• 特斯拉和華為的自動駕駛誰厲害(特斯拉與華為自動駕駛對比)

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    今天給各位分享特斯拉和華為的自動駕駛誰厲害的知識,其中也會對特斯拉與華為自動駕駛對比進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、華為首秀自動駕駛,王興:特斯拉遇到技術與忽悠能力相當的對手了

    今天給各位分享特斯拉和華為的自動駕駛誰厲害的知識,其中也會對特斯拉與華為自動駕駛對比進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!

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    華為首秀自動駕駛,王興:特斯拉遇到技術與忽悠能力相當的對手了

    自從華為的自動駕駛技術,在與 北汽合作的極狐阿爾法S首秀之后,就受到了大家的極大關注,畢竟可以說這是華為首款“量產車”了。

    而從測試來看,這次華為的自動駕駛技術實力不俗,不說超過特斯拉,至少不遜色,比其它國產機車的自動駕駛技術強太多了,華為稱這是 按照“L4”技術架構打造的“L2”。

    而關于對車的理解,華為與傳統車企也不一樣,至少 華為 ADS 首席架構師、智能駕駛產品線總裁蘇菁認為是不一樣的,他表示傳統車企認為車是主體,然后計算單元等是車這個主體上面的*** 東西。但他認為未來 汽車 的主體是計算機,至于車的外型是計算機控制的外設,意思就是給計算機加上輪子而已。

    說真的,這種說法真的很新穎,也非常的時髦,但一位互聯網大佬王興對于蘇菁的話,卻不以為然,戲稱“這次特斯拉終于遇到了個技術實力與忽悠能力旗鼓相當的對手了”。

    王興說華為與特斯拉技術相當,這是基于華為這套自動駕駛技術的表現,確實可以說是旗鼓相當,也是當前技術最強的自動駕駛技術,這一點王興也沒有否認。

    至于王興說的忽悠能力,則是指蘇菁的這一套說法,什么未來 汽車 計算機是主體,車是外設,很明顯王興是不以為然的。

    當然,忽悠不一定是貶義,博大精深的漢語言文化中,“忽悠”二字也可以理解為包裝、營銷水平。

    一直以來王興也是懟人大王,過往的這些年,王興特別喜歡懟這懟那的,并且金句不斷,懟人的同時,其實也頗有幾分道理。

    只是不知道這次大家對于王興的這種說法,是怎么認為的?你認同傳統車企的思維,車是主體,計算單元是外設,還是認同蘇菁的說法,未來 汽車 計算機才是主體,車是外設?

    華為汽車和特斯拉汽車哪個好

    華為汽車和特斯拉汽車相比,特斯拉汽車更好。

    華為??汽車與特斯拉汽??車各有千秋。華為掌握著5G專業實力,因此在智能汽車領域占有先機優秀。特斯拉是世界頂尖專業電動汽車制造商,兩者科技實力旗鼓相當,市場應用卻稍微差異。

    各自優勢互補性很強,特斯拉汽車自動駕駛離不開5G網絡,華為汽車未必能達到特斯拉汽車的專業水平。如果要說兩者之間誰能擊敗誰,至少短期內做不到。至于將來隨著時間的推移,勝負必須有一個結果。良性競爭會推動兩者向更高科技領域邁進。龐大的????中國市場是歡迎的。

    華為:我們的自動駕駛技術比特斯拉牛!迎來的不是喝彩而是嘲諷

    我們都知道,華為是我國最強大的民營企業之一。在很多領域都取得了引以為傲的成績,尤其是在通信、手機、芯片等領域,每年研發投入超過千億元以上。

    2010年,華為首次入選世界500強,當時任正非說:“華為,不僅僅是500強”。過去十多年里,華為用行動證明了這一切:397名、351名、315名、296名、285名、228名、129名,83名,72名,61名,到今天第49名!所有的數據,都在說明華為正在一步一步變強。

    華為的強大,甚至讓西方國家忌憚,因此美國多次修改貿易規則,致使華為在手機、芯片等領域受到嚴重的打擊。華為就此倒下?顯然不可能!雖然沒有了手機業務,但華為已經在積極擴展新的領域,而且在新領域里做得可能更好。

    4月12日,在2021年華為全球分析師大會上,華為輪值董事長徐直軍在回答媒體的提問時,徐直軍表示,即將在上海發布的極狐阿爾法 S ,能夠做到在鬧市無干預自動駕駛一千公里,他自信地表示“這比特斯拉好多了”。本應該是一件振奮人心的消息,結果卻迎來不少人的冷嘲熱諷。

