在9月22日的電池日上，馬斯克曾對外宣稱將在約一個月後釋出有全自動駕駛選項功能的Autopilot測試版。就在10月21日，FSD beta版如約而至，正式開始向部分客戶推送。該版本增加了“識別交通訊號燈和停車標誌並做出反應”以及“在城市街道中自動輔助駕駛”的兩大功能，這使得特斯拉在無人駕駛的技術又前進了一大步。馬斯克是無人駕駛技術的狂熱愛好者，並且他一直堅信特斯拉的自動駕駛車輛可以比人類駕駛安全10倍，能夠實現真正意義上的無人駕駛。據馬斯克介紹，自動駕駛同行業平均事故發生率是1.3起/百萬公里，而如果啟用特斯拉Autopilot功能，事故發生率將會減少85%，至0.2起/百萬公里。
算力受限，新勢力車企晶片紛紛外求
無人駕駛車在行駛時，車載感測器每秒鐘即刻產生大量的資料輸入到計算平臺，在進行快速的處理後，計算平臺生成相關指令下達給各個執行層。而這個計算平臺的核心就是晶片，晶片的算力起到決定性的作用。
目前算力最強的晶片是2019年12月英偉達釋出的ORIN，預計2022年實現量產。該晶片的計算力高達200 TOPS，而L4級別的自動駕駛晶片要求至少計算力200 TOPS以上。拋開算力達不到不說，高精地圖也不可能覆蓋每一個立方厘米的位置，這一侷限也直接決定了無人駕駛技術的極限是L4級。當然廠商可以選擇搭載鐳射雷達去實現較高級別的無人駕駛技術，但是鐳射雷達價格極其昂貴，Velodyne的64線鐳射雷達需要至少60萬人民幣。所以目前幾乎沒有廠商選擇走鐳射雷達這一路線。因此從算力角度，Evprobe認為預計到2024年才會真正實現量產的L4級別的自動駕駛技術。
無人駕駛車需要最先進的晶片來提供算力，目前全球有兩種方案：一是自研晶片，典型的就是特斯拉自研的FSD晶片，該晶片以NPU為核心，在影象處理方面非常強大，雙板的FSD算力達到144TOPS。蔚來在今年十月份也對外宣佈開始自研晶片，但是晶片的研製需要投入巨大的資金，需要十億到幾十億不等。晶片是汽車的“大腦”，擁有自主產權的晶片可以讓企業在將來的競爭中避免處於被動地位，同時，從長期看晶片自研也能夠極大的降低成本、更有效的實現OTA升級，增強自身的競爭力。第二個方案是跟國際先進的晶片企業合作，這也是目前國內新勢力車企的主流路線。
國內域控制器搭載的都是全球頂級晶片廠商提供的晶片，就目前量產的晶片算力而言是不及特斯拉的。蔚來的兩款車ES6和ES8目前都是搭載的Mobileye的EyeQ4晶片，理想汽車的首款車型理想ONE也是搭載的該晶片，小鵬晶片供應商是英偉達。晶片外供有個明顯的弊端就是這些晶片廠商出於競爭的角度不會公佈自己的演算法，一般只是將資料結果提供給車企由其來規劃決策，這就導致新勢力車企非常被動。如果想要在晶片裡新增某些特定功能或者後期升級，需要花費大量的時間和精力。
“全副武裝”的新勢力車
從感測器的搭載數量可以看出特斯拉和國內新勢力有明顯的不同。特斯拉從2016年的HW2.0到現在的HW3.0版，車身搭載的都是8個攝像頭+1個毫米波雷達+12超聲波雷達，“硬體先行，軟體更新”，後期自動駕駛功能的不斷升級是透過OTA實現的。這樣有個最大的好處是，資料可以不斷地積累、迭代更新，實現跳躍式的前進。國內新勢力車企搭載的感測器數量明顯較多，除了基本的12個超聲波雷達外，還有5個左右的毫米波雷達以及眾多的攝像頭實現冗餘功能。小鵬P7就是依靠足夠多的硬體來實現感知冗餘，確保自動駕駛水平的先進性和可靠性。
