主流智能驾驶系统从感知方案到算法架构各有特色，下面对特斯拉FSD、蔚来NAD、小鹏XNGP、华为ADS 2.0、理想AD Max、百度Apollo Lite等系统按技术点进行对比汇总。
| 系统 | 传感器（摄像头/激光雷达/毫米波雷达/超声波/其他） | 决策规划架构 | 高精地图依赖 | 自主芯片/算力平台 | 支持车型及部署 |
|---|---|---|---|---|---|
| 特斯拉FSD | 纯视觉方案。现行硬件（HW4.0）配置12 颗摄像头、1 颗毫米波雷达（近程），无超声波、无激光雷达。 | 完全端到端神经网络（V12版），感知、决策、控制合为一体，不再依赖明确的规则代码。 | 不依赖传统HD地图。通过实时局部建图、BEV占用网络等手段，从视觉信息中理解环境。 | 自研FSD SoC芯片（HW3使用双FSD 12核芯片，HW4升级为单颗20核FSD芯片），并配合DOJO云端训练平台。 | 支持Model S/3/X/Y等全系车型。FSD Beta已在北美等地开放（截至2023年末北美约40万用户付费使用）；国内暂待监管批准，未来或与百度等地图服务合作。 |
| 蔚来NAD | 多传感器融合。蔚来“Aquila超感”系统33个传感器：1颗1550nm 300线远距激光雷达、7×800万像素前视高清摄像头、4×300万像素高感光环视摄像头、5颗毫米波雷达、12颗超声波、2个高精度定位单元和V2X单元。 | 分段式 端到端混合架构。蔚来发布“世界模型”NWM，形成NADArch 2.0架构，引入端到端算子用于主动安全和预测；功能上分为「全域领航（点到点导航）2.0」和「智能安全辅助2.0」。 | 依赖车端高精地图定位。当前蔚来高速／城市导航功能（NOP、NAD）使用百度或腾讯的车道级地图；未来通过XNet静态建图等技术逐步降低对地图依赖。 | ADAM中央计算平台：4颗NVIDIA Orin-X芯片（总算力1016 TOPS）＋1颗高通骁龙8295（座舱）；车端算力首屈一指。算法全栈自研。 | NT2.0平台（ET5/ET7/ES6/ES7/ES8等）全系标配上述硬件。软件按月订阅（380元/月）。已在国内开放测试，2023年起分批向付费用户推送（目前升级至高速/城区NOA功能）；后续覆盖更多城市。 |
| 小鹏XNGP | 视觉为核心并融合雷达和LiDAR。硬件示例：P7i配备13 摄像头（含3目前视、翼子板侧视、镜前、环视等）、2 颗车规级LiDAR、5颗毫米波雷达、12颗超声波。 | 大模型驱动。核心为自研BEV感知网络XNet、规划网络XPlanner和“XBrain”大语言模型。其中XNet通过多帧融合生成3D占用网格，提升感知能力并弱化对地图依赖；XPlanner对时序轨迹进行规划；XBrain负责高阶语义认知。 | 已向无图方案过渡。早期XNGP依赖高德地图，最新版本“无限XNGP”通过静态XNet实时建图，已实现无地图全国覆盖。 | NVIDIA Drive Orin计算平台（双Orin-X，算力数百TOPS）；部分车型（G9）采用4颗Orin-X（254TOPS）。算法全栈自研，并结合Aliyun云端大模型训练。 | 支持P7/P7i/P5/G9等车型，未来覆盖全系X/G/座舱车型。2023年高速NGP全量推送，2024年逐步在全国近200座城市实现城市NGP（包括变道、超车、避障等功能）；目前城市NGP用户月活渗透率>80%，口碑较好。 |
| 华为ADS 2.0 | 多传感器融合。硬件精简后共27 个感知单元：1颗远距1550nm激光雷达、3颗毫米波雷达、2颗800万像素前视相机、9颗侧环后视相机、12颗超声波雷达。前视感知全部采用前摄像头（大/小眼），减少雷达传感器数量。 | 分段式架构演进为“无图”规划。感知端从BEV升级为GOD网络，加强对异形障碍物的识别；车道和路径规划从1.0版“依赖高精地图”转向2.0“无图RCR算法”，在无外购地图下实时识别车道并规划。3.0版本未来引入端到端大模型（PDP）。整体算法强调大模型和增强学习对决策规划支持。 | 不依赖HD地图。ADS 2.0通过“无图”算法实现路径规划，无需外购高精地图。地图数据压缩50%、每公里地图仅为10%，通过感知与算法补偿减少的地图信息。 | 自研MDC计算平台：基于昇腾610芯片的MDC 610（7nm工艺，200TOPS INT8@100TFLOPS FP16，24GB LPDDR4x）。MDC 系列可弹性配置48–400 TOPS，配套自研智能驾驶OS（AOS/VOS等）。软件全栈自研，包括算法和操作系统。 | 首发车型为AITO问界M5高阶版，后续将覆盖极狐阿尔法S HI、阿维塔11等华为智选车。ADS 2.0支持高速、城市及停车等全场景辅助驾驶。定价：一次性购买36,000元，包年7200元/月720元。预计2023年内在45个城市实现无图NOA（导航辅助驾驶）推广。 |
| 理想AD Max | 多传感器融合。AD Max配置：6颗800万前视高清摄像头、4颗200万环视高清摄像头、1颗200万后视摄像头；1颗前向毫米波雷达、12颗第六代超声波传感器、1颗128线激光雷达。可达550米前向感知。 | 模块化架构。完全自研的感知 规划系统，针对高危场景（道路施工、插队、故障车等）进行专门优化。采用BEV感知及轨迹规划模块。虽然理想未明确端到端标榜，但算法流程仍为多模块迭代优化。 | 无需HD地图。AD Max实现了城市NOA “无图”功能（不依赖高精地图等先验信息），支持自动变道、避障、红绿灯响应等。定位依靠车端感知和惯导。 | NVIDIA Drive Orin-X双芯片算力平台（双Orin-X，总计508TOPS）。除此以外无自主芯片。软件部分全栈自研，通过持续OTA升级。 | 首搭车型为理想L9（2023款），2024款L7/L8全系（Pro/Max）标配AD Max。已覆盖多数主要城市。最新IIHS评测中L9斩获国内最高智能驾驶指数（4个“优秀” 导航辅助G ），证明其高速NOA等功能表现领先。 |
| 百度Apollo Lite | 纯视觉方案。采用多路摄像头（典型为12路摄像头实现360°感知，可达240米检测距离），不依赖车载激光雷达。 | 模块化分布式架构。Apollo Lite为车规级纯视觉解决方案，支撑Apollo ANP城市领航与AVP自动代客泊车。感知端与决策端均自研算法，初期侧重BEV视觉感知（百度称为“纯视觉2.0”，结合模拟HD地图元素的轻量算法）。城市航向辅助ANP形成量产方案。 | 较少依赖高精地图。Apollo Lite大幅精简地图数据：地图元素减为原来50%，单位距离地图大小约为10%，配合新感知定位算法来弥补。整体目标“地图轻量化”，核心为视觉感知。 | 不公开具体车载芯片，自研车规计算平台（“车载大脑”）并兼容行业芯片。百度强调视觉算法优化，可与国产芯片（昆仑、昇腾等）或英伟达硬件配合使用。云端依托百度自有AI云（昆仑芯片、飞桨框架）进行模型训练。 | 通过合作OEM量产：首发于百度自有品牌与吉利合资的极狐等智选车（如问界M5）；未来还将接入更多合作伙伴的车型。ANP功能覆盖主要城市高速和城区道路，配合Apollo AVP自动泊车。Apollo Lite侧重辅助驾驶（L2 /L3），暂未形成公开车主用户数据。 |
感知方案对比： 特斯拉坚守纯视觉路线，目前仅利用摄像头和毫米波雷达；蔚来、理想等国内车企则走多传感器融合路线，同时使用激光雷达以增加冗余安全。小鹏兼顾视觉与LiDAR，高速仅靠摄像头，城市场景增加LiDAR。华为ADS 2.0在硬件降本前提下仅保留前向LiDAR，其他多靠摄像头 毫米波。百度Apollo Lite完全依赖纯视觉，强调成本和规模化优势。各家车端计算平台也大有不同：特斯拉和小鹏、理想均采用NVIDIA Orin，蔚来用Orin X4，华为用自研昇腾610，百度则开放兼容多种芯片（含自研昆仑）。
决策与规划架构： 特斯拉FSD强调端到端大模型，V12版将“感知-决策-控制”整合到一个神经网络中。小鹏XNGP也推出三大模型（XNet视觉、XPlanner规划、XBrain大模型）协同工作；其中XNet通过多帧BEV占用网络有效减轻了对地图依赖。蔚来则采取混合策略：一方面继续沿用分段式模块化逻辑，另一方面引入NIO世界模型（NWM）和端到端的主动安全算法，实现“NADArch 2.0”全域架构。华为ADS 2.0在L2 路线中坚持无地图规划，通过RCR算法实时识别车道并规划路径；未来ADS 3.0将引入更大规模的端到端模型。理想AD Max仍以分段式传感-规划模块为主，并对常见事故场景进行专项优化。Apollo Lite主要为OEM提供辅助驾驶产品（ANP导航领航、AVP代客泊车），算法侧结合百度丰富的仿真和视觉训练资源，形成类似Tesla和小鹏的纯视觉策略。
