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我是真没想到,高阶智驾都已经比手机还便宜了。。。

2024-04-13 简体 HK SG TW

今天小编分享的汽车经验:我是真没想到,高阶智驾都已经比手机还便宜了。。。,欢迎阅读。

兄弟们,你们能想象现在的智驾有多便宜吗。

没多久之前咱还在说,智能驾驶就是有钱人的玩具。车企随便整俩激光雷达就是两三万实打实的成本,车主选配两三万起步不说,结果还不一定好用。

结果没过多久,智驾硬體的价格就和脖子哥的基金一样,跌成白菜价了。

前一阵,大疆车载发布了自家   "   成行平台   "   的几款新产品。其中一个只用摄像头的纯视觉版本,不仅支持高速和城市 NOA 这种高阶功能,而且不依赖高精地图,功耗还贼低,基本啥车套上就能用。

重点是,价格只要不到 7000   块钱,很多车上都有的空气弹簧,差不多就是这个数。

如果我是车企,在能升高降低和高阶智能驾驶相比,我肯定无腦选后者。

但问题就在于,都说便宜没好货,同样是搞的纯视觉智能驾驶,马斯克磨了好几年搞出的 FSD ,现在还得卖大几万。刚量产智驾还没一两年的大疆,硬體便宜就算了,軟體还基本不要钱。

它凭啥啊?

结果我正琢磨呢,大疆直接就是一个试驾邀请函的给,行不行的自己来试试。

这我能不去?

毕竟之前试过的大多数智驾,不说都不咋地吧,绝大部分都会时不时抽个风啥的,整的隔壁两三条车道跟着一起紧张,必须时刻盯着。

大疆这套纯视觉方案连激光雷达的深度验证都没有,大概率也是 bug 满天飞,怎么喷它我都想好了。

结果大疆只用了一圈 30   多分钟的试驾,就把我的嘴堵上了。

这次的试驾车其实就是宝骏云朵的灵犀智驾版本,区别在于它把原先车上 32 TOPS 低算力的網域控制器拔了下来,插上用了高通 8650   芯片的的 100 TOPS 高算力控制器。

相比目前主流十几个摄像头   +   一两颗激光雷达   + N 个 254 TOPS 英伟达芯片的智驾方案,这套硬體甚至说得上有些寒酸。

但从体验上看,它却是我试过最好用的智驾之一。

试驾的路线,是一条经过深圳闹市区的大环线。全程 30   分钟左右,途中会经过无数个十字路口,包括几个堵车堵到发红的高峰区。

然而一圈下来,我愣是一次都没有接管过。

在比较简单的开阔路段,它的表现其实和别家没啥区别。加减速舒适,不会突然的点头和推背,变道时车内也没有很明显的拉拽感。

但在一些细节上,它就不只是及格这么简单了。

比如在遇到红灯的时候,它会先把车速刹到很低,比如 10kph 以下,然后用很慢的速度挪到靠近前车的位置再彻底刹停。

我对随车的工程师直接就是一个问,他说他们的算法标定是在摄像头正好看不见前车后轮的时候停下,大概就是间隔 3 米的距离。

这个哥们是真心喜欢,因为我平时就是这么开车的。

另一点就是对大车的避让,试驾途中经过了好几个大车密集的路段,每次大车经过或者需要超过大车的时候,车子都会小幅度的打一把方向绕开它。

而且,这个避让的幅度不是固定的,如果相对速度比较大,避让的幅度就会变得很小,甚至会变得很难察觉;如果相对速度比较小,避让的的幅度就会明显变大,有种想远远绕开的社恐感。

成行平台的算法工程师,估计没少看大车的事故集锦。。。

当然相比这些小细节,我觉得它真正封神的地方还是超快的博弈速度。

一点不纠结,贼果断。

经常开车的朋友们都知道,在一个大路口左转的时候,最难搞的就是不知道旁边的车会转到哪个车道。

要是左边的转大点,右边的转小点,那直接就是一个两面包夹芝士,必须频繁微操。

大疆这套智驾神就神在,它基本复刻了我会做的所有操作。

在左边车离得很近的时候,它会稍稍往右边靠靠;靠完以后,还会再根据右边车辆的位置,再往左边调调。

实际的体验就是,我看左边后视镜的时候它在对付左边车,我看右边后视镜的时候它也开始处理右边的车。

人车合一了属于是。

遇到行人横穿马路也是一样,其他家的智驾就是一个素质极高,一定会等在原地让行人先过。过去了还好说,要是行人素质也高打算让车,就会出现两边疯狂互让的情况,谁都过不去。。。

