國內自動駕駛與國際水平的差距在哪？

國內自動駕駛與國際水平的差距主要體現在以下幾個方面。

首先是技術路線，國際上如特斯拉采用純視覺路線，模擬人類駕駛習慣，依靠自身研發的 FSD 芯片和高效算法，以較少傳感器和強大軟件處理能力支撐。而國內多采用多傳感器融合路線，包含攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多種傳感器，通過融合感知算法取長補短，增強系統安全性。

在成本方面，特斯拉純視覺方案成本較低，國內多傳感器融合方案成本相對較高。技術上，特斯拉軟件能力強，其端到端訓練方法依靠大量數據訓練，國內軟件能力還有進步空間。

在高精度地圖方面，國內很多城市 NOA 功能依賴高精度地圖，面臨地圖更新的開銷，這和特斯拉方案有明顯區別。

國內自動駕駛在熟悉國內路況上有優勢，但從整體技術能力看，國際上的特斯拉等仍占優。不過，未來隨著量產車增加，國內硬件成本有望降低，方案或有突破。

從全球自動駕駛技術專利情況看，全球導航衛星系統專利申請熱度高，技術跨度大，市場覆蓋廣。主要車企自動駕駛技術路徑規劃方面，中國主要車企已布局自動駕駛業務，部分進入 L4/L5 級別智能駕駛領域，預計 2025 年主要車企均將布局。

中國自動駕駛技術投資重點賽道集中在全棧解決方案、貨運、激光雷達、芯片等領域。在自動駕駛商業化方面，美國布局更早，法律政策更寬松，中國則監管嚴格，以安全為重。在干線物流場景中，美國已實現部分商業化，中國還在試運營階段。但中國“云+車+路”技術路線有可能實現彎道超車。中美在自動駕駛商業化上還存在人力成本、油耗等差異，不過在油耗節省方面雙方站在同一起跑線。中國對人工智能接受度更高，需求更迫切。

總之，國內自動駕駛與國際有差距，但在某些方面也有自身優勢和機會，未來發展值得期待。