高階智駕，極越全面降維打擊

今天小編分享的汽車經驗：高階智駕，極越全面降維打擊，歡迎閲讀。

進入 2024 年，智能駕駛從未這麼頻繁地出現在我們的視野當中。

就在剛剛過去的 3 天，極越、小鵬以及華為背後所代表的鴻蒙智行，這三家在智駕方面積累多年的品牌紛紛都放出了各自的殺手锏，公布了最新產品和智駕方案，勢要搶占智駕标籤占領用户心智。

極越正式公布了全新 V2.0 版本軟體，覆蓋了端到端大模型智駕等十幾個主要模塊，并将在極越 07 上首發搭載；小鵬 MONA 03 喊出了科技平權的口号，雖然将高階智駕帶到了 15 萬級，但是要到 2025 年才交付；鴻蒙智行的智界 R7 也将搭載 HUAWEI ADS 3.0 高階智能駕駛系統，應用端到端類人智駕。

如果説上半場關于電動化轉型的争奪戰已經告一段落，那麼下半場智能化的角逐才算是真正地開啓。經歷過幾年的市場教育後，高階智駕也正成為主流消費者的剛需功能，用户對于智能駕駛的認知已經發生了很大的轉變。

2023 年，我國 L2 級新乘用車滲透率達到 47.3%，2024 年 1-6 月這個數據已經突破了 50%。而對于更高階的城區智能駕駛，也正在進入全面鋪開的時代。

智駕大亂鬥時代，各家都在宣傳自家的智能駕駛，但是技術路線并不相同，曾經主要分為兩大派系，以華為、小鵬為代表的采用激光雷達的解決方案，和以特斯拉、極越為代表的純視覺方案。

作為國内最早采用純視覺技術方案的極越，最新發布了全球唯二、中國唯一的純視覺高階智駕方案，堪稱中國最強智駕，或許已經在智駕的角逐中領先一代。

激光雷達方案屬于古典智駕

自動駕駛發展了數十年，關于技術路線的争論未停止過。最近幾年的量產車當中，大部分具備高階智駕能力的車型都采用了激光雷達的技術方案，只不過傳感器的布置各有差别，有的位于車頂上方、有的位于前格栅，也有的在兩側輪眉處。無論激光雷達位置如何，技術路線均大同小異。

激光雷達之所以在一段時間内被奉為主流，原因在于這種傳感器的分辨率更高、穩定性更好、三維數據也更可靠，在算法并沒有當今這麼先進的時候，采用 " 激光雷達 + 高精地圖 + 規則算法 " 的方案，的确能夠解決大部分場景下的感知和決策問題。

當絕大多數車企都選擇激光雷達這條保守技術路線推進的時候，國際上只有特斯拉堅持着飽受争議的純視覺技術方案，而國内也只有極越這一家汽車品牌奉行純視覺方案。

直到端到端大模型技術出來以後，純視覺技術方案的落地速度突然加快，标志性事件就是特斯拉 FSD 新版本的問世，讓大家開始重新審核技術路線，極越的前瞻性也逐漸開始顯現。

今年 3 月份的時候，特斯拉開始推送自家的高階輔助駕駛 FSD v12 的軟體更新，新版本在算法層面得到了全新更新，從以往依賴人工規則和機器學習模型的方法，轉向采用端到端的神經網絡系統，FSD 經過不斷迭代後已經具備極強的場景泛化能力，實測的表現也非常驚人。

在這兩年的智駕宣傳的話語體系當中，" 像老司機一樣開車 " 是經常被大家所提及的特性，而端到端技術的最大特點恰恰就是類人的決策機制。對于人類司機而言，開車首要的是 " 看路 "，對于自動駕駛系統來説也是類似的道理，先理解物理世界，再進行道路規劃。

我們不能否認激光雷達的優勢和特性，但是激光雷達由于硬體結構的原因，它主要用來提供兩種有用的信息，分别是對距離的感知和對于異形障礙物的檢測。相較于視覺攝像頭，它所帶來的信息密度只有攝像頭的 1% 左右。

而一旦應用端到端大模型，純視覺的優勢就會更加明顯。因為視覺可以獲取極為豐富的環境信息，機器可以像人類一樣識别畫面中的顏色、形狀、空間關系信息，準确理解周圍的世界。基于這些視覺信号的輸入，就能完成對場景的理解和行為的規劃，從而輸出給車輛轉換為駕駛行為。

當 AI 算法不足夠強的時候，激光雷達 + 高精地圖作為智駕的 2 個 " 拐杖 "，能夠彌補算法。但是如今的 AI 大模型技術發展，已經倒逼很多車企開始布局純視覺技術方案，以極越為代表的廠商，硬生生地在激光雷達陣營當中撕開了一道口子。

