科技公司和傳統汽車製造商對自動駕駛有更深的理解。 前者希望直接顛覆人們五年甚至十年的旅行方式，另一個則側重於如何立即推動自動駕駛。
從優缺點的角度，筆者解釋了技術公司與汽車公司進行自動駕駛的區別。
1號營地：汽車企業
在我們談論優缺點之前，讓我們先來看看汽車公司的自動駕駛。
已批量生產的自動或半自動駕駛公司包括：奧迪（A8），特斯拉（型號），凱迪拉克（CT6），寶馬7系和梅賽德斯 - 奔馳S級。 奧迪A8聲稱擁有L3級自動駕駛功能，其他四輛目前僅擁有2級功能，即輔助駕駛。
先比較一下他們的傳感器配置。
注：以上參數均根據網上資源整理
為什麼一定要談傳感器的配置呢？
與互聯網公司"將傳感器放在車上"的腦電路相比，汽車公司將更加關注"當前傳感器配置是否能實現我原先設定的功能"和"保證安全性和性能，是否有是一種較低成本的替代方案，其目標是傳感器。
他們專注於登陸。目標是賺錢，而不是炫耀技能。
因此，在未來十年，您將看到傳統汽車公司發佈的汽車將逐步出現2.5級，3級，4級，最後是5級技術。他們不是互聯網公司，而是直接4級甚至5級。
特斯拉沒有被列為互聯網公司，因為他有能力製造汽車。他們設置的傳感器配置非常"擬人化"（8個攝像頭，視覺導向），我認為他們的傳感器配置是未來自動駕駛汽車應該是什麼樣子。
但！ ！ ！但！ ！ ！但！ ！ ！
目前，可用於自動駕駛汽車的硬件和機器視覺算法在計算能力，檢測能力和準確性方面仍然不夠成熟。雖然傳感器的感知距離甚至高於駕駛時的人類感知，但識別率和準確度尚未達到人類判斷的能力。
在目前機器視覺和人工智能的應用中，它還不是很成熟。為了實現3級以上的自動駕駛，激光雷達仍然是非常必要的。這就是為什麼Waymo摸索了9年的自動駕駛，仍然想要在他頭上戴上激光雷達。
言歸正傳，看看優缺點。
缺點1：成本和時間壓力
為了確保自有品牌的競爭力，傳統汽車公司必須跟上市場的步伐，推出具有自動駕駛功能的汽車。在截止日期前，您不能像互聯網公司那樣注重技術。更需要考慮技術大規模生產的可能性。
任務定義：該模型需要採用何種自動駕駛技術？高速公路巡航？自動停車？
硬件選擇：可以實現哪種硬件配置？需要激光傳感器嗎？控制器的計算能力是否足夠？
成本控制：1臺相機夠用嗎？ 12超聲波雷達不是很多？哪個供應商好而且不貴？
測試場景：你如何處理技術上的極端條件？測試場景是否全面考慮？
故障模式：如何處理傳感器故障？用什麼方法促使司機接管車？
還有很多...
這些是大規模生產時必須考慮的問題。成本和時間壓力可能導致技術上的妥協，有時不得不放棄過於複雜的自動駕駛功能。
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