主流智能駕駛系統從感知方案到算法架構各有特色，下面對特斯拉FSD、蔚來NAD、小鵬XNGP、華為ADS 2.0、理想AD Max、百度Apollo Lite等系統按技術點進行對比匯總。

感知方案對比： 特斯拉堅守純視覺路線，目前僅利用攝像頭和毫米波雷達；蔚來、理想等國內車企則走多傳感器融合路線，同時使用激光雷達以增加冗余安全。小鵬兼顧視覺與LiDAR，高速僅靠攝像頭，城市場景增加LiDAR。華為ADS 2.0在硬件降本前提下僅保留前向LiDAR，其他多靠攝像頭+毫米波。百度Apollo Lite完全依賴純視覺，強調成本和規模化優勢。各家車端計算平臺也大有不同：特斯拉和小鵬、理想均采用NVIDIA Orin，蔚來用Orin X4，華為用自研昇騰610，百度則開放兼容多種芯片（含自研昆侖）。

決策與規劃架構： 特斯拉FSD強調端到端大模型，V12版將“感知-決策-控制”整合到一個神經網絡中。小鵬XNGP也推出三大模型（XNet視覺、XPlanner規劃、XBrain大模型）協同工作；其中XNet通過多幀BEV占用網絡有效減輕了對地圖依賴。蔚來則采取混合策略：一方面繼續沿用分段式模塊化邏輯，另一方面引入NIO世界模型（NWM）和端到端的主動安全算法，實現“NADArch 2.0”全域架構。華為ADS 2.0在L2+路線中堅持無地圖規劃，通過RCR算法實時識別車道并規劃路徑；未來ADS 3.0將引入更大規模的端到端模型。理想AD Max仍以分段式傳感-規劃模塊為主，并對常見事故場景進行專項優化。Apollo Lite主要為OEM提供輔助駕駛產品（ANP導航領航、AVP代客泊車），算法側結合百度豐富的仿真和視覺訓練資源，形成類似Tesla和小鵬的純視覺策略。

高精地圖依賴： 特斯拉FSD可在城市道路實現自動駕駛而“不依賴高精地圖”；小鵬XNGP的最新版本也達到了“無圖”全域駕駛。華為ADS 2.0與理想AD Max同樣宣傳無圖NOA能力。相比之下，蔚來NAD當前仍使用百度/騰訊高精地圖作為定位輔助；百度Apollo Lite通過輕量化HD地圖（僅保留50%要素、地圖密度10%）并配合車端感知算法來彌補。總體看，國產車企正從強依賴HD地圖逐步過渡到“少圖”或“無圖”方案，以提高適應性和覆蓋度。

軟件/硬件協同： 特斯拉自研FSD芯片并建成DOJO訓練平臺；蔚來ADAM平臺集成4顆英偉達Orin X和1顆高通芯片，實現車艙與智駕算力共享。小鵬主要使用NVIDIA Drive Orin等商用芯片；理想AD Max采用雙Orin-X算力508 TOPS。華為構建自研MDC智能駕駛平臺（昇騰610 芯片200TOPS）并配套AOS/VOS系統。百度側重軟件算法、云端大模型和兼容多種硬件方案。各家均在云端積累大量測試數據和訓練算力，小鵬、理想和華為等已投入數EFlops級別云計算資源進行閉環訓練。

量產及落地情況： 特斯拉FSD可選裝于Model 3/Y等車型（海外售價約1萬美金），北美市場滲透率25%-36%。蔚來NAD硬件在ET5/ET7/ES6/ES7/ES8等全系標配，軟件需訂閱（380元/月），目前高速/城區領航等功能正分批推送給車主。小鵬XNGP已在P7i、P5和G9等車型量產，2023年底前計劃覆蓋約200城；2024年起“全國都好用”，用戶月活躍滲透率穩定在80%以上。華為ADS 2.0首發于問界M5智駕版，后續阿爾法S HI版、極狐阿爾法S HI版將升級，覆蓋范圍隨合作車企擴大。理想AD Max現已在L9上量產，2024款L7/L8 Pro均標配，預計年內覆蓋所有L系列。百度Apollo Lite（ANP/AVP）嵌入吉利合資品牌及合作OEM車型，已在部分城市展開放設施測試，逐步推進L2+級產品化（具體商業化數據未公開）。總體看，國產智能駕駛功能從一線城市逐步向二三線下沉，并呈現OTA持續迭代升級趨勢。

用戶體驗和口碑： 在高速輔助駕駛方面，用戶普遍認為上述系統已能提供較平穩的變道和跟車能力。特斯拉FSD的高速NOA表現較為成熟，夜視弱光下的識別有優勢，但城市道路偶爾需人類接管；自動泊車和代客泊車功能連續迭代，車輛可自主識別更窄車位并執行無標線泊車等動作。蔚來NAD的高速領航（NOP+）能自動限速、自主變道，并支持高速服務區自動換電；城市領航正在升級中，用戶期待其多傳感器在復雜路況下的冗余安全。小鵬XNGP在用戶中口碑良好，高速及城市場景下的路徑規劃和語音提示等體驗受到好評（據報告小鵬已公布用戶滲透率持續較高）。華為ADS 2.0被視為感知算法能力強、無地圖和自動泊車等功能創新性高，但量產案例較少，用戶反饋數據尚待積累。理想AD Max獲得中國智能汽車指數五星評價，尤其在城市NOA測試中評分最高，自動安全性能和舒適度獲得認可。百度ANP/AVP初期口碑尚無公開統計，但業內認為其純視覺方案和國內量產應用經驗有優勢。

小結： 當前各家自動駕駛系統在感知硬件、算法路徑和依賴資源等方面分化明顯：特斯拉標榜純視覺和端到端網絡，小鵬、理想在算法上積極引入大模型、無圖技術，蔚來、華為則主打多傳感融合和功能安全。總體趨勢是弱化對高精地圖的依賴，通過BEV感知、實時建圖等方式增強魯棒性。同時，算力需求大幅提升，各廠商紛紛升級車規平臺和云端算力投入。在中國市場，隨著技術和法規推進，各系統正逐步在更多車型和城市落地，用戶體驗也隨OTA持續提升。未來競爭焦點將從功能覆蓋轉向體驗和安全性優化、芯片及軟件生態協同等綜合能力。

參考資料： 特斯拉FSD資料；蔚來NAD資料；小鵬XNGP資料；華為ADS 2.0資料；理想AD Max資料；百度Apollo Lite資料；行業分析及媒體報道等。