特斯拉和中国车企的自动驾驶技术，谁更胜一筹？

在智能科技蓬勃发展的今天，自动驾驶技术是世界各工业发达国家车企竞相研究开发的最前沿科技领域。但各国车企的自动驾驶技术设计路线不一样，大约分为两类技术路线，一类是美国车企马斯克为代表的电动车特斯拉主要以视觉算法为主，另一类主要是中国车企为代表的各类汽车以雷达传感器探测算法为主。

那么，这两条自动驾驶技术设计路线，孰优孰劣呢？

马斯克走的自动驾驶技术路线是以仿生学的视觉算法为主。最近马斯克又宣布，今年年底特斯拉将删除最后一个自动泊车的超声波雷达传感器，只留下8个摄像头，极尽极简，实现特斯拉完全以纯仿生视觉算法的自动驾驶技术。很显然，这种视觉仿生、再加上ai优于人类的超强算力的自动驾驶技术，能适应任何路况、气候和环境，是最理想的汽车自动驾驶发展前景。

而中国车企走的自动驾驶技术路线是以雷达传感器探测的算法为主，视觉算法只是辅助。很显然，这种算法比较复杂。譬如国内比较先进的自动驾驶汽车，现阶段用了至少17个传感器。据说，为了达到更好的自动驾驶效果，至少要安装29个以上的传感器。一个常识，就是越复杂的技术越容易出问题，越简化精炼的技术越容易适应复杂环境。以雷达传感器探测算法为主的自动驾驶汽车，最适合在标准化道路上运行，如高速公路、国道和省道。如果在路况、气候和环境复杂的状况下，自动驾驶效果就不佳了。

人类毕竟是生物群落的一种，任何技术发挥最优效果，自然以人类的生物学特点为中心。所以，自动驾驶技术最优设计路线，自然是以仿生学算法最优，而以雷达传感器探测算法，前景会越走越暗淡……