時至2019年，智能駕駛似乎已經成為了汽車行業競相追逐的破局點。

目前為止，國內車企宣布完成L4級自動駕駛道路測試的車企已超過兩手之數，但仍未有可預見的車型落地計劃。縱觀整個汽車行業在自動駕駛領域的動作，似乎除了特斯拉FSD（全稱）敢稱之為完全自動駕駛外，其余市面可見主流車型均處于L2級階段。這只能被稱之為智能輔助駕駛，距“自動駕駛”四個字相去甚遠。

在國內車企中，廣汽新能源在2019年的下半年發布了支持L3級自動駕駛的Aion LX，并表示“該車為首款搭載L3級自動駕駛的量產車型”。但就目前為止，除了發布會上對L3級“大展宏圖”，至今無人有幸體驗到Aion LX的L3級功能，哪怕是封閉道路。

縱觀整個2019年的中國車市，不論汽車企業是合資還是自主，不論是傳統還是創新勢力，關于智能駕駛這件事，沒人能夠打得過特斯拉。

智能駕駛，特斯拉是如何甩開其他車企幾條街的？

究其本質，智能駕駛系統是由計算機主動完成車輛行駛過程中感知、決策和執行三個流程的結果。在這三個方面，特斯拉的智能駕駛功能實現了全面領先。

（ 特斯拉視覺識別示意圖丨特斯拉 ）

首先在感知層面，特斯拉的視覺識別系統對于道路交通參與者的識別，范圍更廣，類型更加精確。通過多路攝像頭，特斯拉的目前已經量產的三輛車可以對車輛周圍進行360度的全覆蓋。不僅對于車輛所在車道，還包括左右兩邊車道。

（ 特斯拉視覺識別示意圖丨特斯拉 ）

除了更廣泛的識別范圍，特斯拉對物體的識別能力也要遠強于其他車企。根據首席出行官的體驗和其他車主上傳的視頻，特斯拉除了能識別轎車、貨車和大客車外，對于道路上的行人、雪糕筒、甚至是跑在道路上的馬匹都可以進行區分。

（ 特斯拉智能駕駛系統識別樁桶丨網絡 ）

相比之下，現階段傳統車型搭載感知識別技術，僅能支持單一方向、單一車道乃至單一物體的識別。新勢力造車品牌車型會略強一些，可以支持單一方向的多條車道以及多物體的識別能力。但無論是傳統車企還是新勢力品牌，只有少部分可以實現對不同車型的識別。

對于物體能否實現精確識別，會對車輛計算機采取的下一步決策產生重大影響。借助超越了近乎對手的“慧眼”，特斯拉汽車擁有了相對更加高效安全的駕駛決策。

第二在決策層面，特斯拉的決策更加主動。2019年4月4日，特斯拉率先推送了主動變道功能，駕駛者通過打轉向燈下達變道命令，特斯拉系統則會在主動識別并確認安全性的同時，實現全自動的變道動作。該功能背后的系統邏輯是，特斯拉的智能駕駛系統實現了全程對車輛周圍進行探測，在駕駛者啟動自動變道功能的同時，系統便直接根據實時采集的信息，判斷變道動作的執行與否。

反觀國內一些同樣支持主動變道功能的車型，則需要駕駛員下達變道指令后，再將車身周圍傳感器的探測數據回傳到中央處理器，在判斷后方才決定否執行變道動作。這其中，往往還存在探測不準確的情況。因此兩者之間的效率高下，一眼便明。

在最后的執行層面，特斯拉的智能駕駛系統幾乎已經實現了“永遠在線”。近期網上有爆出視頻，一輛特斯拉Model 3在行駛中且未開啟Autopilot的情況下，系統在檢測到前方道路中有障礙物時，這臺Model 3依舊選擇直接向左變道，并超過了慢車。整個過程，駕駛員都未參與任何操作。

從這個視頻中可以看到，特斯拉汽車在感知到突然情況時，能夠及時進行出規避動作。相比之下，其他車企只有在啟動后才會對路面信息進行感知識別。在識別到突發情況時，車輛也只能是觸發AEB主動剎車功能。

兩種決策執行方式，一種是更主動，更大膽，也更接近人類駕駛員的處理方式，全程并不會打斷行進路程。另一種則只能執行減速與剎停的動作，相對更加機械。

然而，特斯拉目前實現的不僅是功能方面的最強大。該公司在軟件乃至硬件層面突出的研發能力，決定了其智能駕駛的功能潛力絕不止于目前我們看到的這些。

特斯拉：車企or芯片公司？

從更加底層的角度來看，特斯拉在智能駕駛領域的王者位置是由它自身超強的研發能力決定的。

自2014年開始，特斯拉旗下的車型開始上線Autopilot輔助駕駛功能。直到今天，特斯拉已經完成了Autopilot軟件與功能的多次迭代。2019年4月19日，該公司更是發布了FSD，將為用戶提供完全自動駕駛能力。

伴隨這一過程的，是特斯拉軟件與硬件自研能力的逐步建立與日益強大。

在Autopilot功能上線初期，特斯拉選擇將業界知名的視覺芯片公司Mobileye作為合作伙伴。但對于幾次交通事故的互相扯皮，讓特斯拉選擇和該公司分道揚鑣，改為自己研發視覺識別方案。

但面對特斯拉對于視覺識別方面海量數據的處理需求，Model S此前搭載的英偉達Xavier計算平臺無法滿足。換做一般汽車企業，也許會基于供應商的研發速度做自己的產品規劃，但特斯拉顯然忍不了。2016年2月，特斯拉的自動駕駛計算平臺正式立項。在2019年3月，開始在Model S/X上搭載。在2019年4月開始量產的Model 3車型則全面搭載了FSD芯片。

