2024Q2汽车智能化智驾路测体验比较报告
一、算法框架：特斯拉引领，国内加速跟进
特斯拉智能化进展全球领先
2020年为特斯拉“硬件为先，软件随后”策略的重要窗口，【大模型】是特斯拉引领本次变革的核心抓手。【HydraNet/FSD芯片+Transformer/Dojo】等6次硬件变化升级+3次软件架构的重大创新变革，均体现特斯拉第一性原理的经营思想。
智能驾驶软件算法架构历经两次框架变化：➢1）2D+CNN小模型向Transformer大模型进化，智驾迭代由工程师驱动转为数据驱动：2020年特斯拉BEV上车，数据后融合变为特征级融合，提升数据利用效率和结果准确性，同时数据标注由人工转为模型自动，迭代提效；2022年占用网络落地，泛化能力进一步增强，实现感知维度端到端；2023年数据驱动算法持续迭代，规控环节端到端落地，rule-base比例降低，能力优化。➢2）模块化端到端进化为全栈端到端，World Model逐步完善，数据驱动变为认知驱动，向L4迭代。特斯拉FSD v12起转向智驾环节全栈端到端，数据闭环后World Model逐步演化完善，基于历史数据去理解未来的范式进步为基于常识和规律自我学习进化的范式，实现无接管的L4智驾。
华为ADS智驾系统历经三次迭代：2021~2023年，BEV+GOD（类似于占用网络）支持感知端大模型化，实现感知维度端到端，在感知硬件逐步简化的同时支持无图模式城市NCA加速开放；2024年华为重磅迭代模块化端到端，覆盖感知及规控环节，全场景贯通。
软件维度：小鹏Xpilot/XNGP/XNGP+迭代围绕【增加learning-base使用率，端到端全覆盖】的目标架构，XNGP落地BEV+Transformer架构实现感知维度端到端，规控环节逐步引入learning-base；2024年XNGP+有望在rule-base基础上实现感知-规控模块化端到端XBrain。➢Xbrain：XNet2.0融合了行业最高精度的纯视觉占据网络，可实现动/静态BEV、占据网络三网合一；基于神经网络的XPlanner可结合分钟级以上的时序连续动机，并依据周边环境信息及时变通，生成最佳运动轨迹。5月OTA上车的XNGP+将实现上述感知大模型升级和规控大模型上车。
软件维度：理想AD Max实现感知大模型落地，AD Pro预计24年中迭代与Max技术路线趋同；2024年理想预计完成规控环节端到端落地，实现全技术栈可训练的“端到端模型化”。➢展望未来，理想基于【认知模型】（即特斯拉世界模型）做预研，目标是开发L4场景，基于1.4EFLOPS云端算力，更充分的利用多模态AIGC，短期进行场景重建和衍生，加速仿真数据生成和算法训练；中长期做到知识驱动形式的“场景理解”，真正实现L4覆盖100%的Corner Case。
蔚来自NT2.0平台起加速自研算法迭代，24年4月底迭代全域领航NOP+，对标FSD v10+。➢硬件维度：蔚来自NT2.0平台起全系切换英伟达，标配4*OrinX芯片（2主控/1冗余/1训练）以及1激光雷达/11摄像头+5毫米波雷达+12超声波雷达，标配硬件支持3.8EFLOPS端云一体化算力。➢功能维度：蔚来于23年初上车自研高速NOP领航智驾，23年中/底分别将BEV/占用网络架构迭代上车，23年底/24Q1城市领航分别开城6/20万km，24年4月底实现全域领航辅助NOP+推送。➢软件维度：落地感知维度端到端，全域推送NOP。蔚来打造NAD Arch智能驾驶架构，该架构包含Lane 2.0感知网络、NADCloudM云、NADHVH等算法模型应用。其中，Lane 2.0可支持城区场景路口通行的实时感知，NADCloudM可借助云端大模型，提升感知能力；而NADHVN可通过数据驱动的规划网络，使全域领航辅助NOP+拥有更细腻的交互能力。
