世界上第一家得到自動駕駛法規國際認真的汽車公司，沒有意外，又是梅賽德斯-賓士。儘管L3級自動駕駛有著行業裡討論的接管悖論，有著技術層面待解決的話題，也有著大量法律法規的限制，但不管怎麼樣，成功率先履約的，還是梅賽德斯-賓士。
可能是已經在汽車市場裡強勢了100多年的原因，它拿下UN-R157聯合國法規的認證，沒有掀起特別大的波瀾，“賓士嘛，很正常，這是輿論界的核心觀點”。
當然了，這種全球首個的背後，永遠是夾雜了海量重磅資訊的。比如，在德國市場它第一個突破了法規，可以大規模量產銷售給富豪們，在道路上使用；比如，賓士在德國13191公里長度的高速公路上提供DRIVE PILOT，相當於從我國最東端-佳木斯撫遠縣開到帕米爾高原，一個來回；再有衛星傳輸通訊3D地圖這種能力，也比現如今的精度地圖又往上了一個局面。
所以，站在賓士L3級自動駕駛完成全球首個認證的角度，再來看現在這個世界上的智慧駕駛技術，顯然能得到很多好玩的答案。
鐳射雷達+精度地圖，特斯拉的不甘或突破
關於梅賽德斯-賓士的L3級自動駕駛這個話題，我們可以一層層的從結果進行倒推。
效果端，透過2021年年初透過的UN-R157關於車道保持等方面的新規之後，12月10日直接在德國相關機構的一系列“開綠燈加速”推進下，拿到了全世界第一款汽車可以上路的雙手放開方向盤許可權。
當然，這種許可權是有一系列限制條件的：
- 適用路段：高速公路，換言之，不能像特斯拉那樣，設定好導航就等著車自己溜達到家，至於非高速公路的其他擁堵路段預計下一步推進，至於目前在高速公路上跑60km/h的時速，顯然是有點沒意義；
- 適用方式：能看書、看電影等常規開車不能做的動作，但同樣不能像特斯拉一樣睡覺、喝完酒睡覺，以及連續看向後排，還要做好接管車輛的準備，較之前的L3目光不能離開前方，又有一定提升；
- 能做什麼：簡單說就是在60km/h時速之下的允許路段裡，車可以自己按照道路標線/速度限制自動行駛，不用人來進行干預（根據測試影片+海外媒體測試影片的結論），如果前方遇到不允許通行或者是事故等，它會提醒接管。提醒時間為10秒鐘，但10秒鐘後車輛未被接管，逐漸減速/剎車/停車，解鎖門窗/呼叫救援等。
實現的效果上，根據你自己的需求維度可以判斷有無意義，通勤路段幾乎避不開擁堵/手機互動極高頻的人士，想必能理解之中的受益點在哪。而在汽車行業裡，第一輛可參與公共交通的非人類操控大規模量產汽車，也打破了《維也納道路交通公約》的很多限定，所以比較清晰的未來是，在法律法規政策開了綠燈之後，越來越多的車會向這方面發展，L3認證顯然是開了個好頭。
當然了，開局創新智慧技術這種操作，要和其他領域一樣，隨著時間積累慢慢最佳化之中的不妥之處。比如，目前賓士L3級自動駕駛DRIVE PILOT，就得好好和整個道路/通訊/基礎設施等一系列領域，再去一起打通未接管後的靠邊停車邏輯、執行，怎樣最合理等。
整體來看，意義重大。
再倒推至，它是如何實現的，這對於普通消費者和一般汽車從業者就有了比較高的認知門檻，不過好在我國的智慧駕駛技術車型有很多，可以結合之中的一些觀感，進行理解。
技術路線上，DRIVE PILOT的3級自動駕駛和現有L2級的技術邏輯是一致的，感知→計算→判斷→執行，到了L4級甚至L5級時，則會在第一步的感知之後，加入V2X、端雲結合等互動。