（ 特斯拉自研FSD芯片丨特斯拉 ）

如今，該芯片的性能不僅在Model 3上得到了證明。在向來“文人相輕”的汽車產業同行里，FSD芯片一樣得到了大家的認可。理想汽車創始人兼CEO李想在微博上表示，特斯拉自研的FSD芯片算力是英偉達Xavier的近7倍，其特有的神經網絡可以同時處理8路攝像頭產生的圖像數據。此外，特斯拉官方還表示，該公司已經在開發下一代FSD芯片，預計在兩年內完成研發，其性能將會是現在的3倍。

決定智能駕駛功能進化能力的不止有芯片的計算性能，還有企業積累的道路行駛數據大小。基于多層神經網絡的人工智能算法，需要不斷學習來實現成長。對此，傳統車企的做法是建立路測車隊來采集道路數據。而特斯拉則開創了“影子模式”，讓全球路上的每一輛特斯拉汽車都為公司智能駕駛功能的研發上傳日常行駛數據。

（ 特斯拉神經網絡架構模型丨特斯拉 ）

上述這些僅僅是意味著特斯拉在硬件能力上，已經處于行業領先位置。但智能駕駛系統不單單是硬件能力的考量，更是對道路數據積累量的考量。從公布數據來看，特斯拉已經收集了超過160億公里的真實行駛數據，其中有超過16億公里的行駛歷程是采用特斯拉的 Autopilot 智能輔助駕駛系統。

這樣的數據量級不僅遠超傳統車企及造車新勢力，即使是Waymo和百度這樣專注研發無人駕駛技術的科技公司也難以企及。 通過龐大的數據庫，特斯拉的智能駕駛系統積累了足夠豐富的“駕駛經驗”，這也正是特斯拉智能駕駛功能的最大優勢所在。

相比之外，傳統車企和新勢力品牌對于智能駕駛的研發則顯得相對弱勢。目前主流的車型上的自動（輔助）駕駛功能基本上都選擇了供應商提供的解決辦法。尤其是算法和硬件研發層面，車企的相關能力還十分有限。

然而，這種采購的方式不僅會導致技術在交付車輛后無法持續迭代，更會令各大車企的自動駕駛功能表現出同質化。這意味著，在未來消費者很難區分出寶馬的智能駕駛和長安的智能駕駛有什么不同。從這個角度來看，自動駕駛在傳統車企提升起車型產品力上的作用，和一套加熱座椅相比似乎沒什么本質區別。

消費者：只要Autopilot好用，產品質量并不重要

特斯拉是一個靠長板效應生存的車企，所以這意味著它有著明顯的短板存在。相信關注過特斯拉的朋友們肯定有了解，該公司車型的整車制造工藝，已經成為了廣大車主吐槽的對象。可即便如此，為何其銷量一直居高不下？

原因很簡單：作為當前目前唯一可以將智能駕駛功能作為核心產品力的車企，其優秀的智能化體驗已經可以讓人們接受它產品工藝上的不足。在微博等社交網絡平臺，用戶一邊罵產品質量差，一邊又高呼“Autopilot真香”的場景并不鮮見。

不僅像Model 3這樣的新車型在智能駕駛功能的加持下實現了大賣，像Model S這樣的老產品，也依靠FSD成為了常青樹。要知道，自從2016款Model S更新外觀設計后，該產品至今仍未在設計層面進行更新換代，但這卻并沒怎么影響到它的銷量。顯然，消費者認可的除了Model S優秀的性能外，能夠持續升級的智能駕駛系統也是一項重要因素。

（特斯拉Autopilot系統丨特斯拉）

更重要的是，智能駕駛系統為特斯拉贏得了更好的業績。從特斯拉2019年第三季度財報中可以看到，FSD功能累計為公司貢獻了高達 5 億美元的選裝營收。要知道，特斯拉官網中對FSD描述中的“交通信號燈識別”、“停車場車輛召喚”以及“城市自動駕駛”功能至今還沒有上線，消費者在完全未體驗時就已通過“盲訂”直接花費5000美元（中國市場為56000元人民幣）選裝了這些功能。這無疑進一步證實了特斯拉的自動駕駛功能在消費者中的認可程度。

此外，消費者的認可也會繼續推進特斯拉智能駕駛功能的進化。前文有數據提到特斯拉的自動駕駛數據庫中，有十分之一的路程是用戶開啟了智能駕駛功能下收集的。隨著智能駕駛功能的不斷進化，特斯拉的用戶會越來越多的使用該功能，這也進一步反向幫助特斯拉智能駕駛功能的迭代，以此來形成一個正反饋閉環，這也是特斯拉在智能駕駛領域的最大優勢點。

現階段，雖然傳統車企及新勢力造車品牌均開始在智能駕駛領域有所布局，但截止目前為止，在智能駕駛功能上能比特斯拉更完善的車型并不存在，甚至于連“貼近”的車型都寥寥無幾。而在研發能力上，同樣也沒有一家車企能與之匹敵。

回顧2019年的智能駕駛領域，無論是功能層面還是研發層面，特斯拉已經與其他車企拉開了明顯的差距。而隨著特斯拉在智能駕駛技術的不斷進化，我們可以大膽推測，在2020年，整個智能駕駛領域，除了特斯拉一個能打的車企可能都沒有。