵬汽車的導航輔助駕駛（NGP）在市場上備受關注。這些先進系統旨在提高駕駛安全性，並為用戶提供更加便捷舒適的駕駛體驗。然而，特斯拉和小鵬在實現全自動輔助駕駛的技術路線和策略上存在顯著差異。
特斯拉的 FSD 系統是一套高度先進的自動駕駛系統，利用全視覺 AI 網絡神經系統和 8 顆車載鏡頭來感知周圍環境。這種方法主要依靠圖像識別和深度學習來解析道路情況，以實現精準的判斷和反應，讓 AI 像人類大腦一樣思考。特斯拉通過軟件更新不斷改善 FSD 的性能和可靠性，並逐步向更多地區和車輛推出試用版。
相對地，小鵬汽車的 NGP 則結合了更多感知硬體，包括 2 顆激光雷達、14 顆鏡頭、 5 顆毫米波雷達和 12 個超聲波雷達，以及高精度定位和高德高精地圖來實現車輛的精確定位。這種多感知器組合提供了更豐富的數據來識別和理解車輛周圍的環境，提高了導航準確性和車輛在複雜環境中的適應能力。
| 採用硬體 | 特斯拉FSD | 小鵬NGP |
|---|---|---|
| 鏡頭 | 8顆 | 14顆 |
| 激光雷達 | – | 2顆 |
| 毫米波雷達 | – | 5顆 |
| 超聲波雷達 | – | 12顆 |
| 定位 | GPS | 高精度定位 |
| 地圖 | 高德高精地圖 | |
| 成本 | 低 | 昂貴 |
這兩種不同的策略反映了各自公司在自動駕駛技術路線上的選擇和優化方向。特斯拉的系統更依賴於視覺數據和深度學習算法，而小鵬則採用了多感知器和高精度地圖數據的綜合方法。隨著技術的進步和相關法規的完善，這些全自動輔助駕駛系統有望在未來實現更大的突破，為用戶帶來更安全、更舒適的駕駛體驗。
小鵬採用高精地圖的維護成本高
自動駕駛汽車分為六個等級（L0至L5），從L3開始實現有條件的自動駕駛，L4和L5級別則分別代表在部分情況下和任何情況下的完全無人駕駛。高精地圖作為自動駕駛的關鍵技術之一，被稱為自動駕駛汽車的「眼睛」，而不同級別的自動駕駛對地圖的精確度要求也有所差異。
- L2級自動駕駛：需要「先進駕駛輔助系統」（ADAS）地圖，精確度要求在1至5米之間。
- L3級自動駕駛及以上：地圖的精確度需要在0.2至0.5米之間。
- L4及L5級別：精確度要求更高，在0.1至0.3米之間。
制作這樣高精度的地圖成本非常高昂。在中國，製作高精地圖的車輛成本可超過百萬元，頂尖企業的高精車輛數量也只在200輛左右。考慮到人工、維修等因素，整個車隊的成本估計可達到10億元。為了提升高精地圖的發展潛力，中國近年來已積極推動相關技術和資源的部署。
視覺化 vs 雷達的成本差異
三種不同自動駕駛技術在成本方面的主要差異。攝影機提供了一種成本效益高且技術成熟的解決方案。相比之下，光達雖然在性能上有優勢，但成本遠高於攝影機。雷達則介於兩者之間，成本低於光達但高於攝影機。這些成本因素在選擇自動駕駛系統的技術時扮演著重要的角色。
| 技術 | 成本 | 備註 |
|---|---|---|
| 攝影機 (Camera) | 一顆鏡頭成本可能只需要十幾美元。 | 攝影機模組非常成熟，價格低廉。 |
| 光達 (Lidar) | 單一光達模組成本可能高達數千至上萬美元。 | 一輛車可能至少需要兩三組光達。 |
| 雷達 (Radar) | 一顆雷達的價格至少要數百美元。 | 主流具備ADAS輔助駕駛的車通常都會有4到8顆雷達。 |
視覺化、光達、雷達差異在哪裡
特斯拉認為未來就是需要走視覺化，馬斯克甚至說過：「光達是傻子的產物，任何依靠光達的人都注定要失敗。」。
| 技術 | 工作原理 | 優點 | 缺點 | 應用場景 |
|---|---|---|---|---|
| 光達 (Lidar) | 使用激光脈衝測量物體與感測器之間的距離。 | 高精度距離測量，能夠創建精確的3D環境圖。 | 成本較高，容易受到惡劣天氣條件影響。 | 高精度地圖製作，複雜環境的導航。 |
| 雷達 (Radar) | 利用電磁波來偵測物體的位置和速度。 | 在惡劣天氣條件下性能較穩定，能識別物體速度。 | 空間分辨率較低，無法提供詳細的物體形狀和細節。 | 車輛防撞，適用於巡航控制系統。 |
| 視覺化 (Camera-based) | 通過攝像頭捕捉影像，使用圖像處理技術來識別物體。 | 提供豐富的視覺信息，有助於理解複雜的道路環境。 | 需要大量的數據處理，對光線條件敏感。 | 城市道路駕駛，行人和交通標誌識別。 |
特斯拉與小鵬系統介面
特斯拉的FSD介面與小鵬 NGP 所設計的介面相似度也是相當高，如果沒有特別注意畫面內容，可能還會以為是特斯拉 FSD 全自動輔助駕駛系統。
特斯拉和小鵬汽車在全自動輔助駕駛技術上所採用的不同硬體配置顯示了各自在技術路線上的獨特選擇。特斯拉通過其全視覺AI系統和深度學習算法專注於圖像識別，而小鵬則透過結合多感測器和高精度地圖數據來提供更全面的環境感知能力。這些差異反映了兩家公司在追求更安全、更可靠的自動駕駛解決方案上的創新思維和技術策略，同時也為消費者提供了不同的選擇，以滿足他們對自動駕駛技術的不同需求和期望。
