蔚来的 2021 年要怎么走?

· Jan 21, 2021 333

1 月 9 日,蔚来在成都举行了 2020 年 NIO Day,发布会信息密度极高:首款轿车 ET7、激光雷达、固态电池、算力超 1000TOPS 的计算平台……这些内容在业内也引发了非常热烈的讨论,即便已经过去这么久,但是讨论仍未停止。 大家讨论的点集中在几个点:激光雷达、固态电池、算力超 1000TOPS 的超算平台以及 NAD 自动驾驶。从 NIO Day 活动结束到第二天下午六七点,蔚来创始人、董事长、CEO 李斌和蔚来联合创始人、总裁秦力洪接受了多场来自媒体的采访。 透过这些采访,我们试着来理解这么三个问题:蔚来为什么下放这么多黑科技?蔚来接下来的自动驾驶要怎么走?以及蔚来在今年又有哪些动作? 接下来,enjoy。 蔚来为什么下放这么多黑科技? 固态电池:2022 年第四季度开始交付 先来说固态电池,目前,不管是磷酸铁锂电池还是三元锂电池,从电化学层面来看进展已经非常缓慢,创新空间主要还是来自工艺以及生产制造方面,比如现在的 CTP 技术(跳过电池单体到电池模组的步骤直接将电池单体组装为电池组),以及特斯拉的 CTC(车身底盘一体化)。这基本上就是现在锂离子电池的极限了。 而固态电池具有能量密度大、减重等优点,被认为是极有可能取代锂电池的下一代电池技术,李斌表示,固态电池现在在行业里最大的挑战是它带来的好处还不足够抵消成本提升。但是蔚来的优势就在于车电分离,所以算账的逻辑跟别人不太一样。 他举了这样一个例子:「 比如说 NIO Day 很多用户从外地开过来,这种需要超长续航的场景对于固态电池来说就有意义。到明年比如说几十万用户这里面可能有 1%、2%类似场景的需求,就有一定的量在那里。从商业模式的角度讲,就可以实现闭环。」「 如果只是和新车绑定销售,很多开发费用平摊不过来,因为用户不一定选装它。所以固态电池能够提前量产跟我们独特的商业模式有关系。」 蔚来表示, 固态电池会在 2022 年第四季度开始交付。 当被问到是哪家供应商时,李斌则闭口不谈,只是说蔚来与固态电池供应商之间有着非常紧密的合作关系且肯定是业内领先的公司。「 我们和合作伙伴一起加快量产,我相信可以把整个行业车上量产的时间至少提早 1-2 年。」 激光雷达:明年第一季度随车交付 作为行业内公认的实现高级别自动驾驶不可缺少的传感器,激光雷达在今年获得了极大的关注度,新势力领头羊的蔚来在自己的第一台轿车上也上了激光雷达,名曰:Aquila。 从参数上来看,这款激光雷达的素质很高:号称是目前世界上看得最远的激光雷达,拥有 120 度超广视角,等效 300 线高分辨率,可探测的最远距离达 500 米;采用 1550 纳米激光,避开了人眼敏感的 900 纳米波长;此外,这款激光雷达还拥有独创的动态聚焦功能,可通过局部的点云加密获取更精确的三维信息,能够更好地追踪车辆和行人,提高自动驾驶的可靠性和安全性。 一位激光雷达业内人士对这款激光雷达的评价是这样的:「 挺不错的,量产的话。」 显然,性能是有的,但是能不能量产是一个问题。李斌透露,激光雷达的选择,要满足「 能量产、时间上来得及、符合(蔚来)长期技术路线」,当时看了十几家激光雷达厂商,最终定了 Innovusions。但是,当被问到是否有 Plan B 的时候,李斌回答了两个字「 没有」。也就是说, 蔚来决定将自己的 NAD 自动驾驶的激光雷达完全押注在 Innovusion 这家初创企业上,不得不说,真的是非常大胆。 至于成本,据去年蔚来资本对 Innovusion 的介绍, 在保证质量的前提下,Innovusion 正在从工程化、国产化以及出货量三方面探索降成本的突破,有望在年内(2020 年)将高性能激光雷达成本控制在百元美元范围。 不过我觉得,第一批上车的激光雷达,成本不会低。 算力超 1000TOPS 的超算平台:明年第一季度随车交付 蔚来这次不再沿用 Mobileye 的方案,转用了英伟达自动驾驶平台,上了英伟达 NVIDIA Drive Orin 芯片,把算力直接怼到了 1000+TOPS。在发布会当晚,李斌表示,ET7 会是全球第一款搭载 NVIDIA Drive Orin 的量产车。 而在此前,不管是理想还是小鹏,都曾表示会上英伟达的 Orin 芯片。「 我们(蔚来)让它把计划提前了,比行业原来期望的量产时间提前了不少。」 在接受媒体采访时,李斌这样说道。 至于为什么把算力堆那么高,李斌表示,未来几年自动驾驶算力会迎来大幅增长。「 因为现在算力涨太快,如果没有一些提前量,将来会比较被动。」 此外,蔚来把轿车 ET7 的交付时间点定在了明年一季度。不管是固态电池、激光雷达还是超算平台,每一个都对蔚来的工程能力提出了非常大的挑战。李斌透露, 蔚来把很多合作伙伴的量产时间都提前了差不多半年。「 细节不多说那么多了,我们就说能不能量产,如果量产不了我们就和其他人合作了,或者我们想办法帮助合作伙伴量产。」 简言之,蔚来今年的压力真的非常大。 NAD:蔚来对自动驾驶的长期思考 这次的 NIO Day 上,蔚来重新梳理了自己的自动驾驶发展路径。自动驾驶分为感知、规划、决策、控制四个部分。此前,蔚来把最难的感知部分交给了 Mobileye,自己做剩余部分,现在转用英伟达平台,标志着蔚来正在构建从地图定位到感知算法,从底层系统到控制策略的全栈自研能力。 在李斌看来,从 2017 年、2018 年到 2025 年,这七八年时间是自动驾驶电动汽车逐渐找到终极产品形态的过程。「 从客观层面来看机械硬件的迭代周期是四五年,但是智能化的软硬件迭代非常快,如何保证现在打的地基(硬件配置)能够让楼宇越搭越高(自动驾驶越来越好),非常考验判断力。」 从 33 个高性能感知硬件的超感系统 Aquila 以及算力超 1000TOPS 的超高算力平台,再到将自动驾驶融入到整车设计,这是蔚来对于自动驾驶的一个长远思考。 而这, 也对蔚来的自动驾驶软件研发能力提出了非常大的挑战。 于是我们看到,在最近的几个月里,蔚来积极寻找相关人才:引入原 Momenta 研发总监任少卿和前小米芯片负责人白剑,前者是视觉感知方面的技术大牛,而后者拥有芯片背景。可以预见的是,在接下来的一年里,蔚来引入算法大牛的动作不会停止。 接下来的一个问题就是 NAD 的定价。NAD 的 19 项安全与驾驶辅助功能 ET7 全部标配,完整功能则采用按月订阅模式,月费 … 继续阅读

首试威马 Cloud AVP:真无人自主泊车要来了?

