目前主流的自动驾驶软件系统主要分为以下几类，涵盖不同技术路线和功能等级：
一、主流自动驾驶软件平台
特斯拉Autopilot（FSD） - 基于纯视觉方案，通过8组高精度摄像头实现每秒36帧画面处理，将场景转化为实时模型。 - 支持硬件自研（如专有芯片）和软件全栈开发，采用闭环数据迭代优化。
华为ADS（Autonomous Driving Solution）
- 采用多传感器融合技术，整合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备，目标实现L4级完全自动驾驶。 - 支持5G网络，具备高精度地图和车联网能力，已在部分城市开展Robotaxi运营。
百度Apollo
- 全球唯一在多城运营Robotaxi的出行服务平台，采用“无图”方案，通过端到端大模型实现城市NOH（Navigation on Highways）功能。 - 计划未来3年扩展至30个城市，部署3000辆出租车。
通用Cruise
- 在自动驾驶领域具有较高影响力，但具体技术细节较少公开。
Momenta
- 与华为合作开发，采用“无图”方案，技术优势体现在数据驱动的算法优化上。
二、其他代表性系统
大众中央集中式软件架构： 基于Adaptive AUTOSAR平台，采用EE架构实现软硬件解耦。 蔚来NIO Pilot
比亚迪DiPilot：包含自动紧急制动、盲区监测等，定位中端车型。
零跑Leapmotor Pilot：主打记忆泊车等特色功能，定位年轻用户群体。
三、技术架构与分级
车辆端：负责传感器数据采集、算法运算及硬件资源管理，主流采用Linux内核或专用自动驾驶操作系统（如Tesla.OS）。
云端：提供数据存储、模型训练及远程更新服务，支持多车型适配与功能扩展。
算法架构：分为模块化方案（如Apollo、Autoware）和端到端大模型（如华为、百度），前者适合通用场景，后者强调数据驱动的泛化能力。
四、市场应用现状
高端市场：问界M9等车型凭借ADS 3.0实现“车位到车位”全场景覆盖，自动泊车成功率达99%。
中端市场：蔚来、小鹏等品牌通过OTA升级持续迭代功能。
低端市场：部分车型仅配备L2级辅助驾驶（如自适应巡航、车道保持），需用户主动开启。
总结
目前自动驾驶软件系统呈现多元化发展格局，特斯拉、华为、百度等企业凭借技术优势占据主导地位。选择时需关注功能等级（L2/L4等）、硬件配置及适用场景，同时需注意系统边界与合规性。
