近期特斯拉的事故接二連三，有車主甚至因此付出了生命的代價！觸目驚心的車禍現場，這讓我不禁思考：

自動駕駛的安全性到底如何？特斯拉的NOA、蔚來的NOP、小鵬的NGP，目前作為全球範圍內自動輔助系統的前三甲，它們採用的輔助自動駕駛方案有什麼區別？

首先說明一個概念，輔助自動駕駛不等於全自動無人駕駛

這是一個我們常見的誤區，容易把【輔助自動駕駛】理解成【全自動無人駕駛】。但事實上，目前幾乎所有輔助駕駛系統都存在人為干預，一定時間內無人接管的話都會失效。也就是駕駛過程中，駕駛員要隨時保持監控接管的狀態，因為現階段法律法規都不允許駕駛員長時間雙手脫離方向盤。

那麼，汽車自動駕駛的原理是什麼樣的？

概括來說，是指汽車在駕駛過程中，透過車載感測器接收外界駕駛環境的相關資訊，將所探測到的道路、車輛位置和障礙物等資訊，輸入到車載電腦的CPU進行邏輯推理和運算，然後將結果指令輸出到執行器，進而透過改變汽車轉向、速度等控制車輛的執行，實現汽車在限定或非限定條件下代替人類駕駛員，進行部分自動或全自動安全、可靠地駕駛。

特斯拉的NOA、小鵬的NGP、蔚來的NOP，它們採用的輔助自動駕駛方案有什麼區別？

先說特斯拉的NOA，它採用強視覺感知能力的自動駕駛方案，依賴攝像頭、毫米波雷達，以及其自研的 FSD 晶片，用依靠視覺為主的Autopilot系統和導航地圖一起工作，匝道怎麼開、什麼時候能超車，都是用“看”的。

而且與小鵬採用高德高精地圖、蔚來採用百度高精地圖不同，特斯拉使用定製化的地圖方案。以中國區為例，特斯拉向百度手機地圖部門定製了一張ADAS地圖，裡面的資料維度由特斯拉定義，百度提供。基於這張ADAS地圖，特斯拉NOA可以獲得進行開啟範圍定義（ODD）和道路資訊，但精度比不上真正意義上的高精地圖。

由於特斯拉NOA沒有搭載高精地圖，所以它在切換道路時，需要重新手動設定最高限速，降低了使用者體驗的流暢性和安全性。

小鵬的NGP系統對我而言，印象最深的是硬體豐富，它使用了13個攝像頭、12個超聲波雷達、5個毫米波雷達和1個車內攝像頭來實現對車輛周邊的資訊採集。而且小鵬的NGP系統還特別開發了一些適合中國道路的特性，如錐桶識別、跟車擁擠、夜間超車提醒、故障車避讓、大貨車避讓等。

據說小鵬的NGP系統是“全棧自研”，不僅可以基於車端感知、定位、規劃和控制等模組進行自研，還可以在資料通道、雲端資料採集和標註、分散式網路培訓等方面進行自研，從而形成資料和演算法的全閉環，為其快速功能迭代奠定了堅實的技術基礎。全棧自研也可以提高安全性。

據說蔚來NOP 原本不在 NIO Pilot 的產品規劃內，但為了滿足使用者提出的需求，在 2019 年年中，蔚來決定新增 NOP 功能，隨後自動駕駛團隊快馬加鞭推出。【穩妥】，這是我對蔚來 NOP 的印象，此前據說NOP系統在車速超過 45 公里/小時就會退出，能夠感受到，蔚來的自動駕駛團隊追求的是每次任務執行時的舒適和安全，至於效率則會稍稍放在了後面。

最後，總結來看，小鵬的NGP和蔚來NOP的方案安全性差不多，但都位元斯拉NOA的安全性好。特斯拉雖然有技術的激進追求，但是一定要把使用者的安全放在第一位，別讓生命成為特斯拉自動駕駛技術發展的代價！