特斯拉NOA和蔚来NOP都有自己的生活。现阶段，无论是谁的智能驾驶，都注定是困难的。
10月14日，随着NIO OS 2.7.0的更新，公司将NOP推给了所有车主。
该系统可以帮助车辆在城市快速路和高精度地图覆盖的高速公路上实现自动变道、自动进出匝道或立交桥岔口、自动超车前方慢行车辆的功能。继特斯拉发布NOA之后，蔚来成为全球第二家发布类似功能的智能汽车公司，真正为中国汽车行业增光添彩。
但是前几天扎坦君对这个功能的实地体验发现，NOP的表现并没有媒体评价的那么好。其实用“频繁出现的情况”来形容并不夸张。
在谈到小君和他的三个朋友体验ES6的NOP时，他们发现车辆在进出匝道时往往需要人工接管。其中，出匝道时，车道线上ES6识别失败导致NOP退出。如果不是朋友及时接手，车辆会直接撞上隔离带，这让坐满四个人的车都惊出了冷汗。
蔚来 NOP 领航辅助驾驶系统 图片来源：企业提供 蔚来NOP领航辅助驾驶系统图片来源:企业提供
事实上，不仅是蔚来NOP，特斯拉NOA也频频发生，在全球范围内引发了多起事故。幸运的是，伤亡人数不多。然而，想想为什么世界上两大顶级智能汽车公司都没有最先进的智能驾驶辅助系统，这是极其可怕的。到底是什么问题？
刚交货就差点出事:蔚来的NOP其实是个大问题
广义来说，实现导航自动驾驶有三个必要条件:车辆能够准确探测到自己所处的环境；高精度地图辅助远程路况信息；车道级导航和定位。
据蔚来官方介绍，公司计划如下:1。一个三眼照相机和五个毫米波雷达。其中，三眼摄像头作为车辆的主要视觉传感器，五个毫米波雷达主要用于探测车辆前方和周围的障碍物。2.百度提供的高精度地图，可达到车道级精度，可持续更新；3.基于高精度地图和GNSS的车辆定位系统。
据详细分析，与全球智能驾驶领先的特斯拉相比，“后来者”蔚来选择了更为成熟的方案:Mobileye提供的EyeQ4芯片作为视觉计算芯片。
这种芯片不同于大多数针对中央计算平台的视觉感知计算结果。EyeQ4芯片将直接参与决策和执行；在环境感知方面，蔚来没有选择能够感知更丰富信息的摄像头，而是选择了能够直接输出结构化数据的毫米波雷达。
究其原因，对于刚刚成立5年，在自动驾驶领域积累不足的蔚来来说，尽快升级智能驾驶和特斯拉的功能丰富度才是王道。所以，蔚来只能先解决问题，再谈经验。
蔚来ES8、ES6和EC6等车型均可实现NOP 图片来源：企业官网 NOP可以在蔚来ES8、ES6、EC6车型上实现。来源:企业官网
萝卜拔得快，难免洗泥。
视觉感知能力弱，使得蔚来对车辆周围环境的感知非常有限。毕竟毫米波雷达的探测角度很窄，无法区分障碍物的类型。
一方面，蔚来被迫采用较为保守的执行逻辑，反映出在功能层面难以完成交通流中的自主变道。另一方面，车辆无法在具有视觉信息的高精度地图中定位，因此不得不更多地依赖于GNSS系统。
但目前系统无法进行车道级定位，尤其是卫星信号不稳定时，车辆定位会漂移到十米开外。因此，当车辆进入车道线变化的匝道时，无法感知测向环境信息的视觉算法无法辅助车辆按照高精度地图的路径行驶，导致扎坦君的ES6“直行”向隔离墙。有人可能会想，蔚来作为一款智能汽车，未来会不会通过OTA更新来提升NOP体验？答案是否定的。
据扎坦君介绍，蔚来董事长李斌曾在内部承认，属于ES8、ES6、EC6的NP1平台的自动驾驶能力已经被蚕食和挤出，接下来能做的就是审时度势，小修小补，弥补一些执行逻辑。