目前無人駕駛路線有兩條主要路徑：一是純視覺自動駕駛路線，典型的就是特斯拉，不再依靠過多的感測器去實現自動駕駛，而是依賴攝像頭和先進的晶片算力、深厚的軟體演算法技術去實現。鐳射雷達雖然在無人駕駛車的應用方面優勢非常明顯（探測精度高，探測範圍廣以及穩定性極強），但是其高昂的成本也使得眾廠商只能尋求其他感測器替代鐳射雷達的方案。特斯拉本月最新發布的FSD beta版就是透過自研的計算機晶片，將三目攝像頭採集的資料經過深度的軟體演算法模型處理達到”模擬鐳射雷達“的效果，這個對晶片的算力以及軟體演算法要求極高。在這一領域，目前全球僅特斯拉一家在無人駕駛車領域實現了模擬鐳射雷達的應用。國內走純視覺這一路線的新勢力車企是小鵬汽車，但是就其最新發布的P7來看，也開始逐漸背離這一路線，轉而像蔚來一樣，在無人駕駛功能上採用多感測器融合的方案。
“硬體先行”意味著當消費者拿到一款特斯拉車時，他已經為這些搭載的硬體買單。後續想要FSD功能則需要單獨付費，甚至後面的升級也需要再額外支付一筆費用。小鵬和理想也是這一路線，所不同的是，後期是免費升級，這更多的是迎合國內消費者的心理需求。與之不同的是，蔚來的硬體需要單獨選購。
無人駕駛級別應用哪家強
特斯拉最新發布的beta版本自動化程度更高，駕駛員需要干預的專案減少了30%，車輛可以有效的辨別當前交通狀況作出反應，包括轉彎和直行時處理和周圍車輛的優先關係，在擁擠時基本上已經實現了輔助的駕駛，駕駛員只需在必要時進行接管，這些已經算是真正意義上的L3級。目前國內企業尚未有實現該功能的量產車。
新勢力車企自動駕駛軟肋
相較於傳統車企，新勢力車企最近確實風光無限，前不久蔚來市值已經在我國車企裡排行第二，僅次於比亞迪，超過寶馬。而同樣在美國上市的小鵬汽車和理想汽車在上市的短短兩三個月股價也一路飆升，市值超過國內大多數傳統車企。一方面是因為新勢力車企在今年下半年逐漸走出燒錢的困境，財報表現亮眼，同時新能源汽車開始逐漸被市場接受和認可。
新勢力車企在國內的銷量不僅實現了穩步增長，並且意欲開啟國際市場。蔚來的“馬可波羅計劃”就是計劃在2021年下半年開始出海歐洲，到2023年底或2024年之前進軍全球汽車市場。小鵬在今年9月份出口挪威100輛G3i。我們擔心的是，在日後新勢力車企全球化發展的浪潮中，是否會成為美國製裁的第二個“華為”。就汽車零部件來說，國內供應鏈已經非常完善和成熟，那麼關鍵在於新勢力在晶片和感測器方面話語權如何。
晶片：從晶片的整個生產製造流程上來看，我們都是處於比較弱勢的地位。在最前端架構設計上，目前主流的是intel的X86、ARM架構（今年9月份被英偉達400億美元收購）以及MIPS架構都是國外壟斷。如Mobileye的EyeQ4就是使用的MIPS架構，國內廠商麒麟晶片是使用的ARM架構。
