TSLA
特斯拉
-- 410.440 NVDA
英偉達
-- 144.470 CRNC
Cerence
-- 19.330 PLTR
Palantir
-- 79.890 MSTR
MicroStrategy
-- 339.660 
NIO NOP/NAD和Xpeng NGP/XNGP有限制
$蔚來 (NIO.US)$ $小鵬汽車 (XPEV.US)$ $特斯拉 (TSLA.US)$ 這兩篇文章揭示了有關NIO NAD（導航輔助和智能行駛）/NOP（自動駕駛導航）和小鵬汽車NGP（導航引導駕駛功能）/XNGP（實現完全自動駕駛的最後一步）的一些限制。為了方便參考，文章將它們稱為NOA（自動駕駛導航）。
1）仍然是二級自駕系統
NOA系統，例如特斯拉的FSD或小鵬汽車的XNGP，只能達到二級自動駕駛，這意味著人類駕駛員仍然需要監控大部分任務。
2）引人誤解和毫無意義的名稱
很容易相信商業上可購買的車輛更接近完全自動駕駛，因為中國汽車公司給他們的NOA產品起了各種誤導或毫無意義的名稱：
NIO稱其為NOP（導航飛行），NAD（NIO輔助和智能行駛）
小鵬汽車稱其為NGP（導航引導駕駛功能），最近又稱為XNGP（公司稱之為實現完全自動駕駛的最後一步）
3) 缺乏一致的標準
同樣聽起來名字不同，不僅難記，還意味著缺乏一致的標準。這些公司並不保證以相似聽起來的產品承諾相同的事情。有些公司可能只涵蓋城市的主要環繞道路，而其他公司則進入較小的街道；有些公司使用激光雷達（一種基於激光的傳感器）來幫助提高準確性，而其他公司則只使用攝像頭。目前還沒有關於科技需要在銷售給消費者之前必須有多安全的標準。
4) 缺乏資格
「許多這樣的概念是中國公司自己發明的，沒有參考或背景，」汽車行業分析師、黃河科技學院客座教授張翔說。「實現NOA的標準是什麼？需要多少資格？沒有人能解釋。」
5) NOA僅限於部分城市
但僅擁有具備提供城市NOA功能的車輛還不夠。您還需要實際居住在一些少數已提供此功能的一線城市中，例如北京、上海、深圳或廣州。
6) 由於路況複雜，NOA功能受到限制
Haomo的Cai也認同這一點：「真實的城市環境比想像的要複雜得多。規劃、政策、駕駛風格在每個城市都不同，」她說。「例如，我們通常看到的紅綠燈有三種標誌—紅、黃、綠。但有些城市的燈有五個標誌，中文字符作為標誌，或三角形狀的燈。」但即便在這些試點城市中，城市NOA產品仍然只提供有限的功能。
7) 使用激光雷達系統的問題
無論是蔚來 NOP 還是小鵬 NGP 都使用了激光雷達傳感器。特斯拉則放棄了激光雷達傳感器，改用以相機為基礎的系統，也被稱為特斯拉視覺技術。據 Datahunt 的數據顯示，激光雷達的最大問題是其缺乏適應性。大多數激光雷達實現方式都依賴地圖，並且只有很少量的系統在現實道路上進行過測試，而且這些測試通常只在大型且已被精確地映射的道路上進行。然而，一般人並不是每天都在這些道路上行駛，所以這些系統並不太實用。
1）仍然是二級自駕系統
NOA系統，例如特斯拉的FSD或小鵬汽車的XNGP，只能達到二級自動駕駛，這意味著人類駕駛員仍然需要監控大部分任務。
2）引人誤解和毫無意義的名稱
很容易相信商業上可購買的車輛更接近完全自動駕駛，因為中國汽車公司給他們的NOA產品起了各種誤導或毫無意義的名稱：
NIO稱其為NOP（導航飛行），NAD（NIO輔助和智能行駛）
小鵬汽車稱其為NGP（導航引導駕駛功能），最近又稱為XNGP（公司稱之為實現完全自動駕駛的最後一步）
3) 缺乏一致的標準
同樣聽起來名字不同，不僅難記，還意味著缺乏一致的標準。這些公司並不保證以相似聽起來的產品承諾相同的事情。有些公司可能只涵蓋城市的主要環繞道路，而其他公司則進入較小的街道；有些公司使用激光雷達（一種基於激光的傳感器）來幫助提高準確性，而其他公司則只使用攝像頭。目前還沒有關於科技需要在銷售給消費者之前必須有多安全的標準。
4) 缺乏資格
「許多這樣的概念是中國公司自己發明的，沒有參考或背景，」汽車行業分析師、黃河科技學院客座教授張翔說。「實現NOA的標準是什麼？需要多少資格？沒有人能解釋。」
5) NOA僅限於部分城市
但僅擁有具備提供城市NOA功能的車輛還不夠。您還需要實際居住在一些少數已提供此功能的一線城市中，例如北京、上海、深圳或廣州。
6) 由於路況複雜，NOA功能受到限制
Haomo的Cai也認同這一點：「真實的城市環境比想像的要複雜得多。規劃、政策、駕駛風格在每個城市都不同，」她說。「例如，我們通常看到的紅綠燈有三種標誌—紅、黃、綠。但有些城市的燈有五個標誌，中文字符作為標誌，或三角形狀的燈。」但即便在這些試點城市中，城市NOA產品仍然只提供有限的功能。
7) 使用激光雷達系統的問題
無論是蔚來 NOP 還是小鵬 NGP 都使用了激光雷達傳感器。特斯拉則放棄了激光雷達傳感器，改用以相機為基礎的系統，也被稱為特斯拉視覺技術。據 Datahunt 的數據顯示，激光雷達的最大問題是其缺乏適應性。大多數激光雷達實現方式都依賴地圖，並且只有很少量的系統在現實道路上進行過測試，而且這些測試通常只在大型且已被精確地映射的道路上進行。然而，一般人並不是每天都在這些道路上行駛，所以這些系統並不太實用。
