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“阿维塔06”硬刚“特斯拉Model 3”，一个是激光雷达，一个是纯视觉，到底谁才是智驾界的终极老司机？
不知道大家有没有发现，咱国产车的智能驾驶清一色都在堆激光雷达，但特斯拉这个外国选手却死磕纯视觉方案，坚持“裸眼狂奔”。那我就好奇了，这激光雷达和纯视觉，到底谁更厉害呢？
口说无凭，来场实战看看。这不，极果君就搞来两台狠货——头顶激光雷达、搭载华为高阶智驾的阿维塔06，和完全不带雷达、纯靠摄像头的特斯拉Model 3，来场中美智驾巅峰对决！！！
在正式测试之前，先给大家交代一下我们手上这两台车的基本信息和测试项目。
这辆阿维塔06，是纯电四驱Ultra版，它在车顶配备了一颗192线激光雷达，全车3个毫米波雷达，12个超声波雷达，还有前双目感知摄像头，全车7个环境感知摄像头，和4个环视摄像头，系统版本为ADS Pro V3.3。
另一辆特斯拉Model 3是长续航全轮驱动版，它配备了前双目感知摄像头，但它全车周围是不带任何雷达的。也就是说，它的智驾，全部要靠车身周围的7颗环境感知摄像头来实现，而版本方面，则为FSD V13.2.6。
目前两车的智驾设定，均为最强状态，只是在变道逻辑上，我们调整到了正常的标准模式。
路线与项目方面，我们将从西直门早高峰、掉头与环岛、胡同与泊车、以及昏暗的乡间小道四个部分来进行综合对比。
那么废话不多说，来看看这两辆车的极限智驾到底如何？
北京的西直门立交早高峰，是我们的经典考题。画面中可以看到，阿维塔06和特斯拉Model 3在主辅路复杂汇流时都表现挺不错，都能柔顺地“见缝插针”，与周围车辆自然博弈。
但是西直门立交桥真正的难点，不在于路线复杂，而是每条匝道旁都紧挨着非机动车道——你盘桥时，行人和电瓶车也在盘桥。最要命的是，拐进匝道不仅要避让车辆，还得提防那些飞驰的电瓶车。
在这方面，阿维塔06和特斯拉Model 3的感受就很不同了。
阿维塔06在准备向右进入盘桥时，旁边是一直有非机动车在直行通过的，06也是很礼貌的进行了停车礼让，等大批量非机动车过去后，才抓准空当进入了盘桥。只不过它刚进入盘桥，前面就堵上了，它就想从左侧绕行，但是再往前没多远就是实线了，所以它刚绕了一小下，就立即打了回来了。
包括在右转汇入匝道时，阿维塔06刚礼让完行人准备加速，突然一辆电瓶车横穿而过。车辆立即平顺地停止加速，保持匀速，待电瓶车通过后才继续提速——整套应对行云流水，全程不过一两秒，既没急刹保障安全，又确保了乘员舒适。
再看特斯拉Model 3，同样是右转上盘桥，面对电瓶车时却过于谨慎，老远就开始礼让，甚至不敢前进，最后不得不踩油门人机共驾才完成转弯。更尴尬的是，它直接压着非机动车道实线拐了进去，和我们此前开Model X在西直门的表现一模一样。
在出盘桥时，左侧也一直有连续不断的电瓶车和机动车，Model 3还是保持着谨慎的感觉，不敢往前走，甚至它都没有路径规划了，一直礼让，最后也是进行了人机共驾通过。
其实我们也试了，如果就是不管它，不踩油门进行催促，它都会等所有电瓶车都走干净之后，再拐入盘桥，效率确实会低很多。
第二轮测试时早高峰已过，电瓶车减少，Model 3的盘桥动作确实流畅不少。但它依然会压着半条非机动车道转弯，有时甚至直接骑上非机动车道行驶——这就有点说不过去了。
可能有人会说特斯拉这样更安全，但这么低的通行效率，还不如我自己开。感觉它对行人和非机动车的判断已经不是谨慎，简直是神经质了...最夸张的是，我们正常行驶时，对向车道有个自行车调头，离我们八丈远呢，Model 3居然直接急刹，这还能叫安全驾驶吗？
更夸张的是桥下调头，只要附近有行人或非机动车，Model 3连拐进去都不敢，非得等彻底没人才行动。不过说真的，等清场后它的调头动作倒是相当丝滑。
阿维塔06则完全相反——它敢和行人、非机动车博弈，只不过调头时总有个奇怪操作：即便车头已拐出，大半个车身都进车道了，明明可以加速完成调头，它却非要减速慢挪一段，哪怕后方没车也这样。论动作流畅度，确实没有特斯拉Model 3丝滑。
