新能源管理ღ✿✿✿,凯发k8国际APPღ✿✿✿!凯发K8首页凯发K8国际官网ღ✿✿✿。凯发K8国际娱乐ღ✿✿✿,高速领航辅助——智能驾驶量产竞争的一个高地ღ✿✿✿。去年开始上车交付的就不少ღ✿✿✿,这次有啥稀奇?
自主伺机超车ღ✿✿✿、自动进出匝道ღ✿✿✿、大车避让…这一切不同于之前的智能驾驶系统ღ✿✿✿,丝滑程度让人难以判断是人类在开车ღ✿✿✿,还是AI在开车ღ✿✿✿。
高速高架领航辅助ღ✿✿✿,智己跟新势力比不算快ღ✿✿✿,但在产品上更务实ღ✿✿✿,聚焦中国用户真实的痛点和需求开发ღ✿✿✿。
从绝对速度上看ღ✿✿✿,智己高速NOA的上车也是上汽这家老牌车企在智能化浪潮中追平新势力的标志ღ✿✿✿。
上汽代表的传统车企追求智能化的路径模式凯发APPღ✿✿✿,其实就藏在IM TECH DAY用户专场——
上汽迅速从传统汽车大厂ღ✿✿✿,一跃成为智能汽车变革中备受关注ღ✿✿✿、分量颇重的玩家ღ✿✿✿,甚至先于很多新势力上车量产高速NOA功能ღ✿✿✿,关键就是和自动驾驶明星独角兽——Momenta——找到了默契的合作方式ღ✿✿✿。
智己品牌于2020年底成立ღ✿✿✿,上汽第一次投资Momenta则是在2021年3月ღ✿✿✿。第一款车L7 4月公布ღ✿✿✿,随之而来的即是官方承诺的“端到端”的智能驾驶能力ღ✿✿✿。
这次智己高速NOA公布ღ✿✿✿,既是智己当时“端到端”承诺的逐步兑现ღ✿✿✿,同时也是Momenta从幕后走到台前凯发APPღ✿✿✿,和智己首次以官方身份宣布合作ღ✿✿✿。
Momenta与智己的合作成果IM AD智能驾驶系统ღ✿✿✿,根源Momenta在L4领域积累的MSD自动驾驶系统ღ✿✿✿。
是高阶自动驾驶技术的降维量产实例ღ✿✿✿,也是目前包括百度ღ✿✿✿、Cruise等等巨头正在践行的自动驾驶落地之路ღ✿✿✿。
智己汽车则通过与Momenta的合作ღ✿✿✿,迅速解锁了智能驾驶技能包ღ✿✿✿,以后发者不占优势的身位年轻的母亲中字巴巴鱼汤饭ღ✿✿✿,冲刺到智能车第一阵营ღ✿✿✿。
当然智能汽车意义不仅局限在智能驾驶ღ✿✿✿,包括底层OSღ✿✿✿、智能座舱方面上汽智己有自己的长期积累ღ✿✿✿。
类似的合作方式ღ✿✿✿,还出现在更多行业big name的产品上ღ✿✿✿。比如比亚迪和Momenta成立智能驾驶合资公司ღ✿✿✿,通用汽车投资Momenta并合作为未来中国车型加速开发下一代自动驾驶技术ღ✿✿✿。
乘用车智能辅助驾驶ღ✿✿✿,不同于Robotaxi的“高处不胜寒”ღ✿✿✿,是一个竞争烈度高ღ✿✿✿、技术难度相对没那么大的战场ღ✿✿✿,有大量公司专门做L2ღ✿✿✿,也有车厂选择亲力亲为ღ✿✿✿,还有供应链巨头摩拳擦掌ღ✿✿✿。
车厂的诉求ღ✿✿✿,直指目前智能驾驶量产的一个主要矛盾ღ✿✿✿:智能化对品牌ღ✿✿✿、产品力日益增长的决定性作用ღ✿✿✿,和用户质疑“到底有没有”必要之间的矛盾ღ✿✿✿。
IM AD NOA高速高架领航辅助beta版ღ✿✿✿,在Pilot基础上融入导航指引ღ✿✿✿,可通过封闭高速高架道路的动态路径规划ღ✿✿✿,在设计区域内完成主动变道ღ✿✿✿、自动上下匝道ღ✿✿✿、加塞处理ღ✿✿✿、自动速度调节等行为ღ✿✿✿。
这意味着NOA不再像“蹒跚学步”的幼年辅助驾驶ღ✿✿✿,需要人类“扶上路”才能自己走凯发APPღ✿✿✿,对“出行”这件事在认知层面更进一步年轻的母亲中字巴巴鱼汤饭ღ✿✿✿。
而在路途中ღ✿✿✿,NOA能够和人类驾驶员一样ღ✿✿✿,主动根据情况变道超车ღ✿✿✿。在高速场景下ღ✿✿✿,选择更优的行驶车道其实是最高频的需求ღ✿✿✿。在车流量大的高速公路上ღ✿✿✿,变道机会转瞬即逝ღ✿✿✿。
IM AD NOA能够更好地预测前后车意图ღ✿✿✿,运用毫秒级思考的能力和更像人的加减速变道策略ღ✿✿✿,机智地选择当下通行效率最高的车道ღ✿✿✿。保证安全的前提下ღ✿✿✿,提高通行效率ღ✿✿✿。
当然ღ✿✿✿,高速领航功能智己NOA并非首发ღ✿✿✿,一些新势力正在经受考验ღ✿✿✿,也有不错的反馈ღ✿✿✿。智己NOA的基础功能和他们相似ღ✿✿✿,差异化怎么体现?