极越以吉利+百度合作赋能，利用百度自研LD车道级地图，坚持纯视觉智驾方案，迅速追赶。➢硬件维度：极越外采英伟达双Orin芯片，采用11摄像头/5毫米波雷达/12超声波雷达感知硬件，通过无激光雷达的视觉方案实现L3高阶智驾功能；同时云端百度2.2EFLOPS算力加速算法训练。➢功能维度：极越于2024年初OTA V1.3实现北上深杭广五城高精地图加持下的城市PPA，预计24H1开放300城，24年全年实现全国覆盖（有百度地图的地方均可使用）。➢软件维度：1）大模型通用纯视觉方案上车，类比特斯拉FSDv10+阶段：百度VTA视觉大模型实现感知端到端，OCC感知模型实现占用网络+Transformer加持后对通用异形障碍物的检测。2）LD智驾车道地图形成差异化：由视觉大模型端到端生成，保留必要精度基础上增加经验地图+安全图层+实时图层，目前已覆盖全国360城，支持PPA全国都能开。
二、智驾-启停：特斯拉环节完整，华为等缺失
华为智驾系统对驾驶员使用条件添加了适度限制，ADS进阶和高阶包中的功能仅在车机上登录车主账号或车主授权账号后才可使用。➢问界：（1）车主首次使用：问界系在使用ADS系统前，首先需要登录车主华为账号，进行TOF3D人脸识别，为确保车主充分理解ADS功能的适用范围、使用方法和注意事项，确保安全驾驶，车主需要在手机AITO应用中进行视频学习及智驾考试，未完成ADS考试等情况下，部分ADS参数会置灰不可设置。（2）车主后续使用：问界系后续使用华为ADS时需要通过人脸识别，但在设置中可关闭，后续跳过人脸识别直接使用。（3）更换驾驶员：授权非车主对应华为账号或实际中保持车主账号登录状态（官方警告：因不当使用账号、被他人登录账号所引起的全部责任由驾驶员承担）。➢阿维塔：（1）车主首次使用：与问界类似，需进行视频学习及智驾考试。（2）车主后续使用或更换驾驶员：每次必须通过人脸识别，人脸识别无法关闭。
小鹏智驾系统对车主提出了一次性学习的要求，后续限制较松。➢（1）车主首次使用：车主首先需要登录小鹏账户，为保障安全，部分辅助驾驶功能（包含超级智能辅助泊车、停车场记忆泊车、车道居中辅助LCC、高速导航辅助驾驶HNGP、城市导航辅助驾驶CNGP、全场景智能辅助驾驶XNGP）打开前设有功能介绍视频（无法快进或跳过），随后需要进行安全测试，使用小鹏汽车APP扫码参加并通过安全测试方可使用对应功能。➢（2）车主后续使用：无人脸识别等特殊要求。➢（3）更换驾驶员：完成授权登录非车主账号或实际中保持车主账号登录状态不变（官方警告：更换驾驶员时请退出大屏登录，关闭智驾功能，杜绝安全隐患）。
特斯拉启用FSD方便快捷，可原地拨杆启动。启用FSD前，可输入目的地，如果未选择目的地，特斯拉将选择最可能的行驶路线或根据驾驶情况建议一个目的地。特斯拉FSD可原地拨杆启用，当触摸屏显示灰色方向盘图标时，将换挡杆向下拨动到底一次，只要速度低于85mph(150km/h)就可以FSD，其中包括处于静止状态时。在控制设置中可以选择FSD不同模式，默认模式为普通，如果需要，将默认的普通设置改为舒适或自信。舒适可以使驾驶更轻松，自信可以使驾驶更有紧迫感。同时，FSD也可以选择“在本次驾驶中尽可能减少变道”，选择后，FSD会在当前驾驶中减少变道。特斯拉仍将根据需要变道，以按照导航路线行驶。
华为开启与激活NCA操作简便，智驾意图播报简洁。以华为问界M9为例，启用NCA需要提前开始按照导航行驶，直至仪表显示屏上显示灰色NCA可用图标，此时驾驶员可短按方向盘左侧滚轮以激活NCA。激活NCA后一段时间，车辆可能无法立即进入稳定的NCA状态，随后车辆会按目标车速规则控制车速，直至平稳。另外，华为NCA对变道给予了不同的偏好，分为柔和、标准、敏捷三种模式，不同模式下行使风格有所差异。实测NCA行驶过程中，变道、超车等意图会于显示屏中显示，智驾意图语音播报较为简洁。◼华为启用NCA响应较快。实测中，问界NCA的开启需要设定导航线路，并驶出停车位、小区内部道路，驶入城市道路后立即响应激活NCA。