不过必须承认，阿维塔06在西直门早高峰的表现稳如老狗，稳到我同事都直呼无聊。最后连车机小艺都忍不住出来调侃了。
但特斯拉Model 3在西直门早高峰全程的感受，就没有那么轻松，不仅是需要频繁的人机共驾，关键Model 3它不按照导航走，这就很奇怪了。
因为我们西直门早高峰的测试，为了让车辆能在西直门多盘桥，并返回出发点附近，我们是会添加途径点的，测了这么多车，第一次遇到这种经过途径点，或者是到达终点后，要重新规划路线，再跑一遍的情况。
比如说我们经过了第一个途径点，正常该直行，结果Model 3就是要重新规划路线，要右转兜一圈，想再次经过途径点。一开始我以为是偶发，没想到在测第二遍的过程中，情景再现了，又是经过途径点，开始重新规划路线，要再跑一圈。不得已，这两次我们都进行了接管。
这还没完，还有更离谱了，在测第二遍的过程中，它甚至在到达终点之后，要再次规划路线，重新经过终点，这就让人很难评了。不知道各位特斯拉的车友，有没有遇到过这种情况。
最终，西直门魔鬼立交早高峰项目，成绩如下：
阿维塔 06
第一遍 16分23秒
第二遍 12分26秒
特斯拉 Model 3
第一遍 19分00秒 1接管 4人机共驾
第二遍 12分07秒 1接管
阿维塔06全程0接管，Model 3却屡屡需要人工干预。
其实通过西直门早高峰这单一项目，就能看出来阿维塔06这种激光雷达方案，和特斯拉Model 3这种纯视觉方案的一些差距了。
咱们先不谈特斯拉的两个本土化短板：一是因国内道路训练不足导致的频繁占用非机动车道违规；二是地图与智驾系统协同差引发的路线规划混乱问题。而是直接来分析一下，这俩车在西直门路段的表现差异。
前面咱说过，Model 3在应对车与车之间的加塞博弈时，胆子挺大的，操作也很丝滑，但一遇到人和非机动车就瞬间谨慎起来，比如要拐弯进入匝道，比如掉头，再比如那个对向调头的非机动车。
但阿维塔06就不会这样，不论是在应对车与车的博弈，还是车与人以及非机动车的博弈时，表现都很均衡且稳定。
其实这区别，就在雷达上。特斯拉Model 3没有任何雷达，智驾全都靠车身周围的摄像头来实现，比如Model 3上的前双目感知摄像头，其工作原理，其实就是在模拟人眼的工作原理，通过计算两个摄像头拍摄图像的 “视差”，来精准测算前方物体的距离、深度和三维坐标。
这里的难点就在于，要从摄像头拍摄的二维画面中，筛选并提取出有用信息，然后通过算法模型来构建前方的环境，尤其是在那种低对比度的场景中，比如夜晚穿深色衣服的人以及深色车漆的车，比如背景太过杂乱的环境，比如缺乏纹理的光滑路面和墙面等，这些场景对于画面信息的提取，难度会更高，对于算法模型的要求也更高。
所以，特斯拉这种纯视觉方案的智驾，本质上还是在利用摄像头拍摄的二维画面来进行分析计算，它对于障碍物距离的测量，依靠的是间接推断。
而毫米波雷达和激光雷达，则可以直接发射电磁波或激光束，打到障碍物上并计算其反射时间，直接输出与障碍物之间的距离数据的，这种直接的物理测量，其实要比摄像头的算法推断，会更靠谱一些。这也是为什么，在早高峰这种人、车、非机动车都很多且混杂的场景中，阿维塔06的表现会更稳定一些。
而特斯拉Model 3就更胆小，原因就是环境太复杂，Model 3采集到的画面，要把每一个交通参与者的信息都拆分出来，难度会更高。这些实时变化的场景，不论是对于算法模型，还是芯片算力，压力都不小。
但对阿维塔06这种带雷达的车来说，其雷达本身是可以直接定位障碍物的，更别说高精度的激光雷达甚至能把障碍物轮廓都测量出来，再结合摄像头采集画面，这种多传感器的融合，就可以让其在复杂环境中的表现，更加游刃有余。
这就不难解释，为何Model 3在与其他车加塞和博弈时，胆子就很大，很敢走。因为车这种大尺寸物体，其位置和距离判断起来更容易一些。当然咱也不能忽略，本身特斯拉的智驾逻辑，就对行人和非机动车会更谨慎。