——更像人ღ✿✿✿。以机器的逻辑做智能驾驶ღ✿✿✿,也能顺利抵达目的地ღ✿✿✿,但期间各种硬性的“触发条件”凯发APPღ✿✿✿,未免令车内乘客心惊肉跳ღ✿✿✿。
比如在高速上长时间尾随大车ღ✿✿✿,或与大车近距离并行ღ✿✿✿,会给乘客很大的压迫和不安ღ✿✿✿。此时系统判定没有到达避让的阈值ღ✿✿✿,也许它是真的“成竹在胸”凯发APPღ✿✿✿,给突发情况留好了冗余ღ✿✿✿。
但这绝不是一个让人放心的人类司机会采取的策略ღ✿✿✿。智能驾驶系统让人用着不舒服不放心ღ✿✿✿,数据上再好看也没有价值ღ✿✿✿。
面对大车ღ✿✿✿,主动驶离一段距离ღ✿✿✿,不仅是从心理上ღ✿✿✿,也从物理上给系统更宽裕的反应时间ღ✿✿✿。
面对加塞ღ✿✿✿,也不是等到距离迫近到一定程度突然急刹ღ✿✿✿,而是先预测周围车辆的可能行驶轨迹ღ✿✿✿,结合本车的速度信息给出一个平缓ღ✿✿✿、安全的避让策略ღ✿✿✿:
智己NOAღ✿✿✿,在常规L2功能基础上ღ✿✿✿,拓展了自主变道ღ✿✿✿、自主领航等功能ღ✿✿✿。核心价值是在目前人机共驾的阶段ღ✿✿✿,把系统的能力扩展了一步ღ✿✿✿,让它能应对更多的场景ღ✿✿✿,完成高速路段的“重复劳动”ღ✿✿✿,让你用车更轻松ღ✿✿✿。
用户的反馈反映出来一个关键点ღ✿✿✿,那就是智能辅助驾驶要让用户信任ღ✿✿✿,才能发挥真正的价值ღ✿✿✿。
“更像人”的智能驾驶算法适配到量产车型上ღ✿✿✿,其实是Momenta L4完全无人驾驶算法赋能到L2+智能驾驶产品的实例ღ✿✿✿。
数据驱动的算法可以自动解决数据中存在的各种的问题ღ✿✿✿,实现低成本ღ✿✿✿、高效率的迭代ღ✿✿✿。
在这个技术框架下ღ✿✿✿,随着海量量产数据的流入ღ✿✿✿,算法会变得越来越「聪明」ღ✿✿✿,系统不断迭代ღ✿✿✿,自动化解决问题的比例也会越高ღ✿✿✿。
这里的海量数据年轻的母亲中字巴巴鱼汤饭ღ✿✿✿,既可以来自于商业运营的Robotaxi年轻的母亲中字巴巴鱼汤饭ღ✿✿✿,也可以来自搭载了Momenta量产自动驾驶系统的乘用车ღ✿✿✿。
在Momenta这样的技术架构中ღ✿✿✿,量产自动驾驶产品Mpilot和L4完全无人驾驶产品MSD采用的是统一的传感器方案和软件架构ღ✿✿✿。
这也就意味着ღ✿✿✿,量产车辆的数据ღ✿✿✿,可以有效助力L4完全无人驾驶产品的提升ღ✿✿✿。与此同时ღ✿✿✿,Momenta的高阶自动驾驶算法也能反馈最新的技术给到量产自动驾驶产品ღ✿✿✿,从而不断提升量产自动驾驶的能力ღ✿✿✿。
获取海量数据之后ღ✿✿✿,闭环自动化工具链则包含数据采集ღ✿✿✿、回流ღ✿✿✿、分析ღ✿✿✿、标注ღ✿✿✿、模型训练及验证环节ღ✿✿✿,用来帮助数据和算法之间形成快速迭代的反馈闭环ღ✿✿✿,这个工具链可以自动筛选出海量黄金数据ღ✿✿✿,驱动算法自动迭代凯发APPღ✿✿✿,让“飞轮”越转越快ღ✿✿✿。
这个过程不断循环ღ✿✿✿,自动「消化」海量长尾问题ღ✿✿✿,从而低成本ღ✿✿✿、高效率地打通整个链路ღ✿✿✿,而不是依靠「传统」的人工驱动ღ✿✿✿,耗时耗力地调参来解决问题ღ✿✿✿。
所以ღ✿✿✿,智己通过NOA展现出来的水平能力ღ✿✿✿,看似是在相似的功能上优化得更顺滑ღ✿✿✿、平稳ღ✿✿✿,但仅凭以往基于规则的智能驾驶算法和数据利用效率ღ✿✿✿,是无法做到的ღ✿✿✿。
而由技术特征出发ღ✿✿✿,我们也就了解了L4玩家入局乘用车的普遍商业化策略ღ✿✿✿,这也是主机厂与Momenta代表的技术供应商达成合作的关键ღ✿✿✿。
既兼顾了量产成本的现实要求ღ✿✿✿,又为车企更长远的RoboTaxi转型做好了准备ღ✿✿✿。
而之前Momenta CEO曹旭东曾说过ღ✿✿✿,「飞轮只要转动起来凯发APPღ✿✿✿,就很难停下来了」ღ✿✿✿。
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