「明年开始，在中国的自动驾驶你（特斯拉）要有思想准备被我们打得找不着东 ????」，这是小鹏汽车董事长何小鹏 11 月 21 日发表的一条言论。
这才刚开头，火药味就这么重？
不急，我们先把事情来龙去脉理清楚：
10 月 20 日，广州车展上，小鹏汽车发布了其下一代自动驾驶硬件（XPilot 3.5）。
在这个下一代自动驾驶上，小鹏首次引入了激光雷达，同时自动驾驶平台算力从现在的 30 Tops 提升到 200 + Tops。
之后，特斯拉 CEO 马斯克在 Twitter 上 diss 小鹏汽车抄袭特斯拉 AP：「小鹏汽车有特斯拉老版本的自动驾驶软件，但是却没有神经网络训练计算机（只得其形，不得其神）。」
以往都会把大领导 Twitter 发言搬到国内微博上的特斯拉，这次并没有这么做，显然是为了避免引战（Ps：谁说特斯拉没有公关？）。
何小鹏也不甘示弱，在微博上隔空回应，于是就有了文章开头的那句话，完整的回应是这样的：「看来昨天我们发布的包含激光雷达的小鹏下一代自动驾驶架构，让西边的某人很不爽，连续用 pigu 发声。我想说的是，造谣早就证明是无法打败任何竞争对手的。明年开始，在中国的自动驾驶你要有思想准备被我们打得找不着东，至于国际，我们会相遇的。 ????」
特斯拉和小鹏在自动驾驶的争端由来已久。2019 年 3 月，特斯拉状告小鹏汽车剽窃其 Autopilot 代码。今年 4 月，小鹏汽车发声明称：「至今没有任何证据显示，小鹏汽车有滥用商业机密或其他不当行为」。虽然事情暂时告一段落，但是，积怨已经埋下。
而对于何小鹏的这个正面刚，网上同样分为极端两派，大概观点如下，直接看图吧：
那么，重点来了，小鹏的 Xiopilot 能不能打得过特斯拉的 Autopilot 呢？
XP 能否刚过 AP？
我想，这才是大家最关心的重点。
明年第一季度，小鹏汽车也要推送自己的高速自主导航驾驶 NGP，而这，可以看做是彼此的第一次正面较量。
届时，我们不妨从三个维度进行考核：场景覆盖率、人工接管率、换道效率（小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙表示，何小鹏可以拿这个作为考核自己的 KPI）。
从传感器配置来看，小鹏汽车把战斗力拉到了最满：
14 个摄像头 5 个毫米波雷达 12 个超声波传感器 分米级高精度地图（来自高德） GPS+RTK+IMU 厘米级定位 英伟达 Xavier 计算平台 博世 iBooster 制动助力系统
这套架构怎么评价？
视觉感知系统+毫米波雷达，业内唯一的 360 度双重感知融合系统。
计算平台上，全球首个搭载英伟达 Xevier 芯片的自动驾驶计算平台，算力 30TOPS，在量产车里面，除特斯拉自研计算平台为（算力 144TOPS）外，是目前算力最高的计算平台。
定位方面，高德地图高精地图+三重高精度定位硬件（GPS+RTK+IMU)+ 即时定位与地图构建技术（SLAM），三重技术互为补充。
虽然在制动方面没有冗余，但是为了保证稳定性和安全性，P7 上布局了两套计算平台 ，XPILOT3.0 计算平台和 XPILOT2.0 计算平台硬件上完全独立，互为冗余。
从硬件层面来看，这一套架构确实是我们在量产车里看到的最强架构，硬件冗余上做了充分的准备。
而在软件层面，从此前采用供应商方案切换到英伟达平台之后，小鹏汽车将所有能自研的部分都纳入到自己的体系之下，我们所熟知的感知、规划、决策、控制都赫然在列。
除了这些，小鹏汽车更大的优势还是在于本土作战，对于中国的交通场景的理解更深，可以进行更加有针对行性的开发。
对比之下，特斯拉虽然有目前算力最高自动驾驶芯片，但是传感器配置相对简陋：8 个摄像头+1 个毫米波雷达+12 个超声波传感器（某种程度上，硬件也会决定自动驾驶能力的上限）。
此外，特斯拉在国内并没有高精地图的加持。特斯拉在国外推送的重写版 FSD 虽然没有用到我们所常见的这种高精地图，但其通过车上的传感器生成了属于自己的「高精地图」，这也在一定程度上帮助特斯拉完成之后的行为预测和行为规划的相关操作，也让其实现更多自动驾驶能力。但是在国内，因为我国法规限制，特斯拉并没有自行采集地图的资质，也无法通过自己的传感器采集地图来生成自己的「高精地图」。这在一定程度上也会影响特斯拉 Autopilot 的体验。
此外，AP 是一个全球方案，还是缺少对于本土的优化。一个很明显的案例就是： 小鹏汽车的自动泊车体验已经超过特斯拉。
但是，我们不能忽略的一点是， 相比小鹏汽车，特斯拉对自动驾驶拥有更深的理解。
在智能驾驶上，特斯拉已经有十几年的经验，而小鹏也就几年（从 2015 年开始），同时目前拥有全球最多的路测数据，这些都为特斯拉精进自动驾驶提供了养料。
这里有这么一组数据：目前，特斯拉有 825970 台车搭载了 HW2.0/HW3.0 硬件，使用自动驾驶行驶的总里程达到 33 亿英里（约 53.1 亿公里）。
那么小鹏呢？
这个差距并不小。
在拥有芯片自研能力之后，特斯拉自研了现在的 FSD 芯片，同时自研了自研神经网络训练计算机 Dojo 用于 AP 的训练。此外，特斯拉对 FSD 功能进行了重写。下面这些是这些天在经过学习之后，重写版 FSD 所拥有的能力（不完全统计）：
1、无保护左转；
2、在没有车道线的乡间小道；
3、通过几次 or 一两天的学习，转过 180 度的弯；
4、左转碰到行人时，主动避让；
5、识别灌木；
6、通过很窄车道的时候，自动收回后视镜；
7、识别桩桶并进行避让
……
年底大规模推送之后，Dojo 将会拥有更大规模的数据喂养，重写版 FSD 还有很大的想象空间。
此外，特斯拉也在推进本土化的研发进度，据特斯拉亚太区工程总监王文佳透露，特斯拉中国将研发基于超声波融合视觉感知的自动泊车，以进一步提升自动泊车在中国紧凑停车位场景下的可用性。
拭目以待
一个是主场新星小鹏汽车，一个是海外「来者」特斯拉。从前面的对比来看，最后谁会胜出，还真说不好。
于公，我很乐于看到有越来越多类似的竞争出现，有竞争才会有进步；于私，我更希望看到中国本土自动驾驶的胜出。毕竟主场作战。而且会有很大的优势，自动泊车就是一个例子。
那么，XP 究竟能不能刚过 AP？我们明年一季度见分晓。
