湖南
最近網上有個說法挺火的。
一些自稱“專業人士”的人點評當前的主流智駕方案，說來說去就一個核心觀點：目前除了特斯拉的FSD，還有小鵬的VLA，這倆是真正的自動駕駛，剩下的所有車企，什么理想、華為、小米、蔚來……統統只能算輔助駕駛，頂多是高級一點的智能輔助駕駛，跟真正的自動駕駛壓根不沾邊。
憑什么這么說呢？他們的理由是：真正的自動駕駛，得讓系統像人類司機一樣，真正理解物理世界，預判路上的各種風險，然后自己做出安全合理的決策。
而其他車企的智駕，很多是提前設好一堆規則——比如紅燈停、雙實線不能壓、遇到行人減速——再配合激光雷達去做一些識別，不算真正的人工智能。
聽起來好像有點道理？咱們先看看FSD是怎么干的。
特斯拉FSD走的是純視覺路線，核心是BEV+占用網絡。說白了，就是用海量的真實駕駛數據去訓練神經網絡，讓它模仿人類司機在各種場景下的操作。開得多了，學得多了，系統就越來越像人。
小鵬的VLA也差不多，把物理定律、車輛動力學、交通規則這些硬約束直接編碼到模型底層，讓系統天生就懂這個世界怎么運轉，不用靠海量數據去從頭學常識。
只看這兩家，你確實會覺得它們挺高級。但問題是，其他車企真的還在用老掉牙的“規則預設”那一套嗎？
實話告訴你，早就不用了。
以前國內的智駕方案，確實是靠規則堆出來的。工程師寫幾千條、幾萬條規則：紅燈怎么辦，前面有障礙物怎么辦，旁邊有車加塞怎么辦……規則越細，車開得越像那么回事。但這種做法的天花板很明顯——現實世界的變化是無窮的，你永遠寫不完所有規則。
現在呢？不管是華為、理想、小米，還是蔚來、比亞迪，其實大家都已經轉向了大模型路線。什么叫大模型路線？就是從傳感器輸入的信息，到最后的油門、剎車、轉向控制，中間全部用一個神經網絡打通。系統自己去學，自己去判斷，不再靠人一條條寫規則了。
區別無非是，特斯拉堅持純視覺，其他家有的加激光雷達，有的用毫米波雷達。但底層原理是一樣的：都是端到端的大模型，都是讓AI自己去理解真實世界，自己去決策。
所以說，什么“只有FSD和VLA是自動駕駛，其他都是輔助駕駛”這種話，要么是真的不了解行業現狀，要么就是故意博眼球。現在的智駕方案，大家殊途同歸，都在往同一個方向跑。
當然，水平肯定有高低。數據量不一樣，訓練方法不一樣，算力不一樣，最后表現出的能力也不一樣。但你不能說只有兩家在做真自動駕駛，別人都在玩過家家。這個說法，真的該翻篇了。
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