但是，儘管邏輯相同，具體的技術應用、量產等卻不同。軟體演算法，我們無法得知，但可以看硬體：Veoneer的雙目立體視覺攝像頭、法雷奧第二代混合固態鐳射雷達SCALA2，毫米波雷達、其他視覺攝像頭、精度地圖、釐米級定位模組、衛星資料互動，還有轉向/制動/電力系統冗餘。
很多熟悉的名字背後，真正的差異在，雙目立體視覺攝像頭、混合固態鐳射雷達、其他視覺攝像頭、釐米級定位、衛星資料互動這5個項上。
雙目立體視覺攝像頭=非2D視覺解決方案，現在的特斯拉儘管是三目攝像頭但成像為2D無法檢測高度等，大多數企業目前所配備的均為2D成像。不過，也有少數企業在尋求另一條路線，比如4D雷達，甚至是能穿越濃霧的5D雷達。用了立體視覺之後，賓士能對高度等資訊進行感知，並結合此進行計算。
混合固態鐳射雷達=法雷奧第二代轉鏡式半固態鐳射雷達，持續掃描+可清洗遮擋物這2個點屬於行業創新應用，儘管我們並不知曉雷達的具體測距、線，但可預期其能力很強。
其他視覺攝像頭=車輪攝像頭這種裝備的加入，再結合釐米定位、精度地圖和其他感知能力，把車穩穩控制在車道線裡；
釐米級定位=很好理解，目前在行業中的應用也很主流，在DRIVE PILOT身上是輔助項之一；
衛星資料互動=不僅是端雲融合能力，進一步提升定位精度以及更高效的關鍵資訊通訊能力。
結合上述，總結26個感測器，以當今的汽車企業營銷表現不算多，但再結合2個必要條件：賓士從2017年申請准入、測試至今，透過法律法規，則等於它已經有了足夠巨量的背書，背書能換來掏錢時的信任，以及後續使用的風險轉移、信任等。
簡言之，預算足夠，真好。賓士S級和賓士EQS會率先開放應用這些，足夠高的車價，允許它做足夠高的軟硬體標準，而對於絕大多數車而言，根本cover不了基礎成本。
至於特斯拉在這一領域目前做了什麼，僅從德國2017年開放相應測試資格，至2021年12月10日梅賽德斯-賓士完成認證，特斯拉都沒有申請相關測試資格。今年AI DAY上所展示的，包括馬斯克推特里不斷髮表的，FSD的純視覺感知之路，必須由特斯拉的絕對算力值來託底。超算+邊緣計算+神經網路計算=超級大國目前擁有的算力能力甚至還要超出許多，特斯拉的未來要麼是是突破，要麼只能尋求其他解決方案，或者是轉頭回來尋覓鐳射雷達。
站在賓士DRIVE PILOT的視角，看中國車企能力
L3級認證第一槍打響之後，全球領域內自然也會有人快速跟上，不過透過UN-R157認證和德國相關法規之後，也並不意味著它能立刻全球通吃，還是要與當地的法規進行配套。
而按當今的法規/能力/活力等排序，除了德國之外，名單中該有的是中國、韓國（全球第二個給出相應法規）、美國。
顯然，大家都會關注的話題是，中國誰能第一個擁有此類能力，以及能否超越DRIVE PILOT的技術等級。不考慮法律法規的前提下，眼前我們能見到的相關整車（接近整車）企業，實際上備選名單也並不多，粗略統計包括：華為、小鵬、蔚來、理想、長安、吉利、長城、百度、奇瑞等。
上述8家企業裡，目前應用了導航主動領航輔助功能，也就是特斯拉的NOA、蔚來的NOP、小鵬NGP、長城NOH，而華為、百度、吉利、長安、奇瑞等屬於有著相應技術積累優勢的企業。
特斯拉的相關情況已經在上文裡有了說明，依託於純視覺網路，沒有精度地圖/鐳射雷達/毫米波雷達等，就意味著它必須夠聰明才能出去探險，聰明等於世界頂級超算賦予思考能力，探險等於靠著視覺完整的把車開回家。
小鵬/長城/蔚來，當前所面對的既有自身技術發展節奏的挑戰，也有著相應的法規准入等挑戰，以及同時解決資金來源的挑戰。這之中，目前可見的是蔚來佔據優勢，小鵬/長城隨後。
