伴随着2022年走到末尾，围绕在自动驾驶行业多年的技术路线之争也终于尘埃落定，众多基于跃进式路线的自动驾驶企业选择退出或降维于L2，而基于渐进式“重感知”路线的自动驾驶驾驶企业则笑到了最后，并且队伍逐渐壮大了起来。

作为渐进式“重感知”路线的先行者，特斯拉在众多自动驾驶企业中拥有举足轻重的影响力，通过强大的量产能力与高效的数据处理能力，特斯拉建立起了驱动FSD高效迭代的数据闭环，并由此在北美地区实现了打通城市域+高速域的高阶辅助驾驶能力。

与其它高阶辅助驾驶产品不同，FSD从一开始就是非常独立特行的，从决定走完全自研的路线开始，特斯拉首先确立了“纯视觉”技术路线，直接将渐进式路线中最重要的感知硬件激光雷达打入了冷宫。但凭借自身强大的软硬件整合及工程实现能力，特斯拉却依旧将FSD做到了高阶辅助驾驶第一名的位置，实属恐怖。

具体来看，特斯拉实现FSD可以从硬件、软件、数据三部分。在硬件方面，特斯拉不仅成功自研了用于终端的HW芯片，在云端也推出了基于D1芯片的Dojo超算，并将在明年投入使用；软件方面，特斯拉拥有一个极其高效的算法工程师团队，为其不断提升标注及训练效率，在先后将Transformer大模型、占用网络等模型引入的同时，还保证了硬件与软件的高度拟合与同步研发。

数据是驱动特斯拉FSD实现快速迭代的核心，而这也多亏了如今特斯拉在全球范围内的热销。特斯拉在每一款量产车上都搭载了影子模式，这一功能够在用户驾驶时捕捉各类高价值的corner case数据，而这类数据也将快速传送会特斯拉，对算法进行训练并验证，只要数据量足够大、足够多样，特斯拉就能以此逐步实现对更多复杂驾驶场景的覆盖，从而一点点实现由辅助驾驶向自动驾驶的进阶。

国外看特斯拉，国内则看毫末智行。以数据为基石，毫末智行建立起了中国首个数据智能体系MANA，并在成立至今不满三年的时间内，就实现了辅助驾驶系统HPilot三代产品的快速迭代，搭载HPilot 3.0的魏牌摩卡PHEV激光雷达版即将正式下线。

对于国内自动驾驶行业来说，毫末智行的成就是不容小觑的，这不仅在于其采用了更符合中国交通场景的多模态融合感知技术、并摆正了“视觉为纲”的主导地位，更在于其将大数据与大模型高效结合，由此发现了建立数据闭环的通路，为高阶辅助驾驶如何向完全自动驾驶进阶给出了权威且关键的答案。

毫末智行认为，通过过去十余年的发展，自动驾驶已经在感知硬件与算法软件方面愈发成熟，而如果想让辅助驾驶真正质变成为自动驾驶，就需要更进一步提升感知及认知能力。通过建立数据闭环，高阶辅助驾驶将通过大数据实现“感知万物”与“认知拟人化”，而大模型则将加速这一过程，并保证结果越发成熟，直到彻底实现向自动驾驶的质变。

在特斯拉与毫末智行的成功之后，各大自动驾驶企业也纷纷调转船头，开始朝向渐进式“重感知”路线发现。在这之中，小鹏汽车在推出基于高精地图的城市NGP后，很快又发布了基于“重感知”路线的XNGP智能辅助驾驶系统。

据小鹏汽车官方称，XNGP不仅具备全场景智能辅助驾驶能力，也是实现无人驾驶前辅助驾驶的终极技术形态。它不仅无需高精地图，全国各个城市和路段都能用，同时可覆盖日常通勤，无缝连接高速、城市、地下停车场等各种场景，体验不中断。

在高速、城快接近零接管，安全性、道路博弈能力和通行效率上，XNGP的体验也将超过大部分司机。为了实现这一能力，小鹏汽车大幅升级硬件，采用508 TOP算力+双激光雷达+800W像素高清摄像头，并应用能力再次提升的软件架构以及全闭环、自成长的AI和数据体系。和毫末智行一样，XNGP同样引入了Transformer大模型，并通过与量产获取的大数据进行高效结合，实现高阶辅助驾驶的高速迭代。

曾几何时，围绕“发展自动驾驶究竟该走哪条路线”，行业内一直争论不休，并由此延伸出了包括渐进式与跃进式、“重感知”与“重地图”在内的多条路线；而伴随特斯拉、毫末智行、小鹏等头部自动驾驶企业的发展与转型，有关自动驾驶路线之争也终于有了答案。

不过，不论结果如何，各条路线本身并无对错，只是以毫末智行为代表的渐进式“重感知”路线，以大数据+大模型建立数据闭环的方式，率先打通了最高效＆低成本通往自动驾驶的通路。而在未来，相信特斯拉、毫末智行、小鹏等渐进式“重感知”路线的头部选手，也将在自动驾驶领域带给我们更多惊喜，更快实现自动驾驶的落地。