小鹏开启与激活XNGP操作方便，智驾意图播报详细。点击中控屏“→辅助驾驶”可开启XNGP。当XNGP可激活时，车辆驶入高级驾驶辅助地图覆盖且具备条件的路段后，将换挡杆向下拨到底2次，仪表和中控屏点亮。XNGP激活后，会辅助驾驶员控制方向和车速。退出XNGP时，可直接通过踩下制动踏板、向上拨换挡杆或转动方向盘退出XNGP。此外，退出导航时也能退出XNGP驾驶模式。另外，小鹏提供了5档跟车档位，可通过方向盘左侧的左/右键设置跟车距离，每次车辆重新READY完成后，默认为上一次设置的跟车距离。实测XNGP行驶过程中，变道、超车等意图会于显示屏中显示，智驾意图语音播报较为详细清晰。◼小鹏启用NGP需要稳定的行驶状态。实测中与华为类似，小鹏NGP的开启需要设定导航线路，并驶出停车位、小区内部道路，驶入城市道路并保持稳定的行驶状态后响应激活NGP。
华为NCA的接管后的重新激活相对迅速，对驾驶员的方向盘脱手提醒频率较为适中。➢脱手检测接管的重新激活：驾驶员脱手超过规定时长会触发脱手提醒，驾驶员需重握方向盘以解除脱手提醒，否则脱手提醒会逐步升级，直至自动退出NCA。2024.3.19的OTA更新中，问界预设了标准和舒适两档模式，脱手提醒提示频率随着模式的不同而不同，舒适档位会从脱手后40秒逐级提醒驾驶员手扶方向盘。驾驶员首次因触发脱手提醒导致人工接管时，会在接下来的数分钟内被禁用LCC/NCA。重新激活后，驾驶员再次因脱手导致人工接管时，会在该次行程内被彻底禁用LCC/NCA。➢断点接管的重新激活：在环岛、U形掉头、紧急情况时，问界会提醒驾驶员进行接管，仪表屏上显示请立即接管弹窗，接管解决上述场景后，实测问界可以在其后数秒内重新激活NCA，被动接管后的再激活相对主动积极。
小鹏接管后重新激活需要一段时间的等待，脱手检测频率相对较高。➢脱手检测接管的重新激活：小鹏同样设置了方向盘脱手检测，实测中脱手15秒左右，小鹏会发出接管提示提示，如果驾驶员忽略接管提示，会导致XNGP退出，并且在本次驾驶周期无法再次使用，车辆重新挂入P档后，XNGP才能恢复使用。➢断点接管的重新激活：当车辆遇到环岛、U型掉头、紧急情况等复杂场景需要被动接管后，重新激活小鹏XNGP需要数秒至数分钟，相对保守。
特斯拉可以保持FSD功能的完整性。特斯拉可以全过程实现“侧方位启动->目的地停泊”领航，自动寻找停车点泊入，此外，特斯拉还支持无目的地随机行驶，即不设定终点自行在道路上智能驾驶。◼华为NCA暂时难以解决“最后100m”问题。不同于特斯拉“侧方位启动->目的地停泊”全过程领航，实测情形下，问界M9在按导航行至目的地周围即提醒驾驶员手动接管。驾驶员需要自行寻找车位，手动或使用自动停车功能泊入停车位。◼与华为类似，小鹏XNGP暂时无法领航至导航既定终点。实测情形下，小鹏X9/G6在按导航行至目的地周围即提醒驾驶员手动接管。驾驶员需要自行寻找车位，手动或使用自动停车功能泊入停车位。
三、智驾-行驶：主动式场景选择判别能力边界
特斯拉在开城情况、城市断点方面领先，国内车企仍需追赶。➢在开城情况方面，特斯拉已在美国实现全覆盖，而截至2024年5月31日，中国车企的高速领航实现全国高速高架、快速路基本全覆盖，城市领航已在全国完成全量推送。➢在城市断点方面，1）第一类断点：特斯拉启用FSD无明显行车状态限制，中国车企在出发地、目的地附近城市领航不可用，多数车企切换导航后暂不可用。特斯拉基本达到全程城市领航无断点；国内车企来看，问界在环岛等特殊场景时城市NCA不适用，小鹏在繁忙商业核心城区城市NGP不适用，理想在城市地面仅少数路段城市NOA可用。2）第二类断点：各车企分化。