· Jan 21, 2021 333

试想一个场景:你开车到达停车场的入口,下车之后车子在无人状态下自动驶入停车场内,寻找并泊入可停靠的车位。驶出停车场也同理,只需手机远程一键式操作,车辆依然会在无人状态下自动驶出停车场,安全停到你的面前……. 现在,这个场景可以实现了。 1 月 19 日,威马在其星晖智能基地举行了全新智能纯电动 SUV W6 的量产仪式,新车将会在今年上海车展正式交付。不过,在这次的活动上,新车并不是重点,其搭载的全球首个「 云端智能无人泊车系统」(Cloud AVP)」 才是主角。 云端智能无人泊车系统」(Cloud AVP),由威马汽车深度联手百度 Apollo 平台研发打造,用户可通过手机一键式完成在无人干预情况下的自动驾驶、躲避障碍物、车位智能搜索和自主泊入、泊出等功能,实现停车场景下的无人驾驶功能。 硬件层面,新车搭载了高通 8155 芯片、5G 基带及自研的自动驾驶域控制器,部署 22 个传感器,包含 5 个 77GHz 毫米波雷达、5 个摄像头及 12 个超声波雷达。这基本上就是市面上主流的传感器配置。此外,这台车的算力也达到了「百万级 TOPS」。不过需要注意的是,这个算力并不是放在车端,而在云端。 威马汽车创始人、董事长兼 CEO 沈晖表示:「 对于智能汽车,特别是有无人驾驶的智能汽车,本地算力非常关键,但云计算、边缘计算带来的力量更加强大,因为你本地算力不管硬件堆到什么程度,会有成本以及可靠性的问题,所以我们的路径跟很多友商不一样,我们强调的是综合算力,我们云端+车端算力加起来达到了百万级 TOPS。」 那么,这套系统如何工作呢?首先,依靠车身周围的众多传感器去采集信息,之后这些数据会上传到云端,而后利用百度云端服务器计算于推演行车路线并匹配最优泊车路线,推演完成之后会下发到本地,车子完成自主泊车。 说了这么多,那么 Cloud AVP 的表现到底如何? 体验如何? 云端自主学习泊车,顾名思义就是车子通过自我学习,学会泊车。直接上视频吧:(威马 W6 自主学习泊车)使用该功能前,首先要为车子添加学习出库和入库路径。 比如设置一条从小区内自己的车位到家楼下的自主出库路径。首先打开车上的「学习型自主泊车」功能,先驾驶车子在这条路径上行驶,让车子分别学习出库到入库的动作和路线。 注意:使用该功能时,车速不能高于 15km/h,路线总长不能超过 50 米,与此同时,车机屏幕上也会实时记录你的行驶长度,以免超出可识别范围(不过车上的工作人员告诉我,实际上路线长度到 100 米)。(已经超过系统提示的 50 米,但是自主泊车依然有效)(用户可以通过屏幕设置车位名称)之后,数据会上传云端,完成出库动作的学习。系统显示整个记录过程需要大约 10 分钟,但是实际亲测 2-3 分钟就完成了学习,入库的学习同理。(学习过程:能够看到车停的并不标准)(自主泊车:车很端正的停在车位中间)一个小细节:即便你最终在系统自主学习入库的时候把车子停歪了也不要紧,因为在系统执行入库动作的时候,会自动停在车位中间。对于新手司机来说,这个功能简直就是福音啊。(自主泊车学习完成后的界面)系统学习完出入库路径之后,我们就可以下车,使用手机来让车子真·无人自主泊车。具体来说,在威马手机 APP 上找到智能泊车按键,而后泊车系统会进行自检,然后用户选择入库/出库路线,之后车子会自动执行相关操作。 这里威马加入了一个很有意思的环节:在系统进行自主泊车的时候,用户需要在手机屏幕上画圈,之后就可以将手指停在屏幕中间(手指离开屏幕,泊车就会停止): 但是在这个过程中,用户也不能闲着,依然要做为泊车系统的最后一道防线。如果发觉有突发情况,手指离开屏幕,车子就会马上制动停止泊车,保证行车安全。 也就是说,人依然是系统的责任主体。 说到制动,这里还得补充一条,为了保证车子能够精准执行决策动作,威马在这台车上使用了新一代的转向电机、集成电驱以及 i-booster 电动助力刹车,具体提升内容,看图(嗯,确实是下了不少功夫): 而从上面的视频中能够看到,在执行出库/入库的动作很果断,系统运行流畅稳定,唯一美中不足的一点是 车速有点慢 ,如果在车流较多的停车场,可能会影响到其他车辆的通行效率。威马工作人员告诉我们,不管是这台车还是手机上的泊车 UI,都还不是最终版本,仍在不断优化中。 当然,这还不是这套系统的全部能力。威马表示,今年年内将会通过 OTA 的形式逐步开放针对更多场景的高级辅助驾驶功能,大家可以期待一下。「战略加速的一年」「2021 会是威马战略提速的一年,威马将在产品、智能化、渠道、技术等多线程加速奔跑。」 沈晖这样说道。 事实也正是如此。2021 年的威马,有很多事情要去做:除了要在上半年新上市的 W6 外,威马亦会有 新的产品布局 2B 出行领域的发展 ,从而实现『2B+2C』 双线并进,推动智能电动车的普及。下半年,威马轿车战略也会正式开启。同时,今年威马将加速新技术、新应用的研发节奏,如:换电技术、高续航电池、热管理 3.0、下一代全新智能整车平台等。同步进行的还有威马的出口计划——2021 年将重点进军欧洲市场,先从 2B 出行端展开尝试,强化威马全球智能纯电汽车普及者的地位。 此外,别忘了,威马正在寻求科创板上市。按照目前资本市场对新势力暧昧态度来看,威马募集的金额不会低,这将进一步助力公司发展。 一直以来,低调的威马在新势力中的声量并不算大,在蔚来、理想、小鹏这三家上市之后更是如此。但是借着这次发布会,沈晖透露了很多接下来一整年威马要去做的事情,向外界透露了一个非常强烈的讯号:2021 年,威马要发威了。 行文至此,也无需再言,且看威马如何在今年「 牛」 转乾坤吧。

