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華為PK特斯拉,感知能力、數據處理能力哪家智駕更優(yōu)秀?

發(fā)布時間:2024-09-04 20:34:43

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(tǒng)提供360度環(huán)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(huán)境感知的準確性和穩(wěn)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(yōu)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(huán)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(tài)物體存在局限性。攝像頭往往無法準確區(qū)分路牌、‌紅綠燈架、‌橋墩等障礙物與實際需要避讓的靜態(tài)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(huán)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(zhàn)。

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(huán)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(huán)境下表現出色,能夠準確感知周圍環(huán)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(tǒng)的環(huán)境適應性和決策準確性

2.華為ADS系統(tǒng)還具備強大的數據處理能力和算法優(yōu)化能力,通過多傳感器數據的融合處理,提升了系統(tǒng)的環(huán)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(tǒng)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(yōu)勢,而華為的多傳感器融合方案則在感知能力和環(huán)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。

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