智驾第一梯队华为系、小鹏等在城市领航开通方面仍然领先。4月华为发布ADS 3.0智驾端到端迭代，5月小鹏AI DAY同样提出端到端架构。截至2024年5月13日，华为系城市巡航全国全量推送，小鹏/理想/蔚来分别开通263/110/726城。第二梯队持续发力。截至2024年5月13日，腾势已开通46城城市辅助领航，极越5城，极氪NZP开始公测，小米5月计划开10城。
我们将行驶中的断点按性质分类为第一类断点和第二类断点。其中：➢第一类断点：指车企先验性无法通过而主动退出导致的断点，可能是：1）因道路覆盖面不足导致的断点，例如核心商圈、内环城区道路并未开通智能领航，进入道路前主动退出至驾驶员手动接管；2）特定场景例如环岛、U型掉头等未被包含先验预设场景而提前退出领航导致的断点。➢第二类断点：指车端瞬发性无法通过而强制退出导致的断点，可能是因具体突发场景处理能力不足导致的断点，例如避让车辆行人等复杂场景系统判断无法处理，退出至驾驶员手动接管。◼下文我们将按照分类进一步探讨断点和由断点引起的接管分析。
特斯拉已能基本确保城市覆盖连续性，国内智驾第一梯队已经做到大面积覆盖。➢针对华为问界M9，可以实现全国高速高驾、快速路基本全覆盖。城市领航实际无法在包含环岛/极复杂路口/倒车等特殊场景的路段上开启。目标为高速、城市、乡村、山区全路况和雨雪、夜晚、雾霾全场景实现全域NCA。➢针对小鹏X9/G6，可以实现全国高速高驾、快速路基本全覆盖。在城市领航方面，（1）北京三环以外基本覆盖，三环以内区域断点较多；（2）上海城市道路覆盖率未过半；（3）重庆城市道路断点较多，解放碑、观音桥等核心商区无法领航。目标在2024年于国内推送“全范围”“点到点”的XNGP。
我们将智驾使发生的经典场景进行标准化，以便后续的总结归纳分析。其中经典场景包括避让车辆/行人、换到、上下匝道、无保护右转、红绿灯启停、无保护左转、障碍物/车辆绕行、加塞、左转、右转、超车、修路、大曲率弯道、公交车道识别、复杂路口、堵车和减速带识别共计17个，下表展示了经典场景标准化定义说明及其难度分类。
我们取样特斯拉/问界/小鹏共267个标准化场景，划分丝滑/优秀/一般/较差共4种体验，其中：丝滑指应对场景从容，或能达到/超越真人驾驶水平；优秀指应对场景处理得当，在安全的同时或能保证司乘舒适感；一般指应对场景稍显犹豫，但尚不需要接管或考虑到路面其他车辆感受仅轻微介入驾驶；较差指应对场景能力不足，或出现安全问题，必须依靠驾驶员接管才能处理。◼特斯拉困难场景出现频率占比一半，不同难度下场景优秀率稳定在90%左右。我们共采集54例归属于标准场景的样本，其中简单/中等/困难场景占比31%/19%/50%。在简单/中等/困难场景下，特斯拉的场景优秀率（包含丝滑）分别为88%/90%/93%。按公里数平均，特斯拉每百公里优秀数（包含丝滑）为65.3个。
我们取样特斯拉/问界/小鹏共267个标准化场景，划分丝滑/优秀/一般/较差共4种体验，其中：丝滑指应对场景从容，或能达到/超越真人驾驶水平；优秀指应对场景处理得当，在安全的同时或能保证司乘舒适感；一般指应对场景稍显犹豫，但尚不需要接管或考虑到路面其他车辆感受仅轻微介入驾驶；较差指应对场景能力不足，或出现安全问题，必须依靠驾驶员接管才能处理。◼问界困难场景出现频率约40%，不同难度下场景优秀率稳定在40%左右。我们共采集84例归属于标准场景的样本，其中简单/中等/困难场景占比32%/30%/38%。在简单/中等/困难场景下，问界的场景优秀率（包含丝滑）分别为48%/52%/38%。按公里数平均，问界每百公里优秀数（包含丝滑）为23.0个。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