更完善的传感器方案，更强大的计算能力，更精准的定位系统，所有的答案可能只有在NP2平台上的新车才能实现。那么问题来了，以强大的视觉算法著称的特斯拉NOA为什么不好用？
拥有强大02算法的特斯拉NOA被高精度地图拖垮了。相比刚刚发布的蔚来NOP，特斯拉NOA无论是人气还是实际体验都要好得多。
在高速公路上，扎坦君经历的Model 3自主变道非常简单果断，对后车间距的要求也比蔚来NOP低。进入匝道后，NOA可以准确地沿着车道线行驶，尽管它在我国高速公路的匝道上遵循着时速40甚至30公里左右的一些教条。
特斯拉NOA的车机交互界面 图片来源：网络 特斯拉NOA的车-机交互界面图片来源:网络
然而，特斯拉的NOA仍然有很多问题，直觉上，它经常错过中国高速公路上的出口。事实上，扎坦君驾驶Model 3沿G50沪渝高速从青浦区驶往市区时，几辆已经设置好的匝道出口车辆并没有准确下车！
事实上，Model 3已经合并到出口附近的最外侧车道，但并没有及时从出口下车。显然，NOA高速导航辅助驾驶的核心功能并不可靠。原因是对中国道路环境的不适应是特斯拉NOA在中国失败的关键原因。
目前NOA是特斯拉依靠纯视觉感知实现的，更是基于美国路况开发标定的。在隔海相望的中国，交通标志、道路建设标准、交通环境都有很大的差异。
因此，特斯拉的视觉算法在车辆高速行驶时无法及时找到出口，导致扎坦君的车辆始终找不到下高速的机会。那么，特斯拉能用蔚来这样的高精度地图弥补感知的缺陷吗？答案也是否定的。
中国对包含准确地理位置信息的高精度地图等文件有严格的监管要求。特斯拉作为外商独资企业，无法购买和制造自己的产品。毕竟事关国家安全。因此，特斯拉NOA目前使用的是百度提供的精度较低的“ADAS”地图。毕竟这属于导航地图的范畴，不属于分类。
然而，这张地图的精度显然无法满足NOA的车道级导航和定位要求。为此，与蔚来NOP在中国开放包括城市快速路和高速公路在内的封闭道路相比，特斯拉NOA只开放了中国高速公路的收费路段。诚然，后者的交通量相对较小，出口与匝道的转弯角度较小，交通环境较为简单。
事实上，特斯拉并不太关注美国的高精度地图。公司CEO马斯克对于自动驾驶也坚持“第一原则”:人类只有通过眼睛才能识别道路环境，机器当然可以做到。
因此，特斯拉不仅坚决不在量产车上采用激光雷达方案，也不依赖高精度地图。加上公司没有针对中国道路对NOA进行足够的优化，事故频发成为必然。
一辆开启了NOA状态的特斯拉汽车，在美国发生交通事故图片来源：网络 一辆拥有NOA身份的特斯拉汽车在美国发生了交通事故。来源:网络
摘要
扎坦君在文章前半部分指出，实现导航辅助驾驶需要具备三个必要条件:车辆能够准确探测到自己所处的环境；高精度地图辅助远程路况信息；车道级导航和定位。
然而，在复杂的道路环境下，高精度地图无法实时更新，无法反映极端条件下的道路变化信息。
天气、自然灾害、人为灾害等。也会导致车辆无法及时接收到无限的通信，而且车辆是新车型，这使得无法准确定位。因此，只有准确检测车辆周围的信息，才能保证行车安全。
但无论是特斯拉的强视觉感知，还是蔚来的视觉+毫米波雷达技术路线，都无法满足高速导航辅助驾驶的检测要求。
毕竟计算机的计算能力不够高，车辆的感知算法无法处理海量的视觉信息。所以，如果我们真的想让车主高速“松手”，整个汽车行业还有很长的路要走。你知道，高速公路上的事故比城市道路上的更可怕。