其实不只特斯拉，几乎所有品牌的智驾，都会对行人和非机动车的安全冗余度更低一些，这都是出于对弱势交通参与者的保护。但不管怎么说，特斯拉在这种场景中，确实体感更差。
当然，除了上面那种复杂环境，在一些强光逆光、明暗突变、极度昏暗、或者雨雪雾霾等低能见度恶劣场景时，特斯拉这种纯视觉方案的智驾，受到的影响也会更大一些。
那咱就趁热打铁，来危险重重昏暗小路上试试。
咱们先不看表现，先看成绩：
阿维塔
第一遍：11分46秒
第二遍：11分04秒
特斯拉
第一遍：12分46秒
第二遍：12分01秒
特斯拉Model 3和阿维塔06正反各跑了一遍，最终结果如上。
两辆车均没有出现接管。难倒这纯视觉方案和激光雷达方案，仅仅只是快慢的区别？ok，接着看看这哥俩的详细表现。
首先是特斯拉，Model 3在这段昏暗路段的表现明显更保守——无论是直行、转弯还是通过桥洞，车速始终比阿维塔06慢上一截。
比如说在同一段直路，且前方均无其他车遮挡，阿维塔06的速度就是要比Model 3快一点点。
我起初不确定Model 3降速是出于夜间光线问题，还是其智驾本就保守。为此，我们特意对比了白天环路行驶数据——结果发现特斯拉不仅不慢，反而比阿维塔06更快。显然，夜间光线不足才是导致Model 3主动降速的关键因素。
话说回来，Model 3在这段昏暗的小路上，除了速度慢一些，其实整体表现还挺好的，比如过桥洞时会主动礼让来车，通过大角度盲弯时也会贴右侧减速通过，这些细腻操作都给乘客带来了十足的安全感。
但有一点，在无标线路段上，Model 3会默认居中行驶，而阿维塔06则始终保持靠右通行。
接着看看阿维塔06的表现。它在遇到前方慢速三轮车时，会立即发起绕行，动作果断，哪怕是它在右侧违停了，此时左侧还有对向的大货车，06都能精准的从中间通过。
后续操作也很精彩，它先绕行电瓶车，而后从出租车右侧灵活切入，最后精准把控车距完成右转，整套动作行云流水，尽显老司机风范。
再比如对向有大车，右侧路边有停着的三轮车，前面还有一辆电瓶车，阿维塔06先是向右打方向礼让大车，然后向左打方向绕行三轮。这还没完，对面又有一辆大车开了过来，此时路边还违停了一辆面包车，06也是先让大车过去，才对面包车执行了绕行动作，给人感觉非常顺畅。
过桥洞也一样，我们在过一个桥洞时遇到了对向来车，此时双方车辆都已进入狭窄桥洞，阿维塔06展现出类人的决策能力：减速、靠边停车礼让，待对向车辆通过后才重新起步，整套窄路会车操作堪称教科书级别。
但它也不是每次都会让。比如有一次我们和对向车都进入了桥洞，但是我们会稍早一些，所以两辆车就在洞里顶上了，但这时候06就不会让它，而是等对向车倒出桥洞后，我们才正常起步通过。
有个很明显感受就是，配备了ADS3.3版本的阿维塔06，在转弯、过路口，以及过桥洞时，明显比老版本的其他华为智驾车型要更稳。至少它会提前减速，以一个更合理，更安全的速度去通过这些特殊路段，这确实要安全不少。
综合来看，不论是阿维塔06还是特斯拉Model 3，这两者在这种昏暗的无标线小路上，表现都值得肯定，至少都没接管，这就很好。
只不过特斯拉老问题依然存在——对行人及非机动车的过度敏感。即便在人车稀少的路段，只要路边突然出现行人或电瓶车，Model 3必定会停车礼让，这种保守策略确实影响了通行效率。
但必须承认，特斯拉的智驾模型确实厉害，能在这么黑环境中继续正常用智驾，足以证明其不仅训练量很大，而且各种情况都训练过。相较于人类驾驶员在低能见度下的视觉局限，系统通过数据清洗和算法解析，反而能更精准地识别路况，这种技术优势确实值得肯定。
接下来咱们再来看看胡同情况，首先看成绩：
阿维塔
第一遍：10分22秒 3次接管
第二遍：7分34秒 2次接管
特斯拉
第一遍：8分09秒 1接管，频繁共驾
第二遍：7分11秒 0接管，频繁共驾
是不是没想到，居然特斯拉速度更快，接管更少。你一个歪果车，在北京胡同里的表现，居然把华子逆袭了，这是为什么呢？咱们来慢慢看。
首先是阿维塔06开始表演，它在刚右转进入胡同后，右前方就有一辆车在路边倒车，06丝毫不犹豫，直接绕了过去，紧接着左侧还停了一辆车，06也是第一时间绕行通过。再往后，左侧有花坛，右边有行人，它也全都绕了过去。