Mobileye 的自动驾驶野心:改变行业游戏规则

· Jan 14, 2021 333

因为全球疫情的缘故,所有活动都转移至线上,导致今年的 CES(国际消费电子展)非常冷清,线上终究没有「 眼见为实」 来得爽。 但是,Mobileye 依然没有让我失望,在油管上放出来英特尔公司高级副总裁、英特尔子公司 Mobileye 总裁兼首席执行官 Amnon Shashua 教授的演讲视频。看到一个小时的总时长以及熟悉的「 授课式」 演讲模式,竟然有点欣慰,等待还是值得的。 先来看 2020 年 Mobileye 的成就: Mobileye 芯片产品出货量达到 1930 万片,去年同期为 1750 万片,同比增长 10%,同时也创造了 Mobileye 出货量新高。而且,这还是在去年疫情席卷全球,Mobileye 停产 3 个月的情况下取得的成绩 ,这样一看,Mobileye 在去年的表现让人印象深刻。 这次,Mobileye 也将旗下的业务进行了梳理,让我们能更直观的了解其现在的业务模式: 从 PPT 内容来看,Mobileye 的业务主要分为两大块:辅助驾驶+自动驾驶。 辅助驾驶方面,通过两种方式来创收:第一种,售卖带有嵌入式软件的 EyeQ 芯片(这也是目前 Mobileyde 的主要收入来源);第二种,提供自动驾驶域控制器,这是 新增业务 ,基于这个域控制器,Mobileye 甚至开发了一套环绕式视觉高级驾驶辅助系统(Mobileye SuperVision™),使用 2 个 EyeQ®5H 高算力驱动 11 个摄像头来实现 ,这也是 Mobileye 首次承担独立的辅助驾驶系统方案提供商的角色。 我们能够得到的信息是:这套系统首先会在吉利、领克的车型上率先下放,量产时间设在今年的 Q4。 自动驾驶方面,则是 Mobileye 为成为出行服务提供商所做的布局。这个部分分为三块内容,一是提供自动驾驶系统(SDS),二是车辆即服务(VaaS)业务,三是出行即服务(MaaS)业务。后者都是基于 Mobileye 提供的自动驾驶汽车套件实现。虽然目前自动驾驶想要实现真正的落地运营还比较遥远,但是提前布局不是坏事。 这次,Shashua 将演讲内容重点放在两大块上:地图和传感器。 激光雷达/雷达站上 C 位 在这次演讲中,Lidar(激光雷达)和雷达被 Shashua 提及次数最多。不仅如此,Mobileye 甚至专门用一个章节来讲 Mobileye 对于雷达和激光雷达的思考,此举着实罕见。 Mobileye 开发了两套自动驾驶子系统:camera subsystem(纯视觉子系统)和 radar/LiDAR subsystem(雷达/激光雷达子系统)。(纯摄像头解决方案)这次 Mobileye 将讲演重点放在了雷达/激光雷达子系统上。 在明年的雷达/激光雷达子系统上,Mobileye 将会搭载 Limunar 的 ToF 激光雷达(ToF 全称 Time of Flight,是一种激光雷达的测距方案,激光雷达以采用的测距方法来进行命名)。采用三颗 Limunar 的激光雷达来实现 360 度覆盖(也就是说单激光雷达视场角 120 度)除此之外,全车还会搭载 6 个雷达,实现另外一层 360 度感知覆盖。Mobileye 会依靠这种系统来实现端到端的自动驾驶。 Shashua 表示,到 2025 年,Mobileye 想要实现两件事:自动驾驶功能更好& 成本更低 。Mobileye 想到的办法是:将摄像头、雷达、激光雷达均作为独立系统使用,这样就能在车子前部形成 3 重冗余,剩余的部分通过雷达和摄像头来组成双重冗余。 不得不说,Shashua 真的想得很远。如果未来自动驾驶系统按照这个构思来推进,就需要从传感器上获取更多信息和细节。从 Mobileye 现在的进度来看,纯视觉方案已经非常成熟,压力就来到雷达和激光雷达这一边。Mobileye 需要更好的激光雷达和雷达传感器(成像雷达)。 于是 Mobileye 准备自己亲自动手。 在成像雷达的构建上,Mobileye 的母公司英特尔重要可以发挥作用了。众所周知,Intel 在半导体领域有很深厚的积累,那么效果怎么样呢?看下面这种图的左右对比: Shashua 表示,Mobileye 的软件定义成像雷达拥有 2304 条通道,100dB 的动态范围和 40dBc 的旁瓣电平,使雷达能够构建一个足以实现支持自动驾驶策略的传感状态。凭借完全数字化和先进的信号处理技术、多种扫描模式、丰富的原始探测和多帧跟踪,Mobileye 的软件定义成像雷达代表着自动驾驶汽车在架构上的范式转变,从而实现了性能上的重大飞跃。 … 继续阅读

小鹏汽车 NGP,目前国内体验最好的领航辅助驾驶?

