华为 vs 特斯拉，谁是自动驾驶一哥？ADS 2.0 GOD网络，智驾巅峰之作

在智能驾驶的浩瀚星河里，问界 M5 智驾版 ADS（Advanced Driving System）2.0 宛如一颗璀璨的明星，于去年 4 月闪耀登场。与此同时，华为开创性地推出了激光融合 GOD 网络，全称General Obstacle Detection，即通用障碍物检测网络犹如一把神奇的钥匙，开启了智能驾驶领域的新篇章。

时光回溯到 2021 年，特斯拉 FSD Beta 以其独特的 BEV+Transformer 智能驾驶解决方案惊艳世人。BEV Bird's eye view即鸟瞰图，为智能驾驶提供了一个从空中俯视的视角，把多模态感知信息统一到一个平面上，为华为及其他智驾公司提供了别样的思路启迪。

紧接着，2022 年，特斯拉在 AI Day 上提出了 OCC（occupancy network）占用网络，它能够将多个摄像头的 2D 图像数据在 3D 空间中完美还原，以无数个小体块近似呈现现实世界。

到了 2023 年，华为发布了 BEV+Transformer+GOD 方案，为其 ADS 2.0 奠定了坚实基础。与特斯拉的纯视觉方案不同，华为配备了一颗激光雷达，采用的是多传感器融合的方式。

特斯拉纯视觉的 OCC 将 2D 图像还原为 3D 空间的计算极为复杂，华为则极具创意地通过一颗激光雷达，提供了更为精准的距离、速度等信息，借助 Transformer 自适应地寻找摄像头 2D 图像与激光雷达 3D 点云的关联，让 GOD 网络获取到更加丰富、精准的感知信息。

所谓通用障碍物检测，就是将三维空间体素化，犹如二维图片的像素一般，用占用空间的一个个小方块来展现物理世界，能够精确识别动态和静态的障碍物，还能准确预测道路的 3D 几何形状，有力支撑端到端的路径规划和行为决策。

这使得汽车如同人类一样能够清晰地看懂周围环境，避免仅识别预设的“白名单”中的障碍物，增加对异形障碍物的识别，让掉落的纸箱、散乱的锥桶、水马、土堆等不常见、未训练过、难以辨别的物体类型，都能统一归入通用障碍物检测中，避免因“白名单”外的障碍物误识别而引发严重的安全问题。

其中，最经典的案例当属 2020 年特斯拉将没训练过的倾倒白色卡车误识别为白云而撞击的事件。

在智能驾驶的道路上，华为自动驾驶系统无疑是一颗耀眼的明星，GOD网络 让系统学会了如何更好地观察道路，解决了自动驾驶的关键难题。目前，ADS 2.0 已累积上亿公里的驾驶数据，比传统训练数据量大两到三个数量级，障碍物识别率高达99.9%。

再结合 RCR（Road Cognition & Reasoning）道路拓扑推理网络实时推理道路拓扑结构，实现导航地图与现实世界完美匹配，使华为在众多竞争对手中脱颖而出，性能上遥遥领先。