激光雷达这么香，为什么不用？还不是因为贵！
在2016年左右，百度Apollo和谷歌Waymo早期用于“喂养算法”的测试车辆，单单一台车上激光雷达系统就最高达到几十万美元，这样的成本投入量产车几乎是不现实的。
当前搭载激光雷达的量产车型的只有刚宣布不久的华为极狐阿尔法S、小鹏P5以及要到2022年才能交付的蔚来ET7。
从硬件配置上来看，极狐阿尔法S华为HI版新车配置了3个96线中长距激光雷达（左前、右前以及中间）、13个摄像头、6个毫米波雷达、1个车顶惯导、1个域控制器。
小鹏P5采用的是2个Horiz激光雷达、13个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波传感器和1组高精度定位单元。
需要注意的是，小鹏所采用的Horiz激光雷达与传统以线数为等级的激光雷达模式并不一样，成本较低，效果侧重也不同，因此功能不能等同华为所采用的激光雷达。
相较之下，华为之所以能这么“壕”，因为早在去年底的中国汽车工业协会主办的峰会上，华为就首次发布了96线车规级高性能激光雷达，并宣称要将成本压缩到200美元，甚至100美元。
在激光雷达的成本控制和自动驾驶量产应用层面来讲，华为已经走在最前面，因此，在硬件层面，华为传感器有明显优势。
华为数据与算法优势
智能汽车的“智能”重点是算法以及支撑算法的数据和芯片。
在算法层面，华为在人工智能领域已经有近十年的深耕，其中有超过一半以上时间在研发自动驾驶算法领域。当前，华为在智能汽车业务上已拥有超2000名员工，其中超1200人为算法工程师。
虽然相比与谷歌、百度等传统互联网企业来说，仍然存在技术沉淀差距，但至少从团队的能力来看已经不拖后腿了。
同时，在数据层面，华为的数据质量即使比起特斯拉，也有优势存在。
华为的智能驾驶总裁苏箐提到：“数据里面，质量和维度很关键。在这两个问题上，我觉得特斯拉的数据有大问题。”
“数据维度代表信息丰富度和差异化程度。仅仅靠简单的几个视觉搜集的数据维度是非常低的，高精定位等都没有。华为ADS的车数据维度比特斯拉要高好几个数量级。”
“此外低阶系统本身的复杂度导致数据质量较低，我猜，特斯拉的数据早就饱和了，对系统能力没有提升。”
基于优质的数据基础，智能汽车要保障算法实现最高的算力，需要针对特定的专门应用和算法进行硬件芯片的性能优化，这使得算法、算力、芯片之间始终处于相辅相成的关系，只有软件与硬件同时开展，才能保障性能的最优化。
在芯片领域，除了华为和特斯拉用的是自研自产的芯片以外，其他市场参与者如百度、长城、蔚来、小鹏等的芯片大多依赖于Mobileye、英伟达、地平线、高通这些外部供应商。
而华为不仅拥有车载AI芯片，还基于芯片构建了车载计算平台MDC，集成了华为自研的host CPU芯片，AI芯片，ISP芯片，SSD控制芯片等，实现了软硬件一体化。
这对传统汽车厂商和互联网造车新势力来说，几乎是不可逾越的鸿沟，也是华为中央超算平台最有力的保障。
华为会是颠覆者吗？
华为自动驾驶负责人苏菁认为，传统车厂倾向认为车是未来的主体，而上面存在一些计算机的单点。但华为自动驾驶方案的存在则是认为：未来汽车的基础是计算机，车是计算机控制的外设（汽车计算机化）。
对此，美团创始人王兴称赞：特斯拉终于棋逢对手。
王兴的这一夸赞，点明了特斯拉和华为的相同内核——未来汽车的发展方向不是以车为核心的自动驾驶配套，更不是简单的电气化，而是以计算机为核心的智能网联车。
华为不造车，但作为方案提供商，华为的角色可以称得上是颠覆性的！
在当前，拥有大规模量产能力的传统车厂如丰田、大众目前仍然还处于从燃料车向电动车转变的缓慢过程，想要再实现从电动车向智能车的跨越，可能要更久。
华为的“全栈式”自动驾驶解决方案，为这些传统汽车厂商实现大规模迈进智能网联化进程提供了一个快速解决方案。
相较之下，以特斯拉、蔚来、小鹏为代表的智能网联车厂商，可见的未来里，不仅在产能上存在巨大的缺口，其整车制造的工艺和传统厂商之间的差距短期也难以逾越，“特斯拉们”或许危险了。
而就当特斯拉、蔚来们还在为产能发愁时，华为与传统厂商们合作的车型将成批次的量产下线，自动驾驶时代正在加速来临。