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　　Autopilot是特斯拉目前最重要的应用软件。传统车与智能汽车最大区别在于驾驶系统，目前主流智能化汽车基本配备L2级别辅助驾驶系统，尚无企业实现完全自动化驾驶系统。

　　汽车辅助驾驶系统由软硬件组合构成，从结构框架来看，主要分为感知模块、地图模块、驾驶行为决策模块。从流程来看，感知模块通过雷达、传感器、摄像头等硬件，收集周围环境探测到的物体数据，地图模块提供定位和全局路径规划，数据共同传输到驾驶行为模块，为驾驶方案提供信息支持，最后决策模块控制车体转向、加速等实施行为。

　　从技术路径来看，目前主要分为两大流派，一是以特斯拉为代表，以摄像头为主导方案；另一是以谷歌、百度为代表，以激光雷达为主导方案。摄像头是最接近人眼获取环境习惯的传感器，有较稳定的图像处理能力，但在例如下雨、起雾等恶劣环境中分辨率下降。激光雷达通过发射激光束来探测物体，具有抗干扰能力强、探测精准等优点。但多束精准度高的激光雷达成本和技术门槛远远高于摄像头。

　　特斯拉Autopilot的主要成就在于率先实现大规模商用。

　　一、Autopilot辅助驾驶商用化性能突出。出险率可以一定程度判断该车体和自动驾驶系统的安全程度。根据美国保险赔款条例，可以分为六项类，分别为Collision（车辆碰撞，由过错方造成的对过错方车辆赔理）、Property Damage（车辆碰撞，由过错方造成的对对方车辆理赔）、Comprehensive（其他非碰撞事故）三项车险和Personal Injury（双方各自赔付）、Medical Payment（车辆碰撞，由过错方造成的对过错方人身赔理）、Bodily Injury（车辆碰撞，由过错方造成的对对方人身赔理）三项人险。

　　对比同等大型豪华轿车的出险率，从三项车体保护险来看，特斯拉与其他豪华轿车类似，表现较差，且数据远远高于其他同类型轿车，说明特斯拉单车平均碰撞率高于行业平均水平，这也暗示由于系统误判或者驾驶员忽视容易造成更多碰撞。但从三项人体保护险来看，特斯拉Model S低于平均、基本处于优秀水平，说明Model S对自身车主和对方车主有良好的人身保护。

　　从车道保持情况来看，根据美国公路安全保险协会IIHS数据，在直径1300-2000英尺（396-617米）不同的空旷道路测试环境下，对比宝马5系、奔驰E、Model 3/S和沃尔沃S90五辆同类别轿车，设定3种情况各6种测试的共18次测试条件，Autopilot8.1辅助驾驶系统在弯道和坡道的车辆保持能力最为突出，仅在坡道表现过一次压线。

　　二、Autopilot拥有数据优势。作为最早搭载自动辅助驾驶系统的电动车品牌，同时拥有全球规模最大的辅助驾驶车队，截止2019年1月，特斯拉Autopilot行驶里程超过17.3亿公里，远超其他竞争对手，并且车队规模保守估计以每年约40万辆递增（Model S/X 10万辆/年+Model 3 30万辆/年）。作为对比，根据加州车辆管理局《2018年自动驾驶脱离报告》的数据，激光雷达路线的领头羊Waymo在2017年12月至2018年11月期间的路测车队规模为110辆，路测里程数约200万公里。

　　庞大的数据量使得特斯拉在高精度地图、障碍物识别等方面的数据积累显著领先于竞争对手。此外，与大多数自动驾驶初创公司大量采用模拟数据进行算法学习不同，特斯拉车队采集的全部为现实数据，数据质量更高，更加有利于算法迭代更新。

　　三、特斯拉自研自动驾驶芯片来满足完全无人驾驶算力需求。根据特斯拉4月23日自动驾驶日披露的信息，历时3年秘密研发，特斯拉已经完成车载AI芯片的设计生产（由三星代工），SOC算力超过了应用于AP2.0的英伟达Drive PX2，并已经实现装车。从原理来看，无论哪条自动驾驶技术路径，对海量数据(行情603138,诊股)的处理和学习能力都至关重要，因此，汽车AI的实现需要底层软件到硬件的全方位变革。此前，自动驾驶芯片基本被英伟达和Mobileye（已被Intel收购）两大巨头垄断，此次自研车载芯片是特斯拉近几年来最重要的硬件创新，将使特斯拉成为唯一一家具有自动驾驶芯片研发设计能力的汽车制造商，进一步扩大在智能化和无人驾驶领域的领先优势。