高精地图依赖： 特斯拉FSD可在城市道路实现自动驾驶而“不依赖高精地图”；小鹏XNGP的最新版本也达到了“无图”全域驾驶。华为ADS 2.0与理想AD Max同样宣传无图NOA能力。相比之下，蔚来NAD当前仍使用百度/腾讯高精地图作为定位辅助；百度Apollo Lite通过轻量化HD地图（仅保留50%要素、地图密度10%）并配合车端感知算法来弥补。总体看，国产车企正从强依赖HD地图逐步过渡到“少图”或“无图”方案，以提高适应性和覆盖度。
软件/硬件协同： 特斯拉自研FSD芯片并建成DOJO训练平台；蔚来ADAM平台集成4颗英伟达Orin X和1颗高通芯片，实现车舱与智驾算力共享。小鹏主要使用NVIDIA Drive Orin等商用芯片；理想AD Max采用双Orin-X算力508 TOPS。华为构建自研MDC智能驾驶平台（昇腾610 芯片200TOPS）并配套AOS/VOS系统。百度侧重软件算法、云端大模型和兼容多种硬件方案。各家均在云端积累大量测试数据和训练算力，小鹏、理想和华为等已投入数EFlops级别云计算资源进行闭环训练。
量产及落地情况： 特斯拉FSD可选装于Model 3/Y等车型（海外售价约1万美金），北美市场渗透率25%-36%。蔚来NAD硬件在ET5/ET7/ES6/ES7/ES8等全系标配，软件需订阅（380元/月），目前高速/城区领航等功能正分批推送给车主。小鹏XNGP已在P7i、P5和G9等车型量产，2023年底前计划覆盖约200城；2024年起“全国都好用”，用户月活跃渗透率稳定在80%以上。华为ADS 2.0首发于问界M5智驾版，后续阿尔法S HI版、极狐阿尔法S HI版将升级，覆盖范围随合作车企扩大。理想AD Max现已在L9上量产，2024款L7/L8 Pro均标配，预计年内覆盖所有L系列。百度Apollo Lite（ANP/AVP）嵌入吉利合资品牌及合作OEM车型，已在部分城市展开放设施测试，逐步推进L2 级产品化（具体商业化数据未公开）。总体看，国产智能驾驶功能从一线城市逐步向二三线下沉，并呈现OTA持续迭代升级趋势。
用户体验和口碑： 在高速辅助驾驶方面，用户普遍认为上述系统已能提供较平稳的变道和跟车能力。特斯拉FSD的高速NOA表现较为成熟，夜视弱光下的识别有优势，但城市道路偶尔需人类接管；自动泊车和代客泊车功能连续迭代，车辆可自主识别更窄车位并执行无标线泊车等动作。蔚来NAD的高速领航（NOP ）能自动限速、自主变道，并支持高速服务区自动换电；城市领航正在升级中，用户期待其多传感器在复杂路况下的冗余安全。小鹏XNGP在用户中口碑良好，高速及城市场景下的路径规划和语音提示等体验受到好评（据报告小鹏已公布用户渗透率持续较高）。华为ADS 2.0被视为感知算法能力强、无地图和自动泊车等功能创新性高，但量产案例较少，用户反馈数据尚待积累。理想AD Max获得中国智能汽车指数五星评价，尤其在城市NOA测试中评分最高，自动安全性能和舒适度获得认可。百度ANP/AVP初期口碑尚无公开统计，但业内认为其纯视觉方案和国内量产应用经验有优势。
小结： 当前各家自动驾驶系统在感知硬件、算法路径和依赖资源等方面分化明显：特斯拉标榜纯视觉和端到端网络，小鹏、理想在算法上积极引入大模型、无图技术，蔚来、华为则主打多传感融合和功能安全。总体趋势是弱化对高精地图的依赖，通过BEV感知、实时建图等方式增强鲁棒性。同时，算力需求大幅提升，各厂商纷纷升级车规平台和云端算力投入。在中国市场，随着技术和法规推进，各系统正逐步在更多车型和城市落地，用户体验也随OTA持续提升。未来竞争焦点将从功能覆盖转向体验和安全性优化、芯片及软件生态协同等综合能力。
参考资料： 特斯拉FSD资料；蔚来NAD资料；小鹏XNGP资料；华为ADS 2.0资料；理想AD Max资料；百度Apollo Lite资料；行业分析及媒体报道等。
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