· Jan 12, 2021 333

高速领航辅助,顾名思义,一个面向高速场景推出的辅助驾驶功能。即支持车辆基于导航规划的路线,在高精度地图覆盖的高架、高速公路上实现自动变道超车、自动进出匝道。可以预见的是,今年一定会是高速领航辅助爆发的一年。 10 月 23 日,赶在小鹏智能日之前,我们体验了小鹏 P7 的 NGP(自动导航辅助驾驶)工程版。经历三个月的操练,NGP 再次迎来进化,成为 NGP Beta 版。 那么,在这背后,小鹏汽车具体都做了哪些工作呢?小鹏汽车自动驾驶产品总监黄鑫表示,在这几个月里,NGP 经历了 12 次大版本迭代,91 次小版本迭代,同时进行了百万级道路里程测试,并带来四大提升:软件更稳定、行驶更安全、交互更顺畅、使用更方便。 此外,小鹏汽车自动驾驶团队表示,要在春节前完成 NGP 的推送。这对于小鹏 P7 车主来说是一个福音。 那么,NGP beta 版的实际表现到底如何?接着往下看。 NGP beta 版的改变 相比于工程版,最大的改变还是人机交互层面。这次,小鹏直接把高精地图融入 NGP 做了一套高精地图版导航地图。 这套 UI 包含的信息并不少,告知车辆当前的状况以及接下来要采取的操作(比如超车),同时加入语音播报或者音效提醒,让用户更加安心。此外,系统边界清晰。在何种情况下需要接管以及对于风险场景也会识别并告知给用户。 至于整个界面设计,非常的流畅顺滑,得益于高精地图的加入,我们能够看到相比现在导航地图更多更丰富的细节。同时小鹏把自己传感器识别的内容融入地图内,让用户在车内就能对于周遭行驶环境了然于胸。同时,整个地图支持翻转、放大、缩小等等操作,丝毫没有延迟。能够看得出,小鹏自动驾驶团队确实是下了很多功夫。而且,这种细节更细腻、更丰富的地图确实看着很爽(后附视频)。(NGP beta 版识别锥桶,并准备进入快车道)实际体验如何? 话不多说,马上进入体验环节。我们行进路线是这样的: 至于体验,直接上视频吧,大家的观感会更直接: 直接说 NGP 让我印象深刻的几个点: 1、效率很高,在整个行车过程中,NGP 都能选择最有效率的一条车道。在视频中,其实你能看到:在本车道车很多的情况下,NGP 都能很快切换到车速更快的那条车道,然后尽快把车速拉到最高。而对应到特斯拉 NOA 上,如果已经切换到最左侧的快车道上,那么特斯拉会一直在压着这条道行驶,而不会切换到旁边更顺畅的车道上。 2、变道足够果断。NGP 在变道之前,会有语音提醒,这一点非常好,能够增加用户使用该功能的安全感。而且,在语音提醒结束,NGP 就开始变道,非常果断。 3、语音提醒很贴心:除了变道,在车辆在执行超车,进入匝道以及 NGP 退出等操作前,系统都会通过语音提醒,增加用户使用功能的安全感,同时在天气状况不好亦或者前方有施工等情况下,系统也会播报。 4、过匝道,入乡随俗。现在,大家做高速领航辅助功能,对标对象默认是特斯拉的 NOA,特斯拉的 NOA 在过匝道的时候,会在极短的时间内把车速降到 40km/h,首先这个瞬间减速带来的感受就让人不爽;其次,当看到匝道上每台车都比你快,你心里会发慌,这一点体验有点差。但是 NGP 除了会根据限速标识,也会根据其他车流的速度来做适时的调整。这一点明显就更人性化,这也是本土作战的优势。 5、大货车「 专项场景」:这应该是新增的条目。这一点可能无法直观用视频来分享,因为 NGP 的处理很细腻。比如,前方右侧货车压线,车子就会提前预判适当刹车,但是这个动作幅度并不大,体感也没有特别明显。由此也能看出,小鹏确实是把行为预测的相关内容融入到 NGP 中。 这张图来自拍摄的另一段视频,在检测到前方车辆有要并线的意思(行为预测),P7 就会提前反应(减速)。一个细节:中控台上的前方大车也用暗色标注出来,团队确实用心了。 6、隧道内表现稳定。在我试乘的路段中,我们选择了一条新的路径来做 NGP 的测试,其中有一段路是要穿隧道,但是 NGP 的表现很稳定,这不仅得益于高精地图,还有来自三重高精度定位硬件(GPS+RTK+IMU)+ 即时定位与地图构建技术(SLAM)的加持,三种技术相互作为互补,增加了系统在隧道内表现的稳定性。 7、降级体验流畅。这也是值得夸赞的地方。虽然在高速路段上有高精地图的覆盖,但是在某些地方还是会出现地图缺失的现象,但是 NGP 在这一块的处理很流畅,会从 NGP 切换到辅助驾驶(LCC),然后再切回到 NGP,除非专门去盯着屏幕看,否则这个升降级的过渡并不明显。(高精地图偶有缺失的路段)当然,有亮点自然也有需要提升的点。 系统退出的逻辑需要优化: 在某些情况下,系统会突然退出且没有任何提醒,这就需要驾驶员有很快的反应能力,同时也会影响到行驶安全。 在车流较少的情况下,系统拥有非常不错的表现,但是当车流增多之后,系统就有点力不从心了。比如视频的 12:26,NGP 准备驶出匝道(一般是提前两公里开始变道操作),但是此时恰好碰到车流较多,P7 始终变不过去,最终退出,驾驶员进行了接管。由此来看,NGP 仍有不小的成长空间。 当然,不只是小鹏的 NGP,特斯拉 NOA 同样也有类似的问题,需要特斯拉在中国本土场景的「 驯化」 上,多下功夫。 高精地图导航屏占比有点太高: 就目前来看,将高精地图导航显示在中控上,能在一定程度上增加用户使用 NGP 的安全感,但是这套东西的占用的面积太大。传统地图和高精地图导航,用户只能选其一,相对来说不那么友好。 另外要说的一点是,目前小鹏汽车的 DMS(驾驶员监控系统)并未启用,等到今年第二季度才会正式启用,届时,整个 NGP 的使用体验以及安全性将得到进一步提升。 小结 总的来说,这套系统的体验足够让我惊艳。不过有试过 NGP 的同行发出质疑,觉得这套系统不够激进,但是我并不这么认为。我觉得, 相比于激进,安全更重要。 这也是小鹏汽车值得称赞的一点。 小鹏汽车表示,未来如果用户在第一次启用 NGP 的时候,需要通过「 考试」 才行。这其实是对用户负责的一种表现。在和小鹏汽车副总裁李鹏程聊的时候,他也表示,安全非常重要。现在的一个问题是,如果这个账号的号主通过考试,那么他的家人即便不考试也能使用 NGP,这会造成一定的安全隐患,所以车内驾驶员监控系统要更快推出才行。 按照黄鑫的说法,目前 beta 版也只是做到了预期功能的一半,所以我们可以期待一下 NGP 接下来的成长,除此之外,黄鑫表示,今年还会进行停车场记忆泊车等工作的开发。 总而言之,小鹏汽车今年在辅助驾驶上的任务量不小啊。

轿车 ET7、150kWh 电池包、自动驾驶 NAD:蔚来的惊喜都放在了明年?

