无人驾驶汽车（Self Driving Car）也称为无人车、自动驾驶汽车，是指车辆能够依据自身对周围环境条件的感知、理解，自行进行运动控制，且能达到人类驾驶员驾驶水平。近两年来随着无人驾驶技术突飞猛进，各大整车企业、无人驾驶系统（感知、通信、软件、决策、控制等）解决方案提供商也在不断努力，以将无人驾驶技术向商业化落地推进，无人驾驶技术已经不再是遥不可及的“未来技术”。

无人驾驶系统包含的技术范畴很广，是一门交叉学科，包含多传感器融合技术、信号处理技术、通信技术、人工智能技术，计算机技术等。在自动驾驶领域，每家厂商都在探索最适合自身的技术路径，不同厂商技术路线各有特色，但都围绕着感知与决策这两个核心环节进行创新，以实现更高效、更安全的自动驾驶体验。

本文通过盘点华为、小鹏、特斯拉、百度、谷歌在无人驾驶领域的核心技术，分析不同技术路线在自动驾驶领域的多元化发展。

01 华为：5G通信与AI融合的自动驾驶策略

02 小鹏汽车：深度学习的智能驾驶解决方案

03 特斯拉：FSD全自动驾驶硬件与Autopilot软件的协同

04 百度Apollo：高精地图与实时数据融合的自动驾驶技术

05 谷歌：Waymo L4级自动驾驶技术

国外无人驾驶技术发展历程

国内无人驾驶技术发展历程

1、华为：“5G+AI”融合的自动驾驶策略

华为在5G通信与AI融合的自动驾驶策略上，展示了其在新一代通信技术和人工智能领域的深厚积累。华为认为，5G的高速率、低时延特性是实现自动驾驶的关键。

华为智驾技术方案

华为ADS智驾方案：始终坚持激光雷达+毫米波雷达+摄像头的多传感器融合路线，行业降本压力下硬件配置从超配逐步转向贴合实际需求，带动整体硬件成本下降。

算法架构方面：从2021年的ADS1.0到2023年的ADS20障碍物识别从人工标注走向自主决策、道路识别上从有图方案转为无图方案，而今年4月发布的3.0版本采用端到端大模型。

AI+5G通信技术深度融合：通过AI对收集到的大量数据进行智能分析和决策，5G技术提供高达10Gbps的下载速度和1毫秒的超低时延，实时传输和处理自动驾驶车辆产生的大量数据至关重要，包括高清地图信息、传感器感知数据以及车辆状态数据等，确保了车辆能够快速响应复杂的交通环境变化。

参与全球自动驾驶标准的制定：推动5G-V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术的应用，实现车与车、车与路、车与云的高效协同。

此外，华为还与全球多家汽车制造商和交通基础设施提供商合作，构建开放的自动驾驶生态系统。华为的5G通信与AI融合的自动驾驶策略正在加速推动自动驾驶技术的商业化进程，智驾生态逐步扩大，华为作为国内领先智驾厂商有望引领产业发展。

2、小鹏汽车：深度学习的智能驾驶解决方案

小鹏汽车作为国内智能驾驶领域的领军企业之一，其深度学习的智能驾驶解决方案在无人驾驶技术中独树一帜。

深度学习驱动智能驾驶策略：小鹏汽车通过海量的驾驶数据训练深度学习模型，使车辆能够理解和预测复杂的交通环境，不仅提升了自动驾驶的精度，也大大增强了系统的适应性和可靠性。

计算机视觉和深度学习算法：能够识别包括行人、车辆、交通标志在内的多种物体，确保驾驶的安全性，其XPILOT 3.0系统就采用该算法。

仿真技术应用：利用仿真技术生成大量虚拟驾驶场景，以增强模型的泛化能力和应对极端情况的能力。

近日，小鹏汽车创始人何小鹏在美国加州体验了FSD（全自动驾驶）V12.3.6版本后，对其进步表示感慨。他称，全程体验下来，FSD的表现非常丝滑，绝大部分路况处理都让人安心，几乎接近人类司机的驾驶水平。与此同时，国内公司也在迅速跟进这条技术栈。

小鹏汽车将于第四季度推出的新车型将放弃激光雷达（LiDAR），转而采用类似特斯拉的纯视觉解决方案，这一转变对于小鹏汽车来说无疑是一次重大变革。

3、特斯拉：FSD全自动驾驶硬件与Autopilot软件的协同

特斯拉的全自动驾驶（FSD，Full Self-Driving）硬件与Autopilot软件的协同是其在无人驾驶领域的一大亮点。特斯拉的FSD硬件套装包括8个环绕车身的摄像头，提供360度视野，以及超声波传感器和毫米波雷达，形成多传感器融合的感知系统。

8个环绕摄像头+超声波传感器+毫米波雷达：其硬件配置为Autopilot软件提供了强大的数据输入，使得车辆能够实时理解周围环境，实现自动驾驶功能。

Autopilot软件：依赖于摄像头和雷达的组合，通过深度学习模型进行实时路况分析，实现车辆的自主驾驶。

FSD硬件与Autopilot软件协同：使车辆能够在高速公路、城市街道甚至停车场等不同场景下实现自动驾驶。

特斯塔FSD技术

2024年3月开始，特斯拉开始在北美地区大范围推送 FSD v12，带来了相当明显的体验升级，让端到端成为行业追逐的热点。

4、百度Apollo：高精地图与实时数据融合的自动驾驶技术

近日，百度Apollo全球领先的自动驾驶出行服务平台的萝卜快跑落地应用，在无人驾驶领域扮演着先行者和创新者的角色。

萝卜快跑通过高级传感器融合技术，实现了对环境的全方位、高精度感知。其六代技术中，多传感器数据融合架构设计能够有效整合激光雷达、摄像头、雷达等异构传感器的数据，提高环境感知的实时性和准确性。

实时数据融合技术：将来自各类传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的实时信息与高精地图进行匹配和校正，实现了对动态环境的精准感知。

大数据和云计算技术：对收集到的海量传感器数据进行实时分析和处理，不断更新和优化高精地图。

百度无人驾驶技术

百度Apollo的自动驾驶系统能够实现对复杂交通环境的深度理解，为L4、L5级别的全自动驾驶奠定了坚实的基础。

5、谷歌：Waymo

2009年谷歌(Waymo)自动驾驶事业正式开始，目前正在美国经营L4自动驾驶出租车服务，已在超过25个城市的公共道路上行驶了超过2000万英里，另外还在模拟环境中行驶了数百亿英里。

Waymo作为Alphabet公司（谷歌母公司）的子公司，Waymo在自动驾驶技术方面处于全球领先地位，尤其在L4级自动驾驶技术上有显著成就。

Waymo自动驾驶技术主要包括：感知（摄像头、激光雷达和雷达）、定位（地图、激光雷达和GPS）、规划（航向（可行性）、速度（交通规则）、航路点（长度））、控制。

Waymo感知系统

总结：自动驾驶带来的革命

若用一句话来概述无人驾驶系统技术，即“通过多种车载传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、惯性传感器等）来识别车辆所处的周边环境和状态，并根据所获得的环境信息（包括道路信息、交通信息、车辆位置和障碍物信息等）自主做出分析和判断，从而自主地控制车辆运动，最终实现无人驾驶”。

无人驾驶技术范畴不仅仅涉及车辆控制、路径规划、感知融合等领域，还涉及人工智能、机器学习、深度学习、强化学习等前沿领域，端到端神经网络架构提升了数据及 AI 能力在整个产业链上的重要性，无人驾驶在未来的5～10年里必将掀起一场新的技术和市场革命。