沒有 500 億做不好智駕

如果用技術的尺度劃分，之前那些主要依賴于激光雷達 + 高精地圖的算法可統稱為古典智駕，而以 AI 大模型為主要驅動力的 " 純視覺 + 端到端大模型 "，已經真正成為了智能駕駛下半場的主流選擇。

但是極越也并非一開始就能預知未來，早期的原型車當中也不乏對于激光雷達的搭載。當時的極越其實面臨着一道選擇題，它可以在量產車上率先搭載激光雷達，保留一段時間之後再去掉它，或者從一開始就不采用激光雷達的技術方案。事實來看極越當時選擇了後者，率先走純視覺技術路線，極大拓展了智能駕駛的能力上限。

按照極越的官方説法，極越 01 是國内首款依靠 " 純視覺 " 感知算法的量產智能汽車，到如今的第二款產品極越 07，已經更新為 V2.0 版本軟體，新版本中極越的 PPA 智駕功能也更新為百度最前沿的智駕技術產品 ASD，實現了純視覺 + 端到端大模型的量產上車，足足領先行業一個代際。

很多人也許會好奇，極越不過是一個成立 3 年的汽車品牌，量產車發布至今也才 1 年時間，為何它能夠提前預到技術的發展趨勢，問世之初就能做到一鳴驚人？

這其實和背後的百度緊密相關，極越的技術并非從零開始，而是建立在巨人的肩膀上成長起來的。

百度作為全球領先的 AI 大模型公司，也是自動駕駛技術領軍企業，在 AI 技術及自動駕駛領網域有 10 餘年的積累，耗資超過 1500 億，已形成海量的數據資產管理、超過 170 億參數的視覺大模型、高标準的自動化标注產線、超過 5.5 EFLOPS 高算力訓練集群，可以實現模型的高效訓練和快速迭代。

Apollo 的 L4 級自動駕駛測試和運營的安全裏程累計超過 1 億公裏，從未發生過重大傷亡事故，其自動駕駛出行平台 " 蘿卜快跑 " 今年以來已經火熱出圈，憑借着絲滑、流暢的無人駕駛技術，吸引大批用户争相體驗，目前累計完成超 600 萬次出行服務，自動駕駛規模化運營訂單量全球第一。

作為和蘿卜快跑 " 師出同門 " 的極越，利用 L4 級自動駕駛的大模型 Apollo ADFM 所打造的 ASD，兼顧了技術的安全性和泛化性，安全性數倍高于人類駕駛員，實現高速、城市復雜場景全網域覆蓋，而從 L4 級自動駕駛到 L2+ 級的高階智駕，技術上可謂是降維打擊。

放眼全球，無論是科技公司還是車企，投入如此多資金和資源到智駕領網域的企業可謂是屈指可數，這是一項需要堅守長期主義才能玩轉的遊戲，未來的智能駕駛也大概率會成為巨頭之間的角逐。也難怪夏一平在發布會上斷言，沒有 500 億做不好智駕，只花幾十億做出的智駕都是 " 馬路殺手 "。

因此在百度 AI 大模型技術生态的全面賦能下，極越能獲得更開放、更深厚、更全面的 AI 技術能力，這是其他同級競品品牌所不具備的優勢，也讓極越有了 " 先人一步 " 的底氣。

4999 元普及高階智駕

随着極越 PPA 智駕更新為 ASD（Apollo Self Driving）阿波羅高階智能駕駛，在領航輔助、代客泊車、高階車道保持以及主動安全等得到了全面進化，也标志着極越純視覺高階智駕步入端到端大模型時代，更重要的是極越想通過智能駕駛來實現 " 科技平權 "。

目前在硬體方面，無論是極越 07 還是極越 01 均采用了目前最主流的硬體架構，它基于雙 NVIDIA DRIVE Orin X 智駕芯片，具有 508 TOPS 的 AI 算力，純視覺感知架構擁有 11 個高清攝像頭（其中 7 個 800 萬像素，行業數量最多）、12 個超聲波雷達、9 個毫米波雷達總計 32 個智駕傳感器。

極越純視覺高階智駕的感知能力甚至超越主流激光雷達，3D 精度能達到厘米級，車身周邊環境 360 度全覆蓋，感知距離達 250m，并能識别 200m 内的礦泉水瓶，對運動障礙物速度的識别精度也控制在 0.1 米 / 秒誤差範圍内。除此之外，還能分辨綠植、臨時施工的圍欄、靠邊停靠的故障車輛、預判行人運動軌迹等，通過端到端既能解決感知問題又能解決規劃問題。