· Jan 09, 2021 333

Always Forward 前行,这是这次蔚来 NIO Day 的主题,依然是由 用户全程操办 。甚至于,今年的主持人也直接换成 NIO Radio 主持人,连请主持人的钱也省了,嗯,会玩。 故事的开头也还是那么一致:感谢车主。用蔚来创始人李斌自己的话来说,就是「 劫后重生」。「2020 年对于蔚来来说,是劫后重生的一年,是每一位用户的勇气、乐观、爱心和对美好的追求,让我们坚持了下来。谢谢你们。」 接下来,我们直接进入今天的正题。 全新轿车 ET7,ready for tomorrow 大家心心念念的轿车,终于来了。先看价格: ET7 提供两个版本,一个 70 度电,一个 100 电,补贴前起售价人民币 44.8 万元,BaaS 方案补贴前起售价人民币 37.8 万元。 先别急着喊贵,接着往下看。 新车尺寸信息如下:ET7 整车长 5098 毫米,宽 1987 毫米,高 1505 毫米,轴距超过 3 米(3060 毫米)。 颜值方面,依然是蔚来的家族化设计,设计以简洁大气为主,这就是仁者见仁(明天带来更详细的解析内容): 内饰部分,ET7 也是走了一个简洁路线,直接上图,不知道各位看官会不会觉得有点简约: 虽然在主要的布局上,比如中控、仪表以及 NOMI 的设计上,蔚来还是沿用此前的家族化设计,但是还是动了不少心思。 而在智能化方面,蔚来真的是下了狠手:ET7 应用了蔚来第二代数字座舱技术,基于第三代高通骁龙 ™ 汽车数字座舱平台和高通骁龙 ™ 汽车 5G 平台搭载,拥有更强的车载移动互联与通讯能力。NOMI 的能力也会持续进化,至于到底又有了怎样的新能力,李斌并未透露。 无钥匙进入方面,蔚来采用了基于 UWB 的无钥匙进入系统。 好处有哪些呢?可以实现厘米级的高精定位。可以这么说,这个方案比现在市面上使用蓝牙实现无钥匙进入体验更好。此外,使用这种技术,可以有效避免中继站攻击,降低车辆被盗的风险。 虽然只是一个很小的改进,但是在增加用户体验上,蔚来确实是用功了。 蔚来在这款产品上的诚意还不止如此,光是在现场,就听到不下五六个标配配置,具体配置看图: 至于自动驾驶部分内容,我们放后来来讲,因为真的太劲爆了。 至于性能表现,自然也不会差。新车风阻系数低至 0.23Cd(数值越低越好),最大功率 480kW,最大扭矩 850N·m,百公里加速 3.9 秒。同时全车标配空气悬架和 4D 智能车身控制,官方表示:「 融合高精地图与传感器的 4D 动态车身控制系统,可提前感知路⾯颠簸主动调节悬架 」。居然连高精地图都用到了,不禁让人对这款车充满期待。 而在续航方面,搭载 70kWh 电池包 NEDC 续航超 500 公里,搭载 100kWh 电池包续航超 700 公里,这还没完, 新车续航最长能超过 1000 公里。 而这,就要归功于蔚来 150kWh 电池包。 150kWh 电池包 在这次发布会上,蔚来发布了 150kWh 电池包。该电池包采用先进的量产固态电池技术,实现了 360Wh/kg 的超高能量密度。 李斌表示,未来, 所有蔚来用户都能升级到 150 度电池包。 这就一下子凸显出蔚来构筑的换电体系的优势所在,即便是最早的一批用户也能惠及到。 那么,具体会带来怎样的效果提升呢?直接上数据:2018 款 ES8 续航会超 730km;全新 ES8 超 850km;ES6 和 EC6 超 900km;ET7 超 1000km(基于 NEDC 工况)。这确实让看的很激动。 至于交付时间,李斌表示,正在加紧推进量产,明年四季度开始交付。这个时间点,确实是有点远。 自动驾驶 ,全栈自研 终于,NIOPilot 要迎来新的进化。从辅助驾驶到自动驾驶,蔚来推出自己的 NAD。 废话不多说,直接上传感器配置吧(李斌将之称为 AQUILA):11 个 … 继续阅读

打响国内激光雷达上市第一枪,禾赛科技谋求上市

· Jan 08, 2021 333

2021 年,必定是激光雷达爆发的一年。 短期内在自动驾驶视觉路线上无法赶超特斯拉的众多车企们,纷纷换道激光雷达。BBA、丰田、本田,国内的长城、ARCFOX,以及一众新势力代表(蔚来、理想、小鹏)均在列。同时,众多搭载激光雷达的车型也会从今年开始逐渐落地。 激光雷达赛道上的选手们,经过多年隐忍,终于要迎来曙光。国外,激光雷达企业 Velodyne、Luminar、Aeva、Innoviz、Ouster 纷纷谋求上市(部分已经上市),而在国内,禾赛科技率先拉响了上市的号角。 禾赛科技是谁? 禾赛科技是我国一家激光雷达制造商。主营业务是研发、制造、销售高分辨率 3D 激光雷达以及激光气体传感器产品。其中,面向广义机器人应用的激光雷达为其核心产品。(广义机器人:包括具有无人驾驶功能的汽车,也可称之为轮式机器人,另外还包括实现无人清扫、无人运送等功能的新型服务机器人)。 禾赛从 2016 年初开始自主研发激光雷达,逐步进入了无人驾驶激光雷达领域。其产品已服务的客户包括:北美三大汽车制造商中的两家、德国四大汽车制造商之一、美国加州 2019 年 DMV 路测里程前 15 名中过半的自动驾驶公司,和大多数中国领先的自动驾驶公司。 截至目前,禾赛已完成累计超过 2.3 亿美元融资,投资方包括德国博世集团、光速、百度等全球知名的行业企业和投资机构。(信息来源:企查查)基本面 我们主要来看其近 4 年来的表现(2017 年、2018 年、2019 年、2020 年 1 月-9 月)。 营收: 四年营收分别为 1947 万元、1.32 亿元、3.48 亿元、2.53 亿元。 净利润: 亏损为主,亏损 2427 万元、盈利 1611 万元、亏损 1.49 亿元、亏损 9379 万元。 研发投入: 逐年增加,分别为 2940.99 万元、6183.93 万元、16839.23 万元及 16312.93 万元,占营业收入比例分别为 151.02%、46.54%、48.32%及 64.43%。 主营业务毛利率: 毛利率很高,分别为 74.87%、75.62%、76.24%及 71.19%。 主要产品: 禾赛的主要产品包括激光雷达和激光气体传感器,我们主要看前者。其激光雷达产品主要为基于飞行时间法测距的机械旋转式及半固态式激光雷达。 凭借在无人驾驶领域激光雷达的技术积累,禾赛针对不同场景的特点与需求,陆续开发了多个产品线,如适用于无人驾驶领域的 Pandar128、PandarQT 等,适用于 ADAS 领域的 PandarGT 等,适用于机器人领域的 PandarXT,适用于车联网领域的 PandarMind。 目前来说,禾赛的客户群主要还是集中在无人驾驶领域,并逐渐向高级辅助驾驶领域扩展。 为什么要上市? 这个问题其实说的不只是禾赛,而是所有的激光雷达厂商。这里有三点原因。 首先,激光雷达行业是一个技术密集型行业,企业核心竞争力来自于新技术、新产品的持续自主创新能力、生产工艺的不断改进、生产线的效率提升等。而这意味着大量的资金支持。 其次,就目前而言,这些公司造血能力(创收能力)有限。他们的主要盈利方式就是售卖自己的产品。虽然也有来自行业内的订单,但是单量有限。 此外,上市也可以为陪伴公司一起成长的早期投资人提供合理的退出机制。 总结一下,对于这些激光雷达公司来说,面临的问题有两个,一是生存,二是发展。通过上市这条途径,可以从外部获得输血,保证公司正常运作以及未来技术的产品开发。 激光雷达方兴未艾 根据 Allied Market Research 估计,2026 年全球无人驾驶技术市场规模将达到 5566.7 亿美元,较 2019 年可实现 39.47%的年均复合增长率。激光雷达是高级别无人驾驶技术实现的关键,根据沙利文的统计及预测,受无人驾驶车队规模扩张、激光雷达在高级辅助驾驶中渗透率增加、以及服务型机器人及智能交通建设等领域需求的推动,激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势,至 2025 年全球市场规模为 135.4 亿美元,较 2019 年可实现 64.5%的年均复合增长率。 此外,就目前来看,主机厂对于在高级辅助驾驶上实现激光雷达上车有很强的意愿,而这,也会是激光雷达新的机遇。 成本、性能、可靠性 将成为决定各家激光雷达企业能够获得主机厂青睐的主要因素。实现量产搭载,成为未来几年激光雷达厂商们的重要目标。 虽然激光雷达属于新兴的高技术产业,但是竞争格局依然很激烈。行业内已经有包括美国 Velodyne、Luminar、Aeva、Ouster、以色列 Innoviz、德国 Ibeo 以及国内速腾聚创等老玩家,但是依然有不断冒头的新选手,比如华为、比如大疆孵化的 Livox 览沃科技。后面的这两家甚至已经拿到了来自主机厂的订单。 需要注意的是,就目前而言,激光雷达的成本依然很高,无法满足车企对之低成本、高性能的要求,仍需要一段时间的沉淀和发展。想起无人驾驶公司驭势科技创始人兼 CEO 吴甘沙曾说过的一句话:「 驭势在等待一个契机,一旦时机成熟,就「千军万马投上去」(这里的时机说的是激光雷达成本降低)。」 这句话套在众多换道激光雷达的车企身上,同样适用。 Whatever,禾赛科技已经打响了国内激光雷达上市的第一枪,接下来的第二枪、第三枪也不会远了。期待看到激光雷达大规模上车的那一天。

