特斯拉、沃尔沃采用不同的环境感知技术路线来实现自动驾驶，“弱感知+超强智能”和“强感知+强智能”两大技术路线中，特斯拉采用前者，沃尔沃选择了后者。

从理论上来说两条技术路线殊途同归，但就现阶段而言，“强感知+强智能”确实是可行性更强的解决方案，回答“为什么”之前先来看看“是什么”。

一、什么是自动驾驶，以及自动驾驶原理简析人们普遍理解的自动驾驶是人工智能的终极场景。作为现代工业的明珠，汽车工业本身的高体量需求以及几乎涵盖所有制造业部门的超长产业链支持，让自动驾驶成为人工智能实现场景落地的最重要方向。

理解了自动驾驶等级分类标准，再来聊聊自动驾驶软硬件架构。汽车自动驾驶过程其实与大脑的人工驾驶过程一一相对，简单理解就是传感器输入诸多数据，经过处理器运算，辩识环境规划路径，作出决策并通过电子系统控制车辆。

如前所述，自动驾驶软硬件架构主要分为环境认知、决策规划、控制执行几个环节，每个部分具体功能如下。

1、环境认知层：如同人的眼睛一样，主要起到获取车辆所处环境信息和车辆状态信息，为进一步决策提供视知觉信息参考。

1）信息获取传感器：包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等；

2）环境感知信息：车道线检测、红绿灯识别、交通标识牌识别、行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位等；

2、决策规划层：如同人的大脑一样，根据设定的路线规划、所处的环境和车辆自身状态等，规划下一步具体的车辆行驶任务、行为、路径；

（图/文/摄： 问答叫兽） 蔚来EC6 小鹏汽车P7 MARVEL R 岚图FREE 奥迪A4L Model Y @2019