甚至当左侧突然出现骑行大爷时，06也立即做出避让决策——灵巧地借用了右侧大院门口的空地完成避让，整个过程行云流水。
既然胡同里开的如此老司机，它为什么又会出现接管呢？
咱来举两个例子看看。
第一个例子，是在一个大院门口，当时再往前的路，两侧都停满了车，所以就必须得向左前方走才能过去。阿维塔06到这里后，先是减速刹停，并开始规划向左绕行，结果左侧有电瓶车过来，它就取消了。当它再准备发起绕行时，没想到又来车了，绕行再次取消。此时我决定不等了，开始踩油门催促它往前，但06就是不敢走，在一点点往前蹭，而且还不太愿意打方向。最终，它离前车太近，我才人为接管，开过了这段窄路。
第二个例子也类似，同样右前方有车阻挡，此时对向还有来车，我也是在不断踩油门催促往前挤的过程中，导致贴前方车太近，不得不进行了接管。
大家肯定就好奇，特斯拉Model 3在同样的情况下，难倒不需要接管？你别说，还真不用，至少绝大部分情况下不用。比如同样在大院门口，虽然Model 3开到这里，它也不敢走，但经过驾驶员不断踩油门催促，它是可以精准把控方向，一点点挤过来的。
但必须得承认，Model 3比阿维塔06车宽窄了10多厘米，所以在面对同样宽度且环境相似路况时，Model 3应对起来的难度要更小一点。但话说回来，你阿维塔06可是带激光雷达呀，按理来说应该判断更精准，可是你这？？？
好了，调侃归调侃，除了车宽这一影响因素，这哥俩在面对相似难度的路况时，最主要的区别，还是智驾策略的不同。
比如Model 3面对难度较大环境时，尤其是在窄路遇到行人和非机动车，它确实会更敏感，更不敢走，这个在之前项目里说过了，即便是在胡同也不例外。但Model 3比较好的一点是，它自己过不去的地方，只需要你踩油门，人机共驾，绝大部分情况它都可以自己掌控方向，顺利通过。
但阿维塔06不同，它虽然没那么敏感，在应对人和非机动车等交通参与者时会更从容，但一旦它被卡住，停在那里，你踩油门催促它，你想人机共驾，让它自己打方向通过障碍，成功率明显会低不少。
所以说像阿维塔06这种自主品牌的智驾，其实它人机共驾感觉会更弱一些，可能也是因为传感器多，车辆更多的还是想依赖智驾系统。当系统判定有障碍，或者过窄，它过不去，但你人为判断它能过去，然后开始踩油门催促，此时系统就会在两种判断结果之间纠结，才会导致你在催促的过程中，车辆打方向很迟，或者是不太敢打方向，最终错失了绕过障碍的最佳位置，被卡住。
但特斯拉Model 3，它人机共驾感觉就会更好一些。首先是传感器少，面对复杂环境时，很多东西它的识别和判断有限，所以会更谨慎，它才不敢走。但当你踩油门催促，它就会觉得你已经判断好了，前面是没问题的，随即它就开始把控距离并打方向，这时候车是不会和人较劲的，智驾系统也不会过多纠结。说白了就是它既信任系统也信任你，所以它在人机共驾的过程中，时机掌握就更好，反而更容易通过极限场景。
这下，你就不难理解为何在胡同场景下，特斯拉Model 3速度会更快，接管次数也会更少了吧。
当然通过北京胡同测试，我们也发现不论旁边障碍物有多混乱，特斯拉的FSD是可以随时开启的，但阿维塔06就必须得周围的障碍物不那么近，且车还能识别到自己在车道内时才能开启。
接下来，看看这两辆车在日常道路上的一些区别。
在辅路行驶时，Model 3会误将主路限速牌识别为当前道路限速，将最高时速锁定为80km/h，而阿维塔06则准确判断出限速牌适用范围，保持辅路正常车速——这种误识别确实存在安全隐患，特斯拉亟待优化。
接下来这个情况，就需要大家帮忙判断了。当时特斯拉Model 3正在左转，绿灯时它进入了左转专用车道，此时红绿灯正好被桥墩挡住，随即仪表上的红绿灯渲染消失。但当特斯拉快过停止线时，黄灯亮起了，结果它前轮刚过停止线，左转就红灯了，这时候前面路边还有很多排队等待通过路口的电瓶车，Model 3在轻微减速观察后，直接开了过去。你们觉得，这算闯红灯么？
