如何评价比亚迪退出与百度自动驾驶技术的合作转向自己研发，比亚迪出于什么考量？

我来抛一个暴论：自动驾驶算法门槛没那么高。

比亚迪对行业的洞察真的深。

能判断上一代2D+CNN+高精地图算法成本过高，在这代BEV+Transformer+Occpuacy Network上可以也不难追赶，于是自建团队，开始做这套体系。

自动驾驶算法经历了巨大的变革

最近流行的自动驾驶算法，其理念来自于特斯拉2020年的改进，并2021年在AI Day上提出的BEV+Transformer，随后特斯拉在2021年的AI Day上提出Occpuacy Network，补完了这套自动驾驶算法体系。

这种算法利用Transformer算法（没错，就是ChatGPT里面的T），把摄像头、雷达的采集信息融合，实时构建鸟瞰视角的3D模型（B就是Bird的意思），相当于上帝视角开车——比如你在赛车游戏里面的第三方俯瞰视角——再结合AI对于周围运动物体的预测，实现自动驾驶。

——也因此对高精地图的需求大幅下降，因为可以实时生成地图，用SD Map就行

而传统的自动驾驶采用的是2D+CNN算法，存在较高的上限，用于高速NOA（辅助驾驶）可以，但在城市NOA里面捉襟见肘。

特斯拉是第一个提出来的，也是第一个抛弃传统2D+CNN算法的。

某种意义上讲，2D+CNN算法到BEV+Transformer算法，几乎相当于重写一遍。

也因此，从2021年开始，自动驾驶赛道，大家几乎重新站上了同一道起跑线。

这套BEV+Transformer+Occupancy Network算法也成为了行业共识。

在自动驾驶算法切换到BEV+Transformer的过程中，华为和小鹏的速度最快。

我们现在在各大媒体平台上能看见的问界M5智驾版中，华为自动驾驶的直播/录播/切片/段视频，都是基于这套方案。

华为的ADS1.0只解决了BEV的架构，到了ADS2.0解决了道路拓扑推理网络问题，也才真正进入这套城市NOA（辅助驾驶）领域。

小鹏也类似：

小鹏XNET是一种新一代的感知架构，它可以通过多相机和雷达收集数据，经过深度学习系统处理，实时生成3D场景地图和高精度地图，静态、动态感知能力大幅提升，无缝连接城市道路、高速和停车场等场景。小鹏XNET的网络中，会将多个摄像头的画面在BEV（鸟瞰视角）中通过Transformer进行融合，并输出目标物在动态和静态等多方面的信息，而动态XNET可以在视觉识别的基础上输出目标物的位置、姿态、尺寸、速度等信息，甚至可以预测目标轨迹，使规控的“博弈”能力大幅提升。

看，BEV+Transformer

当然，小鹏和华为的领先还有其他的算法、算力、数据标注等原因，在此不过多阐述。

不止是华为和小鹏，国内几乎所有企业都开始用这套算法。

换句话说，在这套算法体系下，比亚迪要追起来也不难

拿隔壁上汽的知己来说，实现城市NOA也就两年。

X品牌、N品牌，都算是在上个时代走了2D+CNN的弯路，百度某种意义上也是。

智己汽车智能驾驶首席科学家郭辉回顾了智己2年走完头部玩家9年智驾路的技术进化轨迹，已达到人类驾驶安全3.2倍的智驾产品用户体验；并公布了“未来3~5年智己汽车智驾产品落地路线图”，宣布将于今年10月份正式开启“IM AD城市NOA”公测，与全球头部玩家同步迈入“城市NOA时代”。

Momenta CEO曹旭东则详细解析“基于DDOD、DDLD、D.L.P.人工智能模型，IM AD智能驾驶将实现完全数据驱动，并在未来的3-5年实现绝大多数场景的自动驾驶”，迈向自动驾驶终局！

比亚迪对行业的洞察真的深。能判断上一代2D+CNN+高精地图算法成本过高，在这代BEV+Transformer+Occpuacy Network上可以也不难追赶，于是自建团队，开始做这套体系。