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本文写于2025年8月28日，提示词是作者原创，chatGPT英文版，Deepseek 翻译成中文。作者校读并做小修改或添加。
1. Tesla FSD 12.6.4 (当前版本, 基于HW3硬件)
性质: 消费级驾驶员辅助系统（2025年8月发布）。
传感器: 纯视觉（仅摄像头）（无激光雷达/毫米波雷达）。
架构: 端到端神经网络（“单一技术栈”）→ 将视频直接转换为车辆轨迹。
自动化等级: SAE L2+（强制需要驾驶员监督）。
优势:
全球范围部署（数十万辆汽车）。
支持OTA更新，从车队数据中学习。
统一的城市道路+高速公路技术栈。
局限:
纯视觉系统在恶劣天气、强光、遮挡物情况下可能失效。
在法律和技术上仍然需要人类驾驶员。
2. Tesla FSD 14 (预计2025年9月推出, 侧重HW4硬件)
性质: 下一代FSD更新，被马斯克描述为“有史以来第二大更新”。
传感器: 纯视觉（与12.6.x相同）。
架构: 相同的端到端理念，但参数量比FSD 12 多约10倍 → 更丰富的推理能力，更自然的控制。
自动化等级: 仍是需要监督的L2+，但设计目标是“指数级更安全”。
优势:
更强的推理能力，更少处理不了的边缘场景。
更“类人”的响应。
为HW4计算平台优化。
局限:
尚未进行大规模验证。
仍然受法律约束需要监督（未达到L3/L4）。
3. VLA (视觉-语言-动作模型, 研究范式 vision language action)
性质: 研究中的多模态基础模型，结合视觉 + 语言 → 动作。
传感器: 多样（摄像头 + 语言输入；实验中可能扩展使用激光雷达/毫米波雷达）。
架构: 视觉编码器 + 大语言模型 (LLM) + 动作解码器。
自动化等级: 无SAE评级 —— 属于实验性。目前不少企业（如元戎启行、理想等）正积极探索其量产应用。
优势:
能理解自然语言指令（“避开收费道路”，“在B口停车”）。
灵活且可解释。
具有跨领域泛化潜力（汽车、机器人、无人机）。
局限:
高计算量和延迟。
缺乏车队规模级别的安全验证。
未做好生产准备。
4. 华为 ADS 4.0 (2024–2025年推出, 中国)
性质: 华为第四代商业自动驾驶系统，已在中国多个汽车品牌中部署。
传感器: 多模态: 固态激光雷达（精度约3厘米）、4D成像毫米波雷达、摄像头、舱内传感器。
架构: WEWA 框架：
世界引擎（World Engine，云端） → 扩散生成模型以1000倍密度模拟罕见事件。
世界行为模型（World Behavior Model，车端） → 采用多模态融合（BEV + Transformer + 图神经网络）的原生基础模型。
乾崑智驾ADS 4系统已采用了基于WA理念的WEWA（世界引擎+世界行为模型）架构1。华为计划到2026年实现高速L3级辅助驾驶
自动化等级: 最高可达 SAE L3（Ultra版，高速公路运行设计域ODD）；低配版为L2+/L2++。
优势:
冗余感知，在恶劣天气下表现稳健。
CAS 4.0 安全套件（自动紧急制动AEB、侧后方碰撞缓解、驾驶员失能检测）。
云端与车端协同加速训练和推理。
局限:
主要针对中国国内市场（全球范围有限）。
L3仅限于高速公路条件；尚未实现城市无人驾驶。
📊 对比快照
| 维度 | Tesla FSD 12.6.4 | Tesla FSD 14 (即将推出) | VLA (研究型) | 华为 ADS 4.0 |
|---|---|---|---|---|
| 类型 | 消费级ADAS (L2+) | 消费级ADAS (L2+) | 研究范式 (视觉+语言+动作) | 商业ADAS / 自动驾驶技术栈 |
| 传感器 | 仅摄像头 | 仅摄像头 | 摄像头 + 语言输入 (可变) | 激光雷达 + 毫米波雷达 + 摄像头 + 舱内传感器 |
| 架构 | 端到端NN, 车队数据训练 | 端到端NN, 模型大约10倍 | 视觉编码器 + LLM + 动作解码器 | WEWA (世界引擎 + 行为模型) |
| 自动化等级 | L2+ (需监督) | L2+ (需监督) | 无SAE评级 | L2+ 至 L3 (Ultra版, 高速公路) |
| 优势 | 大规模车队, OTA更新 | 更大模型, 更强推理 | 自然语言理解, 灵活性 | 冗余感知, 高安全性 |
| 局限 | 仅视觉, 需驾驶员 | 仍需监督, 未经验证 | 仅限研究, 无车队安全验证 | L3限高速公路, 聚焦中国市场 |
✅ 核心要点:
FSD 12.6.4 = 当前大规模部署、纯视觉、需监督的自动驾驶系统。
FSD 14 = 特斯拉在推理和模型规模上的下一次飞跃，目前仍需要监督。
VLA = 研究阶段，为未来自然语言控制带来可能，未达到生产级别。
华为 ADS 4.0 = 商业化的多传感器系统，在高速公路上提供有条件的L3自动驾驶，强调安全与冗余。