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激光雷達這么香，為什么不用？還不是因為貴！

在2016年左右，百度Apollo和谷歌Waymo早期用于“喂養算法”的測試車輛，單單一臺車上激光雷達系統就最高達到幾十萬美元，這樣的成本投入量產車幾乎是不現實的。

當前搭載激光雷達的量產車型的只有剛宣布不久的華為極狐阿爾法S、小鵬P5以及要到2022年才能交付的蔚來ET7。

從硬件配置上來看，極狐阿爾法S華為HI版新車配置了3個96線中長距激光雷達（左前、右前以及中間）、13個攝像頭、6個毫米波雷達、1個車頂慣導、1個域控制器。

小鵬P5采用的是2個Horiz激光雷達、13個高清攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波傳感器和1組高精度定位單元。

需要注意的是，小鵬所采用的Horiz激光雷達與傳統以線數為等級的激光雷達模式并不一樣，成本較低，效果側重也不同，因此功能不能等同華為所采用的激光雷達。

相較之下，華為之所以能這么“壕”，因為早在去年底的中國汽車工業協會主辦的峰會上，華為就首次發布了96線車規級高性能激光雷達，并宣稱要將成本壓縮到200美元，甚至100美元。

在激光雷達的成本控制和自動駕駛量產應用層面來講，華為已經走在最前面，因此，在硬件層面，華為傳感器有明顯優勢。

華為數據與算法優勢

智能汽車的“智能”重點是算法以及支撐算法的數據和芯片。

在算法層面，華為在人工智能領域已經有近十年的深耕，其中有超過一半以上時間在研發自動駕駛算法領域。當前，華為在智能汽車業務上已擁有超2000名員工，其中超1200人為算法工程師。

雖然相比與谷歌、百度等傳統互聯網企業來說，仍然存在技術沉淀差距，但至少從團隊的能力來看已經不拖后腿了。

同時，在數據層面，華為的數據質量即使比起特斯拉，也有優勢存在。

華為的智能駕駛總裁蘇箐提到：“數據里面，質量和維度很關鍵。在這兩個問題上，我覺得特斯拉的數據有大問題。”

“數據維度代表信息豐富度和差異化程度。僅僅靠簡單的幾個視覺搜集的數據維度是非常低的，高精定位等都沒有。華為ADS的車數據維度比特斯拉要高好幾個數量級。”

“此外低階系統本身的復雜度導致數據質量較低，我猜，特斯拉的數據早就飽和了，對系統能力沒有提升。”

基于優質的數據基礎，智能汽車要保障算法實現最高的算力，需要針對特定的專門應用和算法進行硬件芯片的性能優化，這使得算法、算力、芯片之間始終處于相輔相成的關系，只有軟件與硬件同時開展，才能保障性能的最優化。

在芯片領域，除了華為和特斯拉用的是自研自產的芯片以外，其他市場參與者如百度、長城、蔚來、小鵬等的芯片大多依賴于Mobileye、英偉達、地平線、高通這些外部供應商。

而華為不僅擁有車載AI芯片，還基于芯片構建了車載計算平臺MDC，集成了華為自研的host CPU芯片，AI芯片，ISP芯片，SSD控制芯片等，實現了軟硬件一體化。

這對傳統汽車廠商和互聯網造車新勢力來說，幾乎是不可逾越的鴻溝，也是華為中央超算平臺最有力的保障。

華為會是顛覆者嗎？

華為自動駕駛負責人蘇菁認為，傳統車廠傾向認為車是未來的主體，而上面存在一些計算機的單點。但華為自動駕駛方案的存在則是認為：未來汽車的基礎是計算機，車是計算機控制的外設（汽車計算機化）。
對此，美團創始人王興稱贊：特斯拉終于棋逢對手。

王興的這一夸贊，點明了特斯拉和華為的相同內核——未來汽車的發展方向不是以車為核心的自動駕駛配套，更不是簡單的電氣化，而是以計算機為核心的智能網聯車。

華為不造車，但作為方案提供商，華為的角色可以稱得上是顛覆性的！

在當前，擁有大規模量產能力的傳統車廠如豐田、大眾目前仍然還處于從燃料車向電動車轉變的緩慢過程，想要再實現從電動車向智能車的跨越，可能要更久。

華為的“全棧式”自動駕駛解決方案，為這些傳統汽車廠商實現大規模邁進智能網聯化進程提供了一個快速解決方案。

相較之下，以特斯拉、蔚來、小鵬為代表的智能網聯車廠商，可見的未來里，不僅在產能上存在巨大的缺口，其整車制造的工藝和傳統廠商之間的差距短期也難以逾越，“特斯拉們”或許危險了。

而就當特斯拉、蔚來們還在為產能發愁時，華為與傳統廠商們合作的車型將成批次的量產下線，自動駕駛時代正在加速來臨。