由於特斯拉車輛已經行駛了超過十億英里，我們已經積累了大量的不可預測的道路數據。基於特斯拉視覺技術，我們可以不斷地從這些數據中學習和改進，這要比激光雷達更有意義。 激光雷達系統的其他缺點可以在文章中找到。
結論
這篇帖子是關於 NOA 的限制。儘管一些文章聲稱他們的自動駕駛技術比特斯拉的全自動駕駛系統更好，但也有很多文章持相反的觀點。因此，閱讀兩方觀點是很重要的。
結論
這篇帖子是關於 NOA 的限制。儘管一些文章聲稱他們的自動駕駛技術比特斯拉的全自動駕駛系統更好，但也有很多文章持相反的觀點。因此，閱讀兩方觀點是很重要的。
$比亞迪股份 (01211.HK)$ $BYD Co. (BYDDF.US)$ $標普500指數 (.SPX.US)$ $納斯達克綜合指數 (.IXIC.US)$ $特斯拉 (TSLA.US)$ $大眾汽車(ADR) (VWAGY.US)$ $蔚來 (NIO.US)$ $理想汽車 (LI.US)$ $小鵬汽車 (XPEV.US)$ $通用汽車 (GM.US)$ $福特汽車 (F.US)$ $Rivian Automotive (RIVN.US)$ $MERCEDES-BENZ GROUP AG (MBGAF.US)$ $TOYOTA MOTOR CORP (TOYOF.US)$ $吉利汽車 (00175.HK)$ $Lucid Group (LCID.US)$ $Stellantis NV (STLA.US)$
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Revelation 6 : 感謝您付出的努力，並花時間, 日復一日, 寫，所以我有機會閱讀.你知道這是令人深省的！
ZnWC 樓主 Revelation 6 : 歡迎您。希望你覺得這個帖子有用。
MonkeyGee : 至少 NIO 和 Xpeng 具有自主驅動模式。特斯拉有什麼？特斯拉汽車驅動將永遠不會工作。
ZnWC 樓主 MonkeyGee : 感謝您的貢獻「評論」。
ZnWC 樓主 : 根據分享的文章，NIO NOP/NAD 和新鵬 NGP/XNGP 僅為客戶提供 L2 自駕有限功能。缺乏標準化和資格認證的所謂自動駕駛仍處於測試階段。另一方面，許多客戶在 Tesla 汽車駕駛和計時超過 10 億英里，積累了大量不可預測的道路數據。
bullrider_21 ZnWC 樓主 : Tesla 的自動駕駛/全自動駕駛也是 L2 自動駕駛。全自動駕駛是誤導性的，因為它不是完全自主的。福特，通用汽車和特斯拉都有自己的 ADAS。每個人都通過不同的名稱稱調用他們的 ADAS，這是令他們也沒有標準化和資格。在帶有司機的特斯拉汽車中行駛十億英里是沒有用的。你甚至無法比較沒有司機的 1 億英里行駛。
MonkeyGee bullrider_21 : 我已經在兩輛汽車上激活了自動驅動器。有了特斯拉，我不能讓它運行超過 5 分鐘，然後我不得不關閉它，否則它會殺死我。它做了最愚蠢的事情。特斯拉自動化感覺就像一個孩子在開車或爺爺。相比之下，我可以在上海離開 xpeng 進行全程旅行，當然，您必須偶爾干預一次，就像自行車從無處不在的時候一樣。我真的認為，如果特斯拉購買 xpeng，它將使他們在中國成為王者。
bullrider_21 MonkeyGee : 聽到了嗎聽聽實際驅動了這兩個品牌的人。人們認為特斯拉是最好的。本文是單面的，並且有許多不正確性。
bullrider_21 Revelation 6 : 這篇文章是片面的，有許多不準確之處。
Tesla 的自動駕駛/全自動駕駛仍然是 L2 的自動駕駛。全自動駕駛是誤導性的，因為它不是完全自主的。福特，通用汽車和特斯拉都有自己的 ADAS。每個人都通過不同的名字調用他們的 ADAS，這很混亂他們也沒有標準化和資格。在帶有司機的特斯拉汽車中行駛十億英里是沒有用的。你甚至無法比較沒有司機的 1 億英里行駛。
Xpeng 和 Nio 不依賴高精度的地圖。他們正在使用神經網絡。這意味著他們正在使用 AI 來為不同的城市和農村環境進行培訓。
特斯拉放棄了激光雷達和雷達系統，因為成本原因。正是因為如此，他們無法實現 L4 自主權。他們一直在說，自 2016 年以來，他們將實現全面自主權，但一直無法這樣做。所有機器人計程車都使用激光雷達和雷達系統，並沒有危及生命的傷害或死亡。特斯拉汽車已記錄至少 93 死亡消防處。
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ZnWC 樓主 bullrider_21 : 感謝您的貢獻「評論」。
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