视觉路线的又一次胜利?特斯拉完成从洛杉矶到硅谷零干预自动驾驶

· Jan 08, 2021 333

去年 10 月,重写版 FSD beta 版首次对部分用户进行开放。彼时这个「 新人」 就完成了无保护左转、识别红绿灯并做出反应等操作,使其一度成为大家关注的热点。 而在之后的一段时间里,重写版 FSD 逐渐成长,学会更多新的能力:在没有车道线的乡间小道行驶、识别灌木、在通过窄车道的时候自动收回后视镜…… 到目前为止,FSD Beta 已经迭代了 9 个版本,实现了从量变到质变——从洛杉矶到硅谷零干预自动驾驶。 洛杉矶到硅谷零干预自动驾驶 这是来自油管用户@ Whole Mars Catalog 的分享。 他们从位于洛杉矶的 SpaceX 总部(霍桑)全程使用 FSD 开到硅谷,只是在 Kettleman City(凯特尔曼市)充了一次电。全程 6 个小时的旅程,人工干预的时间只有 1 分 15 秒。 博主上传了一段十几分钟的视频,透过这个视频,对于 FSD 的表现,我们能有一个更好的了解。 此外,为了应对网友对于这次测试的质疑,博主还放出了一个更长的超 5 个小时的实录视频。想要了解更多细节的,可以去看原版视频。 从视频中能够看到,整个行程路况相对来说比较简单,大都为结构化道路,车道线以及标识也比较清晰,而且当天的天气状况也很不错。 此外,这条路上的车流并不算多,交通状况良好,也没有堵车的情况出现,且大家开车都比较规矩。这些都为这次取得零干预自动驾驶创造了很好的外部条件。 从 FSD 自己的表现来看,加减速处理的很平顺,大曲率弯道不在话下,即便是在前方没有车道线,系统也能平稳运行。显然,这些已经属于「 基操」 了。 红绿灯启停,无保护左转相较此前,也更自信。联想到特斯拉仅用「 摄像头+毫米波雷达」 的方式就实现这样的操作,不禁会在心底说一声:牛逼…… 一个小细节点:在停车之后,新版 FSD beta 停车距离明显小于第一版 FSD beta 版,进步不小。(最新的 FSD beta)(第一版的 FSD beta)而在自动变道上,决策果断。此外,在绝大多数情况下,FSD 都能选到行驶效率比较高的那条路径上。(前车前脚刚走,后脚特斯拉就进行变道)即便是到了夜间,FSD 的表现依然稳定(强还是特斯拉强啊)。 在这次的旅程中,FSD 仅接管两次:开进超充站 and 开出超充站。并没有存在什么技术失误,这就没什么好说的了。 不过从视频来看,特斯拉 FSD 目前似乎还没有完成对超充桩的识别。 按照博主的说法,全程使用 FSD 从洛杉矶开到硅谷,花了 6 个小时,而根据谷歌地图的粗略计算,开车大概需要 5 个半小时。这样对比来看,FSD 的行驶效率还可以,且仍有提升的空间。 重写版 FSD 的能力在增强 从第一版的「 犹犹豫豫」,到现在的「 五六百公里不需要接管」。这就是释放两个月之后,重写版 FSD 获得的成长。 那么,这是重写版 FSD 的极限吗?显然不是。 之前我们已经说过了,在重写版 FSD 背后,还有特斯拉新的杀手锏 Dojo,Dojo 是神经网络训练计算机,用于完成对 Autopilot 的训练。从现在重写版 FSD 的表现来看,这个马斯克口中的「怪兽」确实在发挥着它的作用。 这头「 怪兽」 的特点是,喂养的数据越多,越能为 Autopilot 能力的提升带来更多的加成。待到大规模推送,我们会看到一个更强的重写版 FSD。 视觉 or 激光雷达? 此前,在马斯克的「 游说」 之下,众多车企们选择了视觉的自动驾驶迭代路线,但是现在,越来越多的车企开始向激光雷达倒戈。传统车企就不说了,就连新势力三杰(蔚来、理想、小鹏)都纷纷表示,会上激光雷达。视觉派路线这条道,目前只剩特斯拉自己一个人在苦苦支撑。 小鹏汽车董事长何小鹏更是放下豪言,让特斯拉做好思想准备:「明年开始,在中国的自动驾驶你(特斯拉)要有思想准备被我们打得找不着东 ​​​​。」今年会是非常关键的一年。以高速领航辅助为代表,我们将会看到基于视觉和基于激光雷达两个不同方向的辅助驾驶。究竟是坚持走视觉路线的特斯拉会胜出?还是转向激光雷达的各位会胜出?我很好奇。

要做智能时代自动驾驶领导者,长城汽车底气何在?

