小鹏NGP通过OTA正式推出NGP(导航引导驾驶员)高速自主导航驾驶技术，类似于特斯拉NoA和威来NOP的自动导航辅助驾驶功能。目前也是国内第三家除自主巡航外，有能力主动变道和进出匝道的公司。此外，传统汽车公司长城WEY也宣布将于3月份推出长城版的类似功能NOH，而这种自动导航辅助驾驶功能也被视为超越目前主流L2的重要标志之一。
第一个推出类似功能的特斯拉，去年向小部分用户推出了自动驾驶系统FSD beta的Beta版，向我们展示了很多没有大批量推送的功能。就在特斯拉的竞争对手纷纷跟进的时候，FSD Beta默默进化了几个月。
特斯拉的NOA秘密进行测试
由于FSD Beta仍然只有少数拥有近千人的车主体验，且主要集中在北美，我们只能通过他们的体验视频来见证FSD的能力。目前FSD Beta已经通过OTA升级到2020.48.35.7的最新版本。它一出现，就中止了目前L2级别的自动驾驶能力和硬核视觉风格，使得fsdbeta的每一次升级都备受瞩目。
下面简单列举一下FSD Beta可以做的一些目前在国内几乎看不到的事情：
这些都是一些很日常但是很依赖人性化操作的场景。特斯拉FSD对付他们的时候，各种规避动作，转向，加减速都比较流畅，速度一点都不慢，基本符合我们自己的驾驶行为，几乎不受雨夜等一些天气的影响。此外，在美国，十字路口有非常明确的秩序和规则，有时我们自己的观察不到位，没有仔细观察其他方向的车辆，也没有看到停车标志，而NOA在十字路口为车主“看到”其他方向的车辆。
另外，在各种场景下，摄像头观察到的场景会实时显示在中央控制面板的左侧，显示区域占了大部分，包括所有前后左右行驶的车辆、路边停放的行人、垃圾桶、堆桶、路肩等路边可检测到的物体，可以自动或手动放大/缩小，让你同步了解其视角。
所以从我们现在的角度来看，FSD Beta的综合实力要比所有人强很多。不过之所以是Beta版，肯定是有问题的测试版，肯定不完美。比如在没有红绿灯甚至停车标志的路口，系统会过于谨慎，不敢转弯或通过，甚至会因为车流密集而在路口等几分钟；例如，对于在十字路口违反规则的行人或自行车，系统通常会非常小心地减速或停止等待。
自然要从安全的角度考虑，但对路上其他交通参与者可能还是有些影响的。
两个想法，两个游戏
FSD Beta强大的能力不禁让很多人对特斯拉的纯视觉算法产生了特别的敬意，这其实反映了特斯拉在自主驾驶上与其他车企的不同理念。在中国，人们普遍采用另一种思维方式。比如自主品牌和新生力量逐渐开始采用带摄像头的高精度地图激光雷达综合方案。
特斯拉显然还是纯视觉解决方案。例如，Model 3现在有三只前视眼睛、四个侧视摄像头和八个后视摄像头。优势显而易见，自动驾驶硬件的成本可以控制的更低，特斯拉庞大的数据库，精准的算法，强大的芯片可以拥有强大的能力。马斯克已经不止一次表达了对激光雷达的厌恶。
目前FSD Beta已经具备了上述各种非常强大的能力。特斯拉只依靠纯视觉软件算法的原因之一是，特斯拉一直在用真实的道路数据进行训练，没有什么比在真实环境中练习更有效的了，这几乎是所有其他自动驾驶R&D公司都无法比拟的。原因很简单，无论模拟多么逼真，即使试驾车直接开到空旷的道路上，也还是属于测试情况，总是和现实不一样。
在日常驾驶中，我们可能会遇到各种意想不到的情况，如行人的突然出现、消防栓的突然爆炸、卡车侧面的货物突然翻车，就像电影《银行匪帮》中模仿意大利Job时，自行车的突然出现打乱了整个计划。虽然特斯拉的FSD，包括我们自己，并不能满足所有的意外情况，但是通过这些真实案例和已经遇到的意外情况，获得的经验和处理能力是其他人无法比拟的。这就是为什么即使FSD不是万能的，
，但它几乎是表现最好的原因之一。不过，因为只是Beta测试版本，国内的车主们还无法体验到，所以目前国内的NoA并不代表特斯拉最强的能力。不过Q4电话会议的消息预计今年FSD可以在国内进行推送，而且表示FSD的潜力还为开发完全，算力上完全支持全自动驾驶。
另一方面，目前特斯拉Autopilot的研究人员、道路测试、数据分析等研发力量的重心依然在北美，对于国内道路更有特点和复杂的状况还没有进行针对性的测试，就像前面提到的FSD表现欠佳的场景恰恰是国内道路非常常见的，所以特斯拉FSD最终在国内可以达到的水平仍然有待开发。
另一边，蔚来最新的ET7、小鹏新车P5以及北汽旗下的极狐新车HBT，均宣布会搭载激光雷达，也就是我们上面提到的摄像头+高精地图+激光雷达综合方案。
这种传感器更高级的方案此前最大的受制因素主要还是成本。不过随着今年已经陆续有车企开始在量产车上部署激光雷达，今年很可能会成为国内市场激光雷达上车的元年。这也意味着激光雷达的成本已经逐渐下降到了可以接受的范围。而对于马斯克的纯视觉方案来说则是个不好的消息，其成本优势没那么明显了。
有了激光雷达的加持之后，理论上只要算法和逻辑跟上，效果是要比纯视觉更加完善的，更高级的传感器也可以很大部分弥补软件算法的不足，或者说降低算法的要求和标准。不过这种方案对于车辆算力和能耗控制的要求很高，进而可能对一辆电动车的续航水平产生影响，甚至还会从研发之初就要调整电池布局和三电系统，这些也是搭载激光雷达后需要考虑的问题。
不过至少在目前，特斯拉仍然坚信自己的摄像头。就在不久前，马斯克还在Twitter上回复网友，他们正在逐步将所有的神经网络算法覆盖至8颗摄像头的环视影像上，以达到远超人类能力的自动驾驶能力。虽然对整个经过大量标记和推断的数据整合进环视视觉中非常复杂，但好处是并不需要更换任何硬件。也就是说这可能又是一个通过OTA就能实现的能力升级，特斯拉的视觉方案还在进一步快速进化。
当然，这也不意味着马斯克就绝对会在纯视觉上一条道走到“黑”，如果搭载其它硬件的条件都成熟了，成本和门槛都可以符合他对自动驾驶通用和普及的要求，那何乐而不为呢。
车云小结
我们在特斯拉上看到了FSD的强大能力，也在我们自主品牌上看到了未来的潜力。不过无论哪种方案，我们离全自动驾驶都又更近了一步。马斯克一个月前还再次表示会在今年具备L5级完全自动驾驶能力，还跟人打了1万美元的赌。有说牛逼的有说吹牛的，但从内心我们还是希望它能实现的，我们拭目以待。