    特斯拉的優秀我們不可否認,2003年特斯拉在美國成立,是一家從事電動 汽車 及新能源公司。在電動行業里可以說是先驅者,最被大家熟知的產品就是,特斯拉電動 汽車 。雖然在無人駕駛技術上很先進,但并不是不可超越的。

    2020年,特斯拉在上海的工廠開始生產,銷量大增。隨著銷量大增,暴露的問題也越來越多。

    根據數據統計,自2013年以來,全球范圍內特斯拉至少發生了218起事故,尤其是近幾年,2020年至少發生了55起事故。2021年只過去三個多月,中國已發生9起特斯拉事故。

    “失控”是特斯拉事故主要原因,其自動駕駛輔助系統因此遭質疑。然而,特斯拉公司一直消極回應。被我所熟知了有:“充電有問題,甩鍋給國家電網”,“剎車失靈,甩鍋給地面濕滑”,“加速異常,甩鍋給車主操作不當”等等。

    特斯拉官方在中國共回應過14次,其中11次回應中,特斯拉表示車輛本身沒有系統性故障,包含9起失控事故和2起起火事故。

    以上的種種數據,都在說明一個問題,那就是特斯拉電動車并不完美,至少現在還有很多問題待解決。

    當徐直軍說出“這比特斯拉好多了”,不少人的第一反應就是:華為又在吹牛。我就來扒一扒華為到底是不是在“吹?!?。

    華為進入智能 汽車 領域,其實底氣十足,目前在智能 汽車 研發上投入超過10億美元,已經深耕多年,且擁有多項專利技術。

    2021年1月的時候,華為把激光雷達賣成“白菜價”。馬斯克突然坐不住了,他一直是激光雷達的反對者,他曾公開炮轟“誰寄希望于雷達誰就注定失敗”。原因就是因為激光雷達太貴了,動輒就要幾千上萬美元,不太可能成為普通 汽車 標配。

    華為為什么自動駕駛進展很快呢,原因也很簡單,就是把雷達成本降下來了,第一步降到200美金,以后有可能降到100美金,那就完全沒有普及壓力了。說白了還是硬件研發能力的差別,帶來了路徑選擇的差別,決定了最終結果的差別。

    激光雷達,可以做到實時動態的分析路況,甚至可以做到3D建模,動態還原。AI系統通過返回的數據控制 汽車 駕駛,精準度更高,不需要所謂的大數據輔助。而特斯拉擁有幾十億公里的駕駛數據,在激光雷達面前優勢蕩然無存。

    華為激光雷達的研發工作早在2016年就已開始,地點就在武漢的光電研究所,該研究所有1萬多人,專注于激光雷達的研發工作,目標是在短期內造出100線的激光雷達,目前商用的是96線的激光雷達。

    根據小鵬 汽車 發的一個數據,在百公里接管次數方面,特斯拉是1.03次,小鵬是0.96次,而華為是一千公里0次,那么差距確實蠻大。目前華為也自稱技術到了L3級別,所以華為領先特斯拉也并不奇怪。

    很多技術東西都是相通的,只要站在制高點,發展相關的產業就顯得非常簡單了。

    舉個很簡單的例子,假如你會打“安徽麻將”,不管是“上海麻將”,還是“四川麻將”,只要別人指點一下,你就學會了。因為你已經掌握了麻將的深邃,萬變不離其宗。

    為什么國產芯片發展了那么多年都發展不起來,而華為在幾年時間里就設計出麒麟芯片?還不是因為華為掌握更高的技術,尤其是在硬件、通信等方面。

    可能有些人還記得,90年代安裝一部電話機費用都好幾千塊錢,等華為研制出程控交換機后,安裝電話機基本上免費。任何一個高 科技 產品,核心技術在西方國家手里的時候,賣給我們都是天價,等我們研制出來的時候,就是我們享受福利的時候,這種例子數不勝數。

    企業做的好,我們要喝彩;企業做的不好,我們要鞭策,而不是一味地喝彩或者鞭策。

    有些人,是時候該把背上的那層厚厚的“灰塵”抹去了,該站起來說話了!

    華為自動駕駛有多牛?激光雷達實現降維打擊,直接吊打特斯拉

    2021年4月17日,華為輪值董事長徐直軍的一句話在網上引起眾多網友熱議,徐直軍表示極狐阿爾法S能夠全自動駕駛水平遠超特斯拉。華為憑什么這么說?華為的自動駕駛真的可以對特斯拉實現降維打擊嗎?