· Dec 30, 2020 333

今天,长城汽车智能驾驶战略升级发布会在京举行。 活动现场,长城汽车轮值总裁孟祥军、长城汽车副总裁穆峰、长城汽车数字化执行官李鹏、长城汽车副总裁傅小康、长城汽车智能驾驶负责人张凯、长城汽车智能驾驶总监甄龙豹等一众高管亲临现场。此外,长城汽车生态链 8 位核心合作伙伴(腾讯、阿里、百度、中国电信、中国联通、中国移动、华为和高通)再次齐聚。众多大佬到场,足以见对这次发布会的重视。 话不多说,直接进入正题。 成为自动驾驶的领导者 这次发布会上,长城发布了全新的咖啡智驾「331 战略」, 也就是长城汽车的未来自动驾驶路线。利用三年时间实现用户规模行业第一、用户体验评价最好、场景功能覆盖最多三个领先,以此来支撑长城成为智能时代自动驾驶的领导者。 具体来说,2021 年是储备期,长城汽车要实现中国首个全车冗余的 L3 级能力自动驾驶、中国首个配置激光雷达的自动驾驶、具有 NOH(Navigation On Highwaypilot,中文名「 高速自动领航辅助驾驶」)能力的自动驾驶;2022 年进入领先期,要做到中国辅助驾驶用户量最多、推出中国最大算力计算平台的自动驾驶、实现中国首个复合场景达到 L4 级能力的自动驾驶;2023 年进入领导期,要实现中国场景覆盖最多的 L4 自动驾驶,最终成为智能时代自动驾驶的领导者。 那么,长城做了哪些工作呢?看图: 在这一 part,长城说得最多的一个词就是:自研。按照官方说法,长城自研自动驾驶软件系统、自动驾驶控制器以及中间件系统,拥有全栈自研的技术研发体系。「 可以这么说,除了 OS 和芯片,我们全都自己做了。」 张凯这样说道。 接下来,咖啡智驾将会优先搭载在长城汽车 WEY 品牌的旗舰车型上,新车将会在 2021 年年初发布。2021 年长城汽车 WEY 品牌将会全面搭载咖啡智驾,后续长城汽车其它品牌车型也将陆续搭载咖啡智驾。 做自动驾驶,长城是认真的 为了更安全的实现高级别自动驾驶,长城汽车为咖啡智驾在安全方面构建了六大的冗余防线:包括感知冗余、控制器冗余、制动冗余、架构冗余、电源冗余和转向冗余。具体看图: 值得一说的是,为了实现高级别自动驾驶,长城采用多源异构传感器方案来实现全车 360 度双倍环绕无死角覆盖。在传感器配置上下了大手笔:3 个激光雷达+8 个毫米波雷达+8 个摄像头+12 个超声波传感器+一套高精地图+一套 V2X 设备。关键的是, 这套方案可量产。 其中,激光雷达由长城汽车与德国 Ibeo 公司联合定制,这也是全球首个全固态无任何旋转部件的车规级高性能激光雷达。长城表示,相较于目前市场上普通无人车所用的机械雷达,该雷达性能提高了 5 倍。说到这里,甄龙豹给我们举了一个例子:「 应用这款激光雷达,我们的自动驾驶系统可以在 130 米远的地方,轻松发现散落在地面上的轮胎、修路用的雪糕桶。」 我们都知道,毫米波雷达对于远距离的静态微小目标存在天然的感知缺陷,而摄像头在夜晚或者光线跳变等特殊场景下识别能力有限,而激光雷达就能很好弥补这两部分的缺陷。「 我们的方案相较于仅采用毫米波雷达和摄像头组合的融合方案,安全性至少提高了一倍以上。」 看得出来,为了实现高级别自动驾驶,长城汽车也是下了血本了。 这还没完。高级别自动驾驶对于算力也有很高要求。长城表示其自研了一系列自动驾驶计算平台来匹配不同价位的车型。「 在高级别自动驾驶中,均采用双控制器的方案提供冗余,两套控制器全时同时运转,互相监督,互为备份。」 就在这次发布会上,长城汽车分别与高通、华为达成合作,后者将为长城提供智能驾驶计算平台。 先说和高通的合作。在活动现场,长城展示了基于高通 Ride8540+9000 芯片打造的自动驾驶域控制器,算力达到惊人的 360TOPS,平均功耗只有 5.5TOPS/W。通过搭载两个标准大算力平台的升级方案,该智能驾驶平台算力可达 700+TOPS,为实现 L4/L5 级别或更复杂的全场景自动驾驶能力预留充足的硬件能力和算力冗余。长城汽车将在 2022 年推出的高端车型上率先搭载高通 Snapdragon Ride 平台,应用到其智能驾驶系统当中。 长城汽车智能驾驶负责人张凯表示:「 得益于 Snapdragon Ride 平台带来的强大运算能力和可扩展性,长城汽车将在未来车型上实现辅助驾驶到高级自动驾驶的全功能、多场景的覆盖,通过先进的自动驾驶技术,充分赋能长城汽车从汽车制造商到『 全球化科技出行公司』 的转型。」 简言之,二者的合作和绑定会很深。 此外,长城还与华为全面展开在智能网联、智能驾驶等创新技术领域的合作。后者将为长城提供以 MDC 为基础的高算力智能驾驶计算平台,并积极配合长城完成智能驾驶所需的感知组件(如激光雷达、摄像头等)的各项评估和测试。此次与长城汽车合作的是面向 L3~L4 级别自动驾驶的全新一代智能驾驶计算平台华为 MDC 610(算力 160TOPS)。 不过有意思的是,早在 2019 年美国 CES 上,长城和 Mobileye 达成合作并表示,将把基于 Mobileye 技术的 ADAS 系统下放到旗下车型上,同时双方将共研 L3 及以上的自动驾驶系统。 显然,对于长城来说,在自动驾驶的研发上,还是希望把鸡蛋放在不同的篮子里。 依托着上面说到的这些能力,明年,长城就要推出自己的全车冗余 L3 级自动驾驶以及高速领航辅助功能 NOH(Navigation On Highwaypilot)。从展示内容来看,长城汽车智能驾驶可以实现避障变道、多车变道、城市自主变道、更在大车同行、锥筒避让等难点场景取得突破。 这是我第一次对一家传统车企的 L3 自动驾驶功能如此期待。 长城要开始发力了 此次发布会还有一个小插曲。李鹏坦言,接下来将会负责长城智能高端电动车项目 SL 项目。这也意味着,长城汽车的高端品牌终于要浮出水面。他这样说道:「 如果我们一直在跟随一家汽车厂,同时要去超越它,我相信我们是没有办法实现这样的超越。如果我们真的要超越特斯拉,有必要打开自己的认知,从马车到诺基亚,无数次的实践向我们证明, 颠覆我们的永远不是我们的对手,而是我们自己的思维模式。」 透过这次的智能驾驶战略升级发布会,你能看到长城汽车未来几年自动驾驶发展路线,同时也能窥见其布局智能驾驶的野心。 现在,长城汽车要开始发力了,其他厂商,你们准备好了吗?