這種結論，基於技術/積累/成本3個層面做判斷。之所以蔚來目前比較領先，因為技術架構迭代上它已經完成了積累後的搶跑，NT2.0在NIO Day 2020上指出有點對點的自動駕駛能力，11個800萬畫素攝像頭+鐳射雷達等，在硬體層面上和賓士的L3級接近度很高。精度地圖+此前的積累資料+Orin的算力等，能作為優勢的參考，而更重要的一點其實是，44萬元以上的成交均價，允許它在成本上給出更多可能性。
小鵬汽車，目前的智慧駕駛輔助市場最強企業，在NGP工程版上，我們曾經體驗過它的L3級能力，可像熟練的司機一樣自行完成超車、變道、拐彎等動作。它面前的挑戰，實際上更多在於法規出臺、透過測試等，鑑於小鵬P5已經裝備鐳射雷達，NGP城市版的測試影片也已推出，問題不大。
長城汽車，需要進一步積累、最佳化與驗證。
關於華為呢？
華為，當前硬體+軟體+OS給出最好答案的中國科技類公司，觸角在不斷切入智慧汽車領域，而它進軍汽車產業的2個大前提是，它的軟硬體能力+生態能力優秀，以及它的降本能力一向強大。
當下的華為，有無可能性給到賓士DRIVE PILOT同等級的解決方案？在不考慮法律法規認證的前提下，實際上要走的路還有不少。
拆分DRIVE PILOT的幾個點，華為優劣勢分別在於，優勢部分，確實在降本能力上表現出色，比如200美元成本挑戰中長距96線鐳射雷達的目標，軟硬體結合能力，因為自研能力以及過往積澱同樣優勢突出，進一步延伸，華為能夠在數字模型、模擬測試部分，有好的表現。
但，劣勢則在於，不管是華為還是梅賽德斯賓士，想實現在中國市場大規模L3能力，精度地圖的進一步匹配需要花費的時間和功夫是相對巨量的工作，對於其他車企來說也是一樣。同時，模擬模擬不能替代實際道路測試，華為至今的道路實際測試眉目並不大，之中很大的限制是不論是北汽or賽力斯，當下尚未和華為的數字化能力做出好的匹配，依然需要時間。
以及，它要如何調和傳統汽車企業思考邏輯這個問題。以不進軍整車的模式，完成對相應技術的一系列突破，目前行業中現有的最好案例是Waymo。
Waymo的入局現階段為採用“加裝/改裝”方案，且隨著其思維創新表現，給出的技術解決方案也依然是全行業最強，但很顯然的一點是，當下的它，目標直指L4-L5級自動駕駛商用，成為技術解決方案提供商、自身給出相關出行業務等。
華為所選擇的路線與Waymo之間有所不同，它以解決方案和技術夥伴共生關係接入，毋庸置疑華為的數字化/雲端/軟硬體/計算等都具備優勢。不過在實際的執行上車過程中，因華為自身無全產業鏈能力，它所需要攻克的，顯然是全環節。
不僅是線控轉向/線控底盤，不僅是智慧座艙相關，更不僅僅是滿足車規應用需求。
需要掌握造車的全環節能力，才能讓華為技術賦能的效率最大化，而在當下的汽車市場中，大環境為傳統電子電氣架構向進一步整合式域控制器轉化，以及更高標準的中央計算2-3區控制等。
顯然，2021年中旬，華為建立小規模生產線，已經在開始逐步掌握造車全環節關鍵點的相關。至於真正完成匹配，眼見得還需要進一步的時間來磨合、除錯、匹配等。
因為，對於這家企業來說，它需要有特斯拉沒有或不曾展示的技術歸零能力，確保相應的安全/可靠性。
所以，一切才只是剛剛開始，硬性的時間條件和基礎工作。眼下，華為正在不斷進軍汽車相關，從未來潛力上是巨大的，但在眼前，不論是面對梅賽德斯-賓士、BMW寶馬等老牌車企，還是面對當下的相關創新引領著-蔚來、小鵬等，它的距離依然很存在，且比較明顯。