    2018年世衛組織于發布的報告提到了,全球每年因為交通事故死亡的人數達到135萬。意味著每20多秒就有1個人,因為交通意外失去生命。所以世衛組織希望在2020年前后,全球道路因交通事故造成的死傷人數降低50%,這個難度可不小。

    按照我國2019年應急管理部發布的報告,我國交通事故高發時段,主要發生在上下通勤高峰時段。導致交通事故頻發的原因,就是不遵守交規的車輛和行人、電動車、摩托車碰撞導致的交通事故。其次是開賭氣車、霸王車的司機,惡意別車容易出現交通事故。

    數據顯示, 2019年我國交通事故 受傷人數為221309人,死亡人數高達56934人 。同時我國每年因為堵車直接經濟損失高達2500億,相當于我國GDP的5-8%,尤其是北京、上海、廣州等一線大城市,每天發生的交通擁堵的相關處理費用達到10億元。因為堵車開不快費油,加上上班族堵在路上沒法創造價值,以及工廠所需原材料送不到造成的損失,造成的間接經濟損失也十分龐大。

    在這個檔口上,自動駕駛逐步發展起來,成為解決我國交通問題的重要技術之一。根據谷歌旗下無人駕駛公司Waymo的數據表面,自動駕駛 汽車 技術能夠通過將安全間距縮短, 汽車 通行時間從0.9秒,最短可縮短至0.2秒。紅燈變綠燈時 汽車 都是一輛接一輛的起步,這十分浪費時間,如果 汽車 全部采用自動駕駛,那么基本可以實現一起啟動,這樣可以大幅減少同行時間。

    通行時間減少,通行能力自然會大幅上升,通信效率預計會提升45%到130%左右??紤]到新技術的不確定性,全面普及自動駕駛 汽車 技術之后,每條車道有效通行能力,保守估計會提高60%到80%。因為交通便捷,堵車少了,所以開車的人變多了,這樣會讓整個交通總流量增加5%到15%。

    不過要做到這個水平,自動駕駛水平至少要達到L3-L4的水平,根據國際自動機工程師學會劃分的智能駕駛標準,L3級別可以達到車輛完成絕大部分駕駛操作。而L4級別可以達到車輛完成所有駕駛操作,特殊路段例外。意味著L3級別的技術,人的手還不能離開方向盤,而L4就可以了。

    自動駕駛的研發工作已經幾十年了,如今能做到是因為AI技術和計算機視覺技術的興起,以及各種MEMS傳感器的升級換代,我國已經具備實現自動駕駛的可能。而且因為自動駕駛的產業鏈特別長,涉及人工智能、通信、半導體技術、以及 汽車 技術,涵蓋了我國絕大多數新 科技 的產業鏈,所以自動駕駛的潛在市場規模極為龐大。

    隨著我國智能化全產業鏈的技術逐漸成熟,隨著國家政策的推動,眾多資本已經入局,經過數十年的技術發展,目前我國的自動駕駛的商業化落地的節點已經到來。

    而此時國內外知名的 科技 公司和傳統 汽車 巨頭,都在積極布局自動駕駛,例如谷歌旗下的Waymo、通用旗下的Cruise、福特的Argo、硅谷初創公司Aurora和德爾福 汽車 旗下的安波福。以及百度、華為、大疆、寶馬、豐田、沃爾沃、小馬智行、特斯拉等眾多 科技 巨頭參與其中,可謂是八仙過海,各顯神通。

    不過作為第一個將自動駕駛商業的特斯拉,旗下的新能源 汽車 卻屢屢發生事故,這為自動駕駛發展抹上了一層陰影,特斯拉到底是現有的技術還不成熟?虛假宣傳?