在开智驾进出园区过程中，特斯拉Model 3和阿维塔06的感受也很不一样。特斯拉做不到自己进出园区，所以它一到园区门口，就需要人为接管。这方面阿维塔06要好不少，它不仅自己上了园区门口的大坡，还精准识别了停车杆，拐过急弯，就近找了一个难度很高的车位停了进去。对于陌生园区，阿维塔06能自己开进来并找车位停好，这个体验确实没得说，这点特斯拉是肯定做不到的。
既然说到了停车，咱正好来试试两辆车的自动泊车体验如何。我们找了两个难度非常低的地下停车场，而且是两侧都没有停车的中间车位。
不出所料，阿维塔06表现还是没啥问题的。在识别到车位后，先上一把，开始倒车，紧接着再上一把调整一下左右间距，最后完美的停在了车位正中间，非常标准的一个自动泊车过程。
再来看特斯拉Model 3，在识别到车位后，它先往前上了一把，然后开始倒车，此时方向盘开始来回摆动，结果还没怎么倒，又开始往前挪了一下，并继续倒车，然后再往前，再倒车，并开始疯狂的左右打方向。结果这还没完，它又往前上了一把，然后再继续倒车，最后停歪了，结果系统还显示泊车完成。
着急忙慌的，最后还停歪了，有点说不过去吧。
还没完！接下来，咱们看看两车掉头的表现。
先看阿维塔06。首先是桥上较缓的掉头，06在这里的表现依然和早高峰在桥下的时候一样，即便是没车，它在快完成掉头动作，即将要甩正车身的时候，车速还是会特别慢。但是在红绿灯路口的掉头，它执行的就十分果断，这确实是有一点奇怪。
但要说奇怪，特斯拉Model 3更怪了。明明我们是要掉头，结果它一会儿变到右侧要走非机动车道，一会儿要往人家大院里拐，各种骚操作莫名其妙，和之前拍摄特斯拉Model X智驾的时候非常像。
但不管怎么说，不论是桥上较缓的掉头，还是红绿灯路口直接掉头，Model 3倒是都能完成。就是这乱走的毛病，啥时候能改改。
而且我们在拍摄掉头时，还发现了这两辆车在人性化考量方面的设计差异。
比如在红绿灯路口等待掉头，Model 3的转向灯是一直在亮着的，关键是它的声音很大而且很吵，这红绿灯一等就是两三分钟，给人听的都神经衰弱了。阿维塔06就很人性化，它在车辆静止之后，转向灯是会关闭的，直到继续起步之后，转向灯才会继续亮起，这确实感受就要好不少了。
而在环岛方面，不论是阿维塔06还是特斯拉Model 3，都可以顺利通过，哪怕跑的是车很多且中间还带红绿灯的环岛，两辆车表现也都没啥问题。
另外在小区门口的窄路测试中，两车面对栅栏、行人及电瓶车等障碍物时，也都展现出了优秀通过能力。特别是搭载ADS 3.3系统的阿维塔06，相较老版本车型，其绕行决策更加精准，动作衔接更为流畅，这些细节优化确实带来了明显的体验提升。
整体通过特斯拉Model 3（纯视觉方案）与阿维塔06（激光雷达方案）的多维度实测对比可见，虽然两者在技术原理和硬件配置上存在本质差异，但实际驾驶体验在大多数场景下已趋于接近。
但在极端复杂场景下，如西直门早高峰、昏暗乡道及雨雪浓雾等低能见度环境，激光雷达方案的优势就会凸显出来了。
毕竟在这种极限环境下，有激光雷达、毫米波雷达、摄像头等各种传感器的协同工作，不同传感器之间是可以做到弥补短板且发挥各自最大优势的，这就比单纯只用摄像头要更加靠谱，也更加高效一些。
所以在我们测试中，大家才会感觉到阿维塔06的智驾一致性会更好一些，它受到环境的影响也更小，在遇到各种天气，各种情况时，表现都会较为稳定。但特斯拉Model 3受环境影响就会更多，不同情况下智驾表现的差异，也就会比阿维塔06更大，体感落差也更明显。
个人认为，这两种智驾方案并没有明显的优劣之分，阿维塔这么做，是出于安全至上，和保证智驾适应性作为出发点的。而特斯拉这么做，一方面出于降低成本，另一方面更重要的原因是，作为全球车型，它是拥有遍布世界各地的海量数据的，有如此庞大的数据量作为训练基础，才能让特斯拉放心的选择纯视觉方案，并且其表现还能与激光雷达方案相似。
所以你们更倾向于哪一种智驾方案呢？评论区来说说吧。
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