大疆的做法则是,你让我?那我过了。

在遇到的几次行人博弈里,如果遇到行人让车,试驾车都会很果断的加速通过,虽说看着素质没那么高,但通行效率是实打实的提升了。

然后就是我觉得最最最最厉害的地方了:后方来车规避。

试驾途中有这么一个场景,直行车道,左边突然窜出一台横穿的小电驴。这时候一般向右规避就完事对吧,但此时后方还有一辆准备加速通过的公交车,继续变道必然怼上。

这时候一般的智驾就歇菜了,停在原地需要接管,但大疆的决策是停止变道的过程,刹到安全的车速,等公交车通过之后再重新起步。

还有一个我差点就要去二次元的场景。

那时候我们需要去最右边的车道右转,我的注意力放在看它多车道变道的表现上了,完全没看见侧面有一个泥头车也要走这条右转道。

结果应该是从后摄像头里看见了,智驾直接一个大方向把车拉了回来,用很小的缝隙把泥头车让了过去。

随车的工程师一阵夸我胆大心细,其实我是真没看见啊。。。

所以一圈开下来,我会觉得成行这套系统总体来看是有细节、有操作而且表现非常稳定的,如果最后上车全量推送的版本能和这次试驾一个水平,我可能真的会在日常的驾驶里频繁的使用它。

至于为啥大疆能只用几个摄像头和这么点算力搞定高阶智驾,他们在发布会上也大概说了一下,什么算法优化好啦,感知精度高啦,比较玄乎。

里头比较有意思的是一个名叫神经网络轨迹预测的技术,就是高算力網域控内置的 Transformer 模型能够根据摄像头看到的运动物体,通过 AI 预测出它的运动轨迹。

然后判断这个未来的轨迹会和行车线有啥冲突的地方,再反过来控制现在的车辆。

就 ... 见闻色霸气嘛。

不过相比探究他们是怎么实现的,我觉得这次试驾传递的更重要的信息是,之前车企们靠堆硬體、堆算力搞智驾的思路,可能真的错了。

很长时间以来,车企们对于智驾一直都有着很严重的   "   火力不足恐惧症   "  ,为了尽可能多的收集路面上的信息,各种摄像头、激光雷达必须拉满,像阿维塔,一台车上光是激光雷达就有三颗。

为了设计足够多的规则算法来应对各种棘手的问题,高算力的芯片必须安上;像蔚来, 256 TOPS 算力的英伟达 OrinX 一用就是 4 块。

但其实在许多车型上,有很大一部分算力是被用来   "   捋清问题是啥   "   而不是   "   解决问题   "  。

举个例子大家就明白了。

在啥传感器都有的车上,激光雷达、摄像头和其他硬體在收集完信息以后,还有个合在一起分析的过程。不仅要把时间轴对齐,保证空间的一致,还得商量好以谁的信息为主。

比如摄像头识别横向移动过程的精准度比各种雷达强很多,而遇到粉尘、雨天等视线不太好的天气激光雷达的效果会更好。

这时就得按照不同情况,让传感器们对齐颗粒度。

这还只是不同传感器之间的配合,就连摄像头的内部也有很多配合问题需要解决,像是识别本车道目标一般是依靠前视摄像头,如果是识别旁车道目标那就得用侧视摄像头。

要是距离太近,雷达会有回波问题,还得依靠泊车摄像头。

总之就是多传感器算法这玩意,工程师能想到的场景越多,硬體之间配合的规则就越复杂。

而就像电路设计一样,为了确保一个规则能跑通,还得设计一大堆保证它能实现的验证功能。

对于算法能力不太行的车企来说,最后大概率就会变成代码の屎山,导致很多算力被浪费。

算法能力强的最近就开始缓过神来了,屎山越高越大肯定不是事啊。

那与其用上一堆传感器搞得高不成低不就的,还不如老老实实从底层开始做优化和研发,把其中某个传感器的能力拉满。

这样不仅不用这配合那配合的,芯片也用不着那么高算力了,雷达摄像头的钱也能省下不少。

所以像是华为、大疆这些企业,最近就开始用精度更高的视觉信息为主,减少激光雷达的数量或者干脆就不用了。

而且,更低的算力和硬體功耗要求,也意味着更多便宜的车型也能智驾起来了。

就比如大众就表示自家的途观在 2025 年会用上大疆智驾,脖子哥在大众集团内部的朋友也悄咪咪地告诉我,保时捷和奥迪目前也正在考虑采用大疆或者华为的智驾方案。

或许马上,几万块的比亚迪或者五菱宏光就也能高阶智驾了。

这么一想,现在如果还有啥新车还在吹自己激光雷达用得多,那大概率是算法能力不太行,在靠堆料打肿脸充胖子呢。

说的是谁,欢迎兄弟们对号入座。

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