    我們要知道自動駕駛的需要的三大系統,分別是用來感知、決策、和執行的。而自動駕駛系統的最終目標是代替人工駕駛,所以需要模擬人的處理方式,通過五官的感知周圍的環境,并將收集到的數據傳輸到大腦;由大腦對收集的信息進行判斷和決策,給予人體信息,身體和四肢會根據大腦給出的指令行動。

    所以自動駕駛的“五官”,需要對周邊環境感知、位置感知和速度、壓力等其他信息感知;而自動駕駛的“大腦”主要包括:操作系統、集成電路和AI;自動駕駛的“身體”包括:動力控制、方向控制、以及其他控制。

    自動駕駛的“五官”可采用多種傳感器代替,視覺傳感器、雷達傳感器、紅外傳感器是最常用的三類傳感器。最火的自然是視覺傳感器和雷達傳感器。而雷達傳感器又可分為,毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達三種。一般的自動駕駛算法工程師認為,多種傳感器融合是實現自動駕駛的關鍵。

    而多傳感器融合的原理是利用計算機技術,將多種傳感器收集的信息和數據進行整合和分析,并綜合評估,作出決策的信息處理過程。而特斯拉選擇純視覺化確實刷新了很多工程師的認知,雖然特斯拉加裝了毫米波雷達,但是毫米波雷達無法對圖像的顏色進行識別,且對橫向出現的目標不敏感,對于較小物體的識別效果不佳,所以缺乏高程信息。

    毫米波雷達的缺點,導致它很難分別禁止的物體,例如井蓋和指示牌。同時毫米波雷達因為對顏色不敏感,所以對靜止的白色物體的監測也會大打折扣,如果自動駕駛系統過分信任毫米波雷達的數據,會導致 汽車 通過井蓋或者指示牌下方時,車會自動避險或者剎車,導致駕駛者崩潰。所以特斯拉將視覺感知結果與毫米波雷達結果進行融合時,感知結果如果不一致,特斯拉選擇相信視覺感知而忽略毫米波檢測。

    不過視覺感知依賴車載攝像頭,而攝像頭作為光感元件,對周圍環境的光照強度的變化極為敏感,這會對攝像頭圖像的準確性有著非常大的影響,所以天氣和環境的變化,都會對特斯拉的全自動駕駛系統形成制約。為了在視覺感知的水準達到自動駕駛的要求,對系統的算法、算力以及決策力要求很高。

    但是特斯拉的自動駕駛模式屢屢發生事故,2016年5月,美國一男子開啟特斯拉Model S后自動駕駛模式,從背后追尾半掛卡車,導致當場死亡。同樣的事兒又發生在2018年初,一男子開啟了特斯拉Model S自動駕駛功能,撞上了消防車。所以眾多事故也間接說明特斯拉的自動駕駛系統存在不小的問題。

    和特斯拉自動駕駛的視覺感知不同,華為采用3個激光雷達,配合攝像頭和毫米波雷達等傳感器進行數據融合。并且華為宣傳要將96線車規級高性能激光雷達的成本壓縮到200美元,甚至100美元。

    而激光雷達由發射器、接收器、光束操縱器和信息處理系統,四個領域組成。工作原理是利用發射器發射的激光,通過接收器對時間差及相位差進行計算,用激光線數進行三維點云圖的描繪,建立周邊環境的圖像信息。

    激光雷達因為線數不同,建立的圖像也有差距。所以要用激光雷達成像技術實現自動駕駛,激光雷達線數至少要達到16線以上,才能3D建模成像。雖然激光雷達成像清晰,綜合性能最佳,但是激光雷達也有一個硬傷,那就是價格不菲。

    按照極狐阿爾法S的華為HI自動駕駛系統,配置了3個96線激光雷達和13個攝像頭、以及6個毫米波雷達和1個車頂慣導、1個域控制器。這配置絕對吊打特斯拉,但是華為想要實現1000公里無干預自動駕駛,并且將96線激光雷達的價格,壓倒200美元也是困難重重。

    作為激光雷達技術引領者 Velodyne公司,旗下的16線激光雷達售價高達4000美元,128線激光雷達的售價更是超過8萬美元,如此高昂的價格也是特斯拉放棄激光雷達的原因。不過根據數據顯示,隨著自動駕駛技術的普及,從2025年以后,預計全球每年會有600萬輛新車,會搭載激光雷達。屆時激光雷達的市場規模也有望突破50億美元的大關,售價也會大幅下降。

    如今我國一家創業企業,速騰聚創已經將125線固態激光雷達的售價降低到1898美元。目前華為HI自動駕駛系統,使用的的96線激光雷達也是由速騰聚創提供,雖然速騰聚創已將激光雷達的價格大幅壓縮,但是單個激光雷達的采購成本,也遠遠超過2百美元。所以美團老總王興公然發微博嘲笑華為,說華為和特斯拉的忽悠能力旗鼓相當。

    華為的策略很明確,就是通過壓價賠本賣,實現華為全自動駕駛的普及,并通過量產降低成本,在未來實現盈利。 但是激光雷達的核心MEMS傳感器的元器件,都被歐美國家的電子巨頭壟斷。

