特斯拉纯视觉vs小鹏融合方案：算力与大模型架构对比一、传感器配置与核心差异特

特斯拉纯视觉 vs 小鹏融合方案：算力与大模型架构对比一、传感器配置与核心差异特斯拉FSD(2025)：• 纯视觉方案：8个1200万像素摄像头(360°覆盖)，无毫米波雷达，仅保留12个超声波雷达用于近距离辅助• 极简硬件：系统成本仅0.8万元，比激光雷达方案降低30%• 技术哲学："人类驾驶仅靠眼睛，AI也应能做到"，完全依赖视觉信息与神经网络小鹏XNGP(2025)：• 融合方案：8个摄像头 + 5个毫米波雷达 + 12个超声波雷达• 硬件配置：放弃激光雷达，但保留毫米波雷达提供的距离、速度信息，增强感知可靠性• 技术哲学："安全优先，多传感器互补"，通过传感器融合提升复杂场景适应性二、算力架构：量级差异明显对比维度 特斯拉FSD 小鹏XNGP 车端芯片 HW4.0(144 TOPS)，HW5.0(2000+ TOPS，计划2026年量产) 自研"图灵"芯片(2025年推出)，具体算力未公开 云端算力 35 EFLOPS(2025Q2)，计划年底达100 EFLOPS 2.51 EFLOPS，计划提升至10 EFLOPS 训练数据 全球500万+车辆每日产生10万小时视频，累计60亿英里行驶数据 每日回传20TB原始数据(含雷达点云)，月均100次模型迭代 算力策略 车端强计算+影子模式(Shadow Mode)实时数据收集 "云端超算-车端推理"协同，云端大模型训练后通过知识蒸馏推送至车端(模型体积约200MB) 核心差异：• 特斯拉车端算力领先(144-2000 TOPS vs 未公开)，强调实时决策能力• 小鹏云端训练优势明显，通过千卡集群实现高频迭代，形成"云-车"协同架构三、大模型底层架构：相似思路，实现迥异1. 共同点：端到端神经网络为核心• 统一决策：均采用端到端(End-to-End)架构，摒弃传统模块化(感知-决策-执行分离)设计• 直接映射：实现"从摄像头像素到方向盘/油门控制"的直接神经网络映射，模拟人类视觉-神经-肌肉反射弧• 数据驱动：依靠海量真实道路数据训练，持续OTA更新优化2. 架构差异：感知处理与模型形态特斯拉FSD架构特点：• 单模态处理：完全基于视觉图像构建世界模型，引入SDF(有向距离场)技术将2D图像转换为3D空间表示• 模型规模：V14版本参数量比V12暴涨4.5-10倍，视觉处理帧率达48Hz• 车端主导：完整神经网络部署于车端，决策完全自主，不依赖实时云端连接• 极端简化：去除所有非必要传感器，将系统复杂度集中于算法与模型小鹏XNGP架构特点：• 多模态融合：摄像头图像+毫米波雷达点云+超声波数据融合处理，构建更全面的环境表征• 模型体系：开发20亿、70亿和720亿参数的系列基座模型，形成层次化模型架构• 云-车协同：核心大模型驻留云端，车端部署轻量级推理模型，通过动态蒸馏技术更新• 渐进式升级：采用"扶摇架构"和"端到端四部曲"，逐步释放高级功能四、技术路线的本质区别1. 感知策略差异特斯拉：• "视觉全能"理念，认为神经网络可从视觉数据中提取足够信息，无需额外传感器• 通过时序信息(视频流)和算法优化弥补单传感器局限性，在恶劣天气下性能下降约30%小鹏：• "互补增强"理念，保留毫米波雷达提供的距离和速度测量，弥补视觉在低能见度下的不足• 毫米波雷达提供的4D信息(距离、角度、速度、时间)与视觉形成互补，提升感知鲁棒性2. 算力与模型部署策略特斯拉：• 车端计算中心：依靠HW4.0/HW5.0强大算力，车端完成所有感知、决策和控制• 训练集中化：利用Dojo超级计算机训练大模型，然后整体部署到车辆小鹏：• 分布式计算："云端大脑+车端神经末梢"架构，车端负责数据采集和执行，云端负责复杂推理和模型迭代• 知识蒸馏：将云端大模型的"知识"压缩后传输至车端，保持模型轻量化(约200MB)五、总结：相似度与根本差别相似度：1. 核心范式相同：均采用端到端神经网络架构，实现感知到控制的直接映射2. 数据驱动理念：都依靠海量真实驾驶数据训练，通过OTA持续优化3. 模型演进方向：均向更大参数量、更强泛化能力的大模型发展根本差别：1. 感知基础不同：特斯拉纯视觉 vs 小鹏视觉+毫米波雷达融合，导致后续算法设计、数据处理流程差异2. 算力部署策略：特斯拉车端中心化 vs 小鹏云-车协同，影响系统升级方式和实时性3. 模型形态：特斯拉单一大模型(车端) vs 小鹏多层次模型(云端大模型+车端轻量模型)六、选择逻辑与未来趋势• 特斯拉路线适合追求成本极致、OTA快速迭代的大规模量产场景，适合标准化道路环境• 小鹏路线适合复杂交通环境、安全性要求高的市场，通过多传感器融合提供更稳健的感知能力未来趋势：两种方案正逐步收敛：特斯拉开始关注多模态融合(如考虑声音感知)，小鹏则优化纯视觉能力，为可能的硬件简化做准备。随着大模型能力提升，传感器融合与纯视觉方案的性能差距将进一步缩小，最终可能走向"感知多元化+决策统一化"的融合架构。注：本分析基于2025年11月已公开信息，部分技术细节(如小鹏"图灵"芯片具体算力)尚未完全披露。