根据在线网站的英文资料和之前的分析，当前在自动驾驶领域有几家领先者，它们各自采用了不同的技术路径和发展策略。主要包括Waymo（Alphabet/谷歌）、特斯拉（Tesla）和Cruise（通用汽车/本田）。
一、Waymo (Alphabet/谷歌)
Waymo被广泛认为是自动驾驶领域的先行者和领导者之一，尤其在完全无人驾驶服务方面。
1. 技术特点 (
Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver , n.d.)
- 多传感器融合方案：Waymo Driver系统采用一套集成的多传感器系统，包括激光雷达（LIDAR）、摄像头、雷达和车载电脑。 激光雷达：通过发送数百万个激光脉冲并测量反射时间来绘制车辆周围环境的3D图像，无论昼夜都能提供全面的环境感知。 摄像头：高动态范围技术和热稳定性设计，能在日光和弱光条件下“明察秋毫”，识别数百米外的交通信号灯、施工区域等。Waymo的捷豹I-PACE车辆装有29个摄像头。 雷达：使用毫米波频段提供对象的距离和速度等重要细节，不受雨、雾、雪等恶劣天气影响。 车载电脑：整合了服务器级的最新CPU和GPU，作为Waymo Driver的“大脑”，实时处理数十个传感器信息，识别对象并规划安全路线。
- 高精度地图：在新的运营区域开始前，Waymo会极其详细地绘制该地区的地图，包括车道标记线、停车标志、路缘和人行横道等。Waymo Driver将这些自定义地图与实时传感器数据和人工智能（AI）结合使用，以精确确定其在道路上的位置。
- 人工智能与预测能力：利用AI识别周围对象（行人、骑行者、车辆、建筑物等），并能识别和响应标志和信号。通过超过2000万英里的真实驾驶和超过200亿英里的模拟驾驶经验，Waymo Driver可以预测其他道路使用者的行为，区分不同对象的移动方式，并利用AI预测可能的路线。
- 安全冗余系统：Waymo Driver配备了多重备用系统，包括辅助车载电脑、独立的防撞系统、冗余转向系统、冗余制动系统、备用动力系统和冗余惯性测量系统，以确保在主系统故障时车辆能安全停车或继续运行，并具备信息安全保护机制。
2. 发展情况
- 长期经验：Waymo自2009年开始测试自动驾驶汽车，拥有超过15年的经验，是全球首家提供完全无人驾驶叫车服务的公司( Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver , n.d.)。
- 广泛测试与数据积累：已在公共道路上行驶数百万英里，在模拟环境中行驶数十亿英里，积累了大量数据以推动技术发展( Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver , n.d.)。
- 商业化运营与扩张：已在凤凰城、旧金山和洛杉矶等城市提供完全无人驾驶的机器人出租车服务，并计划扩展到迈阿密、华盛顿特区、奥斯汀、亚特兰大、纽约、波士顿、纳什维尔和丹佛、西雅图等地，甚至计划首次国际扩张到日本东京( Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver , n.d.)。
- 安全记录：Waymo Driver投入运营的地点，交通伤亡人数有所下降(
Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver
, n.d.)。
二、特斯拉 (Tesla)
特斯拉是智能驾驶领域的另一位技术先锋，其FSD（Full Self-Driving）方案以独特的纯视觉技术路线而闻名。
1. 技术特点 (特斯拉智能驾驶｜从视觉优先的技术路径到未来的挑战？ - OFweek智能汽车网, n.d.)
- 纯视觉自动驾驶：特斯拉选择了纯视觉感知的技术路径，最初摒弃了激光雷达和高精度地图的使用，完全依赖摄像头进行环境感知。这一理念源于埃隆·马斯克对人类视觉系统的模仿。
- 摄像头系统：车辆配备8个摄像头（HW4.0升级到12个，像素从120万提升至500万），全方位监测车辆周围环境，并通过神经网络生成三维环境模型。
- 数据驱动的神经网络：FSD系统的核心竞争力在于其强大的数据驱动能力。特斯拉拥有庞大的用户基础，积累了大量的驾驶数据，通过这些数据不断优化其神经网络模型。
- 端到端神经网络：2024年，特斯拉推出了FSD V12版本，标志着全球首个端到端神经网络量产上车，从数据输入到决策输出的整个过程都由神经网络完成，摆脱了传统的模块化算法架构。
- 算法框架：在感知层提出了“BEV+Transformer+Occupancy Network”的算法框架，将2D图像数据转化为鸟瞰图视角（BEV），并结合Transformer技术提升图像处理能力。
- 自研硬件：特斯拉的自动驾驶硬件平台经历了多次迭代（HW1.0到HW4.0）。从HW3.0开始，特斯拉推出了自研FSD芯片，大幅提升了计算能力，并能更好地与算法适配。
- 传感器调整：在HW3.0阶段曾移除毫米波雷达，但在HW4.0阶段重新引入了高精度4D毫米波雷达，以弥补纯视觉方案在极端天气或复杂光照条件下的局限性。
2. 发展情况
- FSD Beta版本：自2020年FSD Beta版本在北美推出以来，特斯拉通过大量真实驾驶场景中的数据不断优化其神经网络模型。
- 拟人化驾驶决策：FSD V12在速度控制、转向平滑度以及对突发情况的应对方面，都更加接近人类驾驶员，提升了乘坐体验。
- 安全性：根据特斯拉发布的安全数据，FSD在开启后的行车安全性显著高于传统驾驶模式，每行驶539万英里才可能发生一起事故，远低于全美平均水平的67万英里。
- 局限性与挑战：尽管在多数场景下表现优异，但纯视觉方案在极端天气或光线条件较差的情况下仍存在局限性。在中国市场推广FSD面临复杂的监管环境，尤其是在高精度地图和数据安全方面，特斯拉已与百度合作获取车道级导航地图，并计划在中国建立本地数据中心以符合法规(特斯拉智能驾驶｜从视觉优先的技术路径到未来的挑战？ - OFweek智能汽车网, n.d.)。
三、Cruise (通用汽车/本田)
Cruise是通用汽车旗下的自动驾驶公司，也致力于城市自动驾驶和机器人出租车服务。
1. 技术特点 (Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网, n.d.; Cruise以及其自动驾驶技术_腾讯新闻, n.d.)