中端的生產製造方面：晶片生產裝置主要是蝕刻機、光刻機和PVD機等。蝕刻機我國已基本實現可控，而光刻機目前主要的龍頭企業是荷蘭的ASML，該公司的股東是資本國際集團和美國貝萊德集團、臺積電、三星、英特爾等。全球市場佔有率80%左右，已經可以量產22nm工藝的光刻機，而國內目前最先進的是上海微電子裝備有限公司的90nm工藝的光刻機。PVD裝置目前由美國主導。晶片的下游全球最大的代工廠臺積電背後的三大股東：美國花旗、臺灣行政發展基金、摩根大通。
雷達：目前車載的雷達有三種：毫米波雷達、超聲波雷達和鐳射雷達。毫米波雷達以其體積小，成本低，可以實現全天候應用而更受歡迎。毫米波的頻段主要有三個，其中24GHZ的毫米波雷達國內已經比較成熟，晶片供應鏈也相對較穩定成熟。而最高階的77GHZ的雷達，國外巨頭並沒有開放晶片所以主要是依靠進口。龍頭企業主要是博世、大陸、法雷奧、海拉和天合汽車，這些都是歐美企業。鐳射雷達雖然精度高但是成本極其昂貴。按照掃描方式可以分為機械式鐳射雷達和固態鐳射雷達。固態鐳射雷達掃描精度高，成本低是未來的主要發展方向。國內的機械鐳射雷達已經比較成熟，並且陸續有混合固態雷達面世，但是跟國際上的純固態雷達相比還有很大的差距。
攝像頭：攝像頭元件主要有鏡頭、濾光片、CMOS感測器、ISP晶片、馬達等。其中舜宇光學的鏡頭出貨量市場佔有率超過1/3，居全球第一位。而核心零部件CMOS影象感測器由美國安森美壟斷。百度Apollo的自動駕駛平臺就是採用的安森美的影象感測器。
以上我們可以看出，和特斯拉相比，我國主要的造車新勢力企業在軟體演算法上還有很大的差距、特斯拉FSD beta版本已經可以利用先進的軟體演算法實現了“模擬鐳射雷達”，而且後續透過資料的不斷更新和迭代，在精確度上會更加靠近真正的鐳射雷達的精確度。“軟體不夠，硬體來湊”或許只能應付目前的L2級別需求，而後期要想實現更高級別的無人駕駛技術，除非去搭載真正的鐳射雷達，否則在這方面，新勢力車企還有很長的路要走。而現實中如果車子搭載鐳射雷達，高昂的成本將會使車企失去價格優勢。
因此，Evprobe認為有三種可能助推新勢力企業緊追特斯拉發展步伐：一是未來車載專用鐳射雷達的價格逐漸下降到500美元甚至更低，依靠雷達來實現較高級別的自動駕駛技術水平。二是和國內演算法龍頭企業Apollo等保持密切合作。國內的百度Apollo的演算法算是非常優秀的，雖然成立時間短，但是依靠開源所形成的無人駕駛生態圈已經逐步開始走向商業化。三是在緊抱晶片、感測器龍頭企業的大腿的同時，加快自研速度。
因為地域、政治等原因，新勢力車企在晶片、感測器領域將來可能會受制於人。而我們也看到，蔚來已經在積極佈局晶片領域，研發屬於自己的晶片。車規級智慧駕駛計算平臺領域，國內企業在晶片設計方面毫不遜色，華為的MDC610算力達160TOPS，超過了特斯拉144TOPS，和英偉達最先進的ORIN晶片，算力上幾乎可以媲美。高畫質地圖國內也有眾多優秀的企業，在應用方面甚至超過國外的主流企業，比如百度、高德、四維圖新、Momenta等。而鐳射雷達方面，和世界龍頭企業比較，國內還有至少3年的差距，因此在和國外感測器巨頭企業形成穩定的戰略合作關係的同時，也要和國內感測器企業加大合作和加快佈局。我們相信，隨著國內企業的人才儲備和自主研發的不斷提升，以及與國外廠商的深入合作，在未來將會更有底氣地去和特斯拉競爭，在不遠的未來，新勢力車企也可以突破重重困難，扶搖直上。