蔚来组织了一次 100 度电池包的试驾活动,但我感兴趣的却是这个……

· Dec 25, 2020 333

12 月 23 日,蔚来在海南举办了一次 100 度电池包的试驾体验,这也是 100 度电池包上线之后的首次公开、大规模的试驾体验。 本来是一件好事情,但是最终体验却不是那么好。原因在于,落地时间太晚,完美错过蔚来联合创始人、总裁秦力洪一次干货满满的分享,其中聊到了新的 150 度电池包、激光雷达上车以及蔚来是如何成为蔚来的….. 虽然很遗憾,但是生活还得继续。我们这次就三个方面展开聊一下:蔚来 100 度电池包体验如何?NOP 用着爽不爽?在我错过的媒体沟通会上,秦力洪到底说了啥?(好东西要压轴)100 度电池系统体验之旅 首先从我们的行程说起:我们从海口索菲亚酒店出发,途经东红服务区、万宁、日月湾、分界洲岛、三亚诚越蔚来换电站,最终抵达三亚欢朋希尔顿,规划总里程 286 公里(最终实际跑了近 295 公里)。 首先要指出的是,这次并不算是一次严格意义上的续航测试,因为在驱车前往三亚的途中,我们还在日月湾、分界洲岛进行了动态以及静态拍摄,途中还进行过简短的十多分钟充电…… 干扰因素过多,所以本次的结果仅作为一个参考。 话不多说,进入正题。 先来报备基本情况,我们所驾驶的是一台搭载 100 度电池包的 ES8。从索菲亚酒店出发时,表显续航里程为 565 公里(NEDC 工况标准,满电为 580 公里左右),驾驶模式为节能模式,随车四人,室外温度基本在 20 度左右,空调温度设置为 22 度。 我们首先从索菲亚酒店出发,前往大路冬红服务区,这段路程 79 公里,到达服务区之后,表显里程变成 468 公里,掉电 97 公里。掉电多的原因有很多,从市区开往高速的这段路程,非常拥堵,恍惚间感觉回到了北京,而这种拥堵路段,很吃能耗,而且之后就是一路高速,能耗自然下不来。(刚出酒店不久,就给堵上了)之后,我们从大路冬红服务区上海南环岛高速前往石梅湾威斯汀酒店,全程 96 公里,不过好在有 NP buff 加身,开起来没有那么累。此时表显续航为 331 公里,掉电 138 公里。 随后,我们前往日月湾、分界洲岛拍摄,不过天公不作美,我们去的那天天气不是很好,所以没能采到漂亮的景,这也是此次三亚之旅一个遗憾的点。这一段里程开了近三十公里,最终到达分界洲之后表显续航来到 285 公里,掉电 46 公里。 随后,我们驱车前往三亚诚越蔚来换电站,行驶 85.3 公里后,抵达换电站,此时表显里程还剩 135 公里,掉电 150 公里。你没有看错,这次的掉电这么狠的原因是我们开的稍微「 暴躁」 了点。由于我们的车在这里充了十几分钟电,显然这样做会影响后续续航成绩记录。所以,到这里,我们的续航测试就结束了。 最后做一个小结:我们从海口索菲亚酒店出发(表显里程 565 公里),到达三亚诚越蔚来换电站,此时表显里程剩余 135 公里, 表显掉电 430 公里,实际行驶 291.3 公里。 按照这个数据粗暴推算,那么,满电的 ES8 实际可以行驶 393 公里左右。但是还是那句话,我们的这次测试仅作为参考,因为整个过程干扰因素太多了。 NOP 在海南体验如何? 海口的路段不同于其他城市,城区道路非常窄,ES8 这么大的车放在这么窄的街道上就是一个大胖子,开起来要非常谨慎。此外,这里非常拥堵,霎那间还以为自己回到了北京。老司机常岩老师的脑袋已经摇的和拨浪鼓似的,警戒的看着周遭的环境,然后小心的在海口街道上蠕行。 在这种环境下,不只是 Niopilot(NP),就算是特斯拉的 Autopilot(AP)估计也无计可施。所以,哪家车企可以率先做到体验比较好的市区自动驾驶辅助功能,将会在接下来的智能化竞争中占有优势。 从海口前往三亚,全程 286 公里,我们实际跑了 295 公里左右,这个数字并不少。好在,支撑蔚来 NOP 的路段就长达 230 公里,占到了总里程的 78%。 还是先简单介绍一下 NOP。NOP 是蔚来基于 NP 推出的一套高速领航功能,支持车辆基于导航规划的路线,在高精度地图覆盖的高架、高速公路上实现自动变道超车、自动进出匝道。提供两种变道模式:「 需要确认」 和「 无需确认」。我们选择了无确认模式,理由无他,只为有一个丝滑的辅助驾驶体验。 在实际驾驶过程中,蔚来 NP 也没有让我们失望。加减速平顺,无需确认变道进一步解放双手双脚。此外,在 NP 使用过程中还有「NOMI Pilot」 提醒,可以让驾驶员清楚的知道 NOP 过程中车辆处于什么状态,车辆即将执行哪些操作,需要驾驶员关注哪些信息,以及在必要时发出接管的提示。 这能在一定程度上减少用户焦虑。 但是,加个但是,这套系统还是有很大的提升空间。 这段视频拍自前往三亚的高速途中,能够看到,行驶过程中车流众多,NOP 进行了多次自动变道尝试,但是在执行过程中相对保守,比如在行车中有好几次有很好的超车机会,但是 NOP 都完美错过,一直在较慢的右边车道行驶,而这,在一定程度上很影响行车效率。 导致 NOP 反应「 迟钝」 的原因有很多。现在的蔚来,在感知层使用的还是来自 Mobileye 的数据,Mobileye 给到什么数据就用什么数据,相对被动,此外,NP 系统算力有限,无法进行快速的规划决策,一来二去,就导致 NOP 在决策上的犹豫,最终错失变道良机。就像我之前说的,蔚来能够在现有的这套硬件架构上开发出 NOP 这样的功能,已经非常不容易了。 … 继续阅读