造車新勢力的出現，極大推動了汽車智能化發展，三四年前，大家對自動駕駛輔助系統還不是非常重視，認為這項配置頗為雞肋，因為當時駕駛輔助系統的智能化程度並不高，所以只能完成簡單跟車或剎車動作。
但隨着新勢力之間的競爭加劇，大家都爭相推出智能化程度更高的駕駛輔助系統以獲得廣泛認可。特別是當特斯拉推出FSD功能後，這場圍繞高階自動駕駛輔助的競爭就變得更加激烈了。在特斯拉基於FSD功能推出NOA功能後；蔚來也不甘示弱，緊隨其後推出了NOP功能；小鵬則推出了NGP功能；理想雖然身處國內新勢力頭部，但在自動駕駛輔助上卻並沒有太多建樹；威馬雖然沒有自研自動駕駛輔助系統，但憑藉與博世以及百度的合作，卻將L2級自動駕駛輔助系統實現的非常平穩。
那麼這些不同品牌之間的自動駕駛輔助系統到底有什麼區別？他們之間有沒有優劣之分？在説區別之前，我們有必要對目前存在的自動駕駛輔助類型進行分類，這些自動駕駛輔助系統在實現方式上主要可以分為兩大類，一類是特斯拉特別推崇的通過視覺雷達、超聲波雷達、毫米波雷達以及複雜算法實現的智能駕駛輔助系統；另一類則是蔚來、小鵬推崇的，通過超聲波雷達、毫米波雷達甚至激光雷達，結合高精地圖以及車路協同系統實現的自動駕駛輔助系統。
這兩種方式最大的區別在於：特斯拉的自動駕駛輔助系統並不依賴於高精地圖和車路協同系統，它更依賴於複雜的自動駕駛算法，特斯拉注重讓車輛自身變得更加智慧，就如同人在開車一樣，遇到所有情況都能做出合理反應。這種自動駕駛輔助系統的優勢在於，車輛不受行駛區域限制，也就是説它在很多路段都能實現自動駕駛輔助，但弊端在於對算法要求過高，以目前的水平要實現完全自動駕駛還非常困難。
蔚來、小鵬等新勢力推崇的自動駕駛輔助系統，因為要藉助高精地圖以及車路協同系統，所以它們在實現自動駕駛的過程中相對容易。有了高精地圖和車路協同系統的輔助，車輛在行駛過程中就有了方向指引，哪塊有紅綠燈，哪塊有急彎，在哪裏需要下匝道，它們都一清二楚。這種實現自動駕駛的方式相對容易，但弊端在於過分依賴高精地圖以及車路協同系統。在沒有高精地圖覆蓋的區域，以蔚來、小鵬為代表的高階自動駕駛輔助系統則不能發揮應有作用。
另外還有一種自動駕駛輔助系統，就是威馬的AVP自動駕駛輔助系統，不過它的使用場景非常有限，僅在進出停車位時可用，它發揮作用同樣要依賴於高精地圖。但它也可以通過學習的方式進行自動駕駛，這種模式僅限於有固定車位的朋友們。在停車之前，車主需要打開學習模式，完成一次停車後，車輛會學習剛才的停車方式，從而記憶下來，下次便可自動操作。這種功能更像是寶馬與哈弗搭載的循跡功能，説它是自動駕駛，有些勉為其難。
那麼這些不同方式的自動駕駛輔助系統到底有沒有優劣之分？其實在車叔看來，它們之間並沒有絕對優劣，只不過在實現方式上有所不同而已。依賴於高精地圖和車路協同系統的自動駕駛輔助雖然有諸多制約，但它卻是現階段能夠實現較高主動性的自動駕駛輔助系統；特斯拉推崇的方式雖然更智慧，但它在現階段的表現，卻並不如依賴高精地圖和車路協同系統的自動駕駛輔助。所以他們之間並沒有絕對優劣。
車叔總結
目前自動駕駛輔助系統的技術路線各不相同，但他們的最終目標都是實現完全自動駕駛。在實現完全自動駕駛這條路上，不光要擁有自研算法，更是要掌握自動駕駛芯片等硬件設備的核心技術，否則自動駕駛對主機廠來説只是一廂情願。當芯片、算法、高精地圖、車路系統都依靠外部力量提供的時候，主機廠顯然很容易受供應商裹挾。所以，各大主機廠的自動駕駛之路並不平坦，不過也正是因為存在挑戰，自動駕駛才顯得格外誘人。