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用“自动驾驶”跑春运长途！特斯拉、小鹏、蔚来谁翻车了？( 三 )


在大曲率弯道即将结束后能够恢复NOP状态 ， 并自行完成汇入主路的动作 ， 因此蔚来的表现大体是与小鹏一致的 。

用“自动驾驶”跑春运长途！特斯拉、小鹏、蔚来谁翻车了？
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为什么三者会得出这样的表现？
国内特斯拉NoA其实并没有高精地图数据支持 ， 而是基本依赖特斯拉视觉+及时运算进行完成 ， 也就是说特斯拉的思考过程明显更多 ， 其完成动作也更加拟人 。 在此次多匝道高速切换时体现的淋漓尽致 ， 无论是进入动作还是在大曲率弯的保持上 ， 能够全过程不介入 ， 充分说明了特斯拉基于传感器+运算的NoA ， 仍然是应变能力最强的 。

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小鹏NGP与高精地图进行了“强捆绑” ， 能够确定的是地图数据丢失之后NGP状态一定会推出 ， 例如此次匝道中的弯道由于数据丢失 ， 我们姑且不算小鹏自身的车道保持能力能否克服 ， 但是一旦数据丢失NGP状态就肯定是要退出了 。
这样的表现及时在后续测试中也有所体现 ， 小鹏NGP的退出大多与高精地图数据丢失有关 ， 在地图数据丢失的同时还出现了车道居中保持功能的异常（由于高精地图数据丢失造成的车辆定位异常） 。

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蔚来NOP观感上与小鹏接近 ， 但是并不会出现与高精地图强捆绑（因数据丢失而频繁退出的情况） ， 大曲率弯道的NOP状态丢失不确定是由于地图数据丢失还是识别能力所限 ， 考虑到除了匝道外NOP全程没有出现异常NOP退出的情况 ， 因此不会让人感到高精地图权重过 。
在此 ， 我通过表格汇总三家的表现 ， 方便直观对比 。

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这是高精地图与单车能力的博弈？
通过前文 ， 我们已经明显感知到特斯拉强于视觉捕捉和计算能力 ， 但本地化、交互颗粒度不足；小鹏高精地图权重过高 ， 一旦遭遇数据不足又十分影响全流程的体验 ， 这体现在小鹏、蔚来自身的应变能力不如前者 。

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即便如此 ， 全栈的自动驾驶技术 ， 高精地图在保证预判准确性、本地化体验都有非常大的帮助 ， 考虑到高速只是众多驾驶辅助的一环 ， 最终的自动驾驶一定是普适的 ， 它会逐渐用在普通道路、甚至城市道路当中去 ， 而这些道路的复杂程度 ， 与高速又不可同日而语 。
只可惜 ， 现阶段高精地图采集必须依赖专业设备以及法规支持 ， 短时间内都绝无实时更新及大规模众包的可能 ， 这就造成了目前高难度场景下特斯拉仍然具有一定的优势 。
▽Apollo采用Novotel的GPS和IMU组合定位系统

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随着数据的普及（单车算力已有冗余） ， 一旦足够多甚至及时的高精地图数据与视觉感知进行融合 ， 体验一定是更好、更完整的 ， 也一定是最终的发展方向 。
万物皆可V2X ， 高精地图是 ， 单车能力亦是 。
明年、后年的春运会怎么跑完呢？很难说 ， 感谢这个变革迅速又充满惊喜的时代 ， 我们明年见 。

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