- 多传感器冗余方案：Cruise的测试车采用多种传感器冗余方案，包括5个激光雷达、14个摄像头、3个广角雷达、8个长距雷达和10个超声波传感器，以及高精地图和AI处理器。这种“堆料”策略在传感器数量和种类上甚至超越了中国的一些新势力车企。
- 感知算法：Cruise的感知系统分为摄像头、激光雷达、毫米波雷达和声音四部分，输入给AI主干算法处理。算法任务包括分割、纹理分类、属性理解、目标跟随、预测和闭塞推理。
- 深度学习预测：采用深度学习模型实现目标物跟踪和行为预测，比传统算法（如卡尔曼滤波）更快更精准地预测运动，例如能预测车辆突然驶出泊车位或在十字路口掉头时的复杂行为。
- 决策算法：强调及时、负责任、稳健和可重复的决策，目标是实现安全、舒适、像老司机的驾驶体验。通过模仿学习和强化学习离线训练策略网络，考虑交互博弈、建模误差纠正和滞后性，并考虑整车动态性能。
- 虚拟验证：建立了Morpheus虚拟验证开发系统，类似于自动驾驶元宇宙，通过将现实场景转化为可编辑的虚拟场景、赋予NPC（非玩家角色）AI运动、快速生成不同城市虚拟世界等方式，减少路试并实现规模化拓展。
- 全覆盖工具链：宣称其工具链全覆盖从物理路试到云端代码，数据自动流转，支持路试数据实时传送分析，供工程师算法学习虚拟验证，并能在一周内进行多次算法更新部署。
2. 发展情况
- 通用汽车与本田支持：Cruise于2013年创立，2016年被通用汽车收购，并获得了本田、软银、微软等公司的投资，通用汽车和本田是其主要股东，提供了强大的资金和工程能力支持(Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网, n.d.; Cruise以及其自动驾驶技术_腾讯新闻, n.d.)。
- 商业化测试与未来方向：目前主要通过通用电动车Bolt进行商业化测试，未来的机器人出租车（Robotaxi）将是其主要落地产品方向，依托通用和本田合作的Origin平台实现自动驾驶出行（运人、运货）(Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网, n.d.; Cruise以及其自动驾驶技术_腾讯新闻, n.d.)。
- 自研芯片：与特斯拉类似，Cruise也走自研芯片的道路，包括AI车端芯片和云端芯片，以优化算法和工具链(Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网, n.d.; Cruise以及其自动驾驶技术_腾讯新闻, n.d.)。
- 近期挑战：在2023年10月和11月，Cruise因一起重大事故而暂停了运营，面临“破防”和“塌房”的挑战，其自动驾驶前景受到关注(Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网, n.d.)。
总结
这三家公司代表了自动驾驶领域不同的技术路线和发展策略：
- Waymo：以其长期的经验、多传感器融合、高精度地图和强大的AI能力，在完全无人驾驶机器人出租车服务方面处于领先地位，并采取了渐进式、安全优先的商业化部署策略。
- 特斯拉：坚持纯视觉方案，通过庞大的数据积累和端到端神经网络实现拟人化驾驶决策，并不断迭代自研硬件。其优势在于成本控制和数据规模，但仍面临极端场景和监管挑战。
-
Cruise：采用多传感器冗余和高精地图的“堆料”策略，并强调软件算法、深度学习预测和虚拟验证。背靠通用和本田的强大支持，但近期因安全事故面临运营暂停的重大挫折。 这些领先者都在推动自动驾驶技术的发展，但各自的路径和面临的挑战也各不相同。
Bibliography: Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver . (n.d.). Retrieved September 8, 2025, from https://waymo.com/intl/zh-cn/waymo-driver/ Cruise以及其自动驾驶技术 - OFweek新能源汽车网. (n.d.). Retrieved September 8, 2025, from https://nev.ofweek.com/2022-04/ART-77015-11000-30558678.html Cruise以及其自动驾驶技术_腾讯新闻. (n.d.). Retrieved September 8, 2025, from https://news.qq.com/rain/a/20220422A0CL9000 特斯拉智能驾驶｜从视觉优先的技术路径到未来的挑战？ - OFweek智能汽车网. (n.d.). Retrieved September 8, 2025, from https://m.ofweek.com/auto/2024-09/ART-8110-7000-30645665.html