这些是你自己的理解，但是建议你还是看看我说的，因为你理解的不准确。
1.所有自驾都重视避障，但都不是基于避障。你以为特斯拉和华为的优化目标有不同，这个是不准确的。
2.所有智驾的智能都体现在对马路上各种复杂事物的语义（semantic）理解，不仅仅是你说的“识别”。华为也不仅仅是识别，他也需要理解识别出来的物体有哪些倾向。比如说看出前面有行人，他的意图是什么？过马路？还是沿着路边前行？行人的意图不同，才能在蒙特卡洛决策树里去构建各种决策的安全评估，最后靠算法计划最好的方案。这一点上，端到端AI与模块化AI，特斯拉与华为的目标依然是一样的，所以你理解的不准确。
3.你说的数据拟合，是所有AI模型的共性，但是数据拟合的目的不就是为了实现和人一样对路况的“语义理解”吗？不就是为了像人一样对极小的石子、水坑进行避障吗？特斯拉的端到端一体化AI和华为部分AI部分代码，目的都是优化避障、识别，所以你的理解不准确。
4.你所理解的“内容库”我大概懂你的意思，但是你也理解错了。你的小模型识别出来的“asset”，比如路标这些，任何国家基本都不通用，像美国里面每个州之间路标都不一样。甚至交规也不通用，所有预设的交通规则都需要重新开发、重新测试、并重新评估，所以不可复制。而物体识别这个任务，所有的，注意是所有的智驾系统都必须依赖AI，那么到了当地你一样需要数据、算力来重新训练小模型。所以大家互相制裁，不要有侥幸心理，绕不过的。
5. 至于你说的第3点，如果你说的空间数据是指高精地图，那你理解错了。因为特斯拉和华为都不依赖高精地图。高精地图的成本大于电动车为人类社会节省的所有成本之和，所以任何严肃量产造车的人，都会抛弃高精地图。如果你说的是实时扫描到的空间建模，那么特斯拉和华为都有这种能力，也都给数据安全带来威胁。所以不存在谁比谁好的问题。
最后，建议你多看看我写的这些，优化调整一下你的认知基础事实。因为你现在对这些基本事实的理解都有不小程度的偏差。这个不能靠猜的，都是公开可查的信息。实事求是是第一真理