    涉及光學信息處理系統的主控芯片和模擬芯片市場,基本被美國半導體公司壟斷,尤其是激光雷達的主控芯片90%的市場被美國賽靈思掌控。而華為目前還被美國制裁,想獲得國外零配件基本沒戲。

    此時就不得不佩服華為的前瞻性了,因為華為很早就在光電半導體領域發力,在2012年和2013 年分別收購了英國光子集成公司和比利時Caliopa 公司,這兩家公司都是從事硅光技術開發的企業。通過這兩次收購華為成為國內首家掌握硅光子技術的公司。目前華為已經在光電領域成為全球頂尖的公司,但是居安思危,依舊沒有忘記布局。

    華為先后投資多家激光雷達MEME傳感器的相關的公司,例如縱慧芯光、南京芯視界等多家公司,還在今年6月入股長光華芯。而長光華芯,是中國唯一激光芯片制造和研發的企業,可以理解為長光華芯的產品都是咱們中國的技術和產品,完全具有自主知識產權,同時還有完整的工藝平臺和生產線,華為采購長光華芯的產品,可以完全不看美國人的臉色。

    華為覺得這樣還是不太靠譜,所以華為海思在2019年投資18 億元,在武漢建設華為海思光芯片工廠。值得一提的是,華為選擇在武漢建立光芯片工廠的原因,是因為武漢是中國最大的光谷,類似美國的硅谷,專門從事某一領域的 科技 開發工作。

    同時武漢光谷,也是我國最大的光電器件研發基地,其科研能力和技術能力僅次于北、上、深位居中國第四,所以華為就是借這個地方,整合整個光谷企業的資源和技術,把中國集中力量辦大事的習慣發揚一下,一舉突破美國技術封鎖,同時把激光雷達的價格壓下來,做成白菜價,以后讓新能源 汽車 的價格便宜一點。

    華為這一路走來確實不容易,不過隨著我國5G不斷加深,我國主推的C-V2X技術,成為車聯網的國際標準。V2X即是一種車用無線通信技術,是實現車輛與萬物互聯的關鍵技術,以后可以通過 汽車 連接手機,甚至家里的電冰箱、電視還有馬路上的所有 汽車 都能實現全面互聯。

    V2X成為國際標準,意味著未來各個國家生產的新能源 汽車 ,聯網都要采用這項技術,華為就是做5G的,所以依托C-V2X的技術,可以大幅提升自動駕駛的安全性和便捷性。因為以后的 汽車 之間都會有數據傳輸, 汽車 視野受阻也沒關系,有數據傳輸系統就知道你在哪。

    所以華為在自動駕駛領域超越特斯拉并不是難事,但是要徹底打破美國的技術封鎖,還需要一些時日。

    老子云:天地所以能長且久者,以其不自生,故能長生。華為一路走來,只有一個目標,扎根在技術之中,不斷創造出新技術,推動人類發展,才能長盛不衰。也期待華為能走得更遠。

    華為與特斯拉暗中較勁,自動駕駛技術,誰才是行業標桿?

    華為做的就是顛覆西方國家高 科技 領域,西方干不過就攻擊和打壓華為,棺材釘玩的就是營銷,靠強大的水軍胡亂的鼓吹忽悠欺騙小白,攻擊和抹黑競爭對手,已經沒有核心技術,只能到處買來組裝,組裝出來的東西不是剎車失靈就是橫沖亂撞。

    特斯拉沒有自動駕駛技術,只有營銷套路。特斯拉的自動駕駛必要專利的數量是零。特斯拉的營銷套路如下:第一步,造神運動,把企業老板塑造成神仙一樣的人物,培養大量的信徒信眾;第二步,雇傭大量的水軍對其產品進行猛烈吹捧,營造各種高潮氛圍,極大地增加曝光度;第三步,系統化地為其劣質產品設置各種說辭,把產品質量問題解釋為一種必然現象,導致其信徒用戶在產品出現問題時首先罪責自己,并且主動為特斯拉解釋辯護,把產品問題歸罪于用戶使用問題。這樣,就會出現一種奇怪的現象,就是特斯拉的產品只能吹不能測,任何評比測試的結果特斯拉總是最差的,因為測試環境特斯拉無法把出現的問題他歸罪于駕駛者,因為其它車輛相同條件下不會出現這樣的問題,而使用過程出問題則可能輕松把問題推給用戶

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