理想 L9 第四弹：话说一半的人最讨厌了！

理想 L9 到底有没有毫米波雷达？！ 哈喽各位关注理想 L9 的看官老爷们，又到每周三的保留节目了。 在聊正题之前，咱就是说理想汽车真是把流量密码死死地捏在自己手里，挤牙膏般剧透方式充分发挥了理想 L9 的高热度。我们在此可以大胆预测一下，很可能几波剧透之后理想 L9 不会再召开大型的产品发布会，而是直接在北京车展开启预售，成本剩到就是赚到，我愿称其为 2022 年汽车圈最成功的传播案例（doge）本次剧透终于带来的信息有两点： 全自研的旗舰级智能驾驶系统：理想 AD Max 旗舰级的车身安全保护 有野心的车企都在自研 随着国内新造车运动兴起的还有「 全栈自研」 这一概念，在我们熟知的「 蔚小理」 三家头部新造车企业中，以科技企业自居的小鹏汽车是最早一家开启全栈自研自动驾驶系统的公司，理想与蔚来紧随其后。 当然，智能汽车行业内还有更纯粹的玩家，比如零跑汽车。零跑汽车的创始人朱江明曾是安防监控企业大华股份的董事长，其也将在大华时期自研摄像头设备经验带入了零跑汽车，而零跑汽车不仅自研了车规级高清摄像头，连自动驾驶芯片都是自研。 据理想汽车公开资料显示，理想首次提到自研辅助驾驶系统是在 2020 年 9 月 22 日与 NVIDIA 的签约仪式上。彼时理想宣布将会采用 NVIDIA ORIN 芯片为 2022 年量产的全尺寸 SUV 的智能驾驶系统芯片，也就是今天 L9 上所搭载的总算力为 508TOPS 的芯片解决方案，由德赛西威提供智能驾驶域控制器，而理想将会在 L9 上实现智能驾驶系统的全栈自研。 理想 AD Max。采用全栈自研的感知、决策、规划和控制软件，保障系统的可靠性和高成长性 我们会发现一个现象，所有智能汽车的头部玩家都已经实现了或正在自研自动驾驶系统算法，而很多全球化车企并没有急于开启自研算法，而是依赖于供应商提供的打包算法。那么自研的好处是什么呢？ 最为关键的一点是从容地应对功能迭代 。 显而易见的是，当代车企所扮演的角色不再是一个单纯的汽车制造商，他们更愿意站在用户的立场上思考如何提供一套更棒的出行解决方案，而这种转变也正是近些年来「 用户共创」 这一热词兴起的原因。 理想 ONE 上面所用到的理想 AD 智能驾驶系统是理想与芯片供应商地平线合作研发，继理想 ONE 正式交付两年之后，全新的理想 AD MAX 智能驾驶系统更具中国道路特色。其中，AEB 自动紧急制动功能针对中国路况进行了优化，增强了对横穿行人和两轮车的识别，可有效降低交通事故发生率，通过全栈自研能力还可以实现将功能快速迭代其中。 此外理想 L9 上采用了电容式方向盘，能够更好地在辅助驾驶场景下识别用户是否手握方向盘，无需刻意晃动方向盘进行识别，提升了辅助驾驶场景下的用户体验。 显然，「 用户体验」 已经成为智能汽车时代下车企最为看重的一点，而所有进入自研赛道的车企都很明白与用户紧密相连，即使解决用户反馈是建立品牌「 护城河」 的关键。 毫米波雷达到底有没有？ 在智能驾驶系统的感知硬件方面，理想 L9 采用了： 一颗 128 线程的半固态激光雷达 6 颗 800 万像素摄像头 5 颗 200 万像素摄像头 毫米波雷达： 未知 事实是本次理想 L9 的剧透并没有说明该车是否搭载毫米波雷达，既然理想没有说，那就是没有毫米波雷达咯？但我总觉得事情并没有这么简单。 在激光雷达还没有入场时，毫米波雷达和高清摄像头是一套黄金组合，毫米波雷达的作用是探测目标物体距离，而视觉的作用则是将目标进行成像。在没有摄像头参与感知的年代，车辆的毫米波雷达智能感知到前方有物体，而不知道物体究竟是什么，而现在车辆能够获取更多信息，这也是为什么我们能在车机的 ADAS 可视化界面中看到划分明确的自行车、摩托车、轿车、货车以及雪糕筒和垃圾箱的原因。 当然，摄像头结合 AI 算法的潜在能力是非常强的，在理论上单靠纯视觉算法也能够完成车辆自动驾驶，这里就不得不 cue 一下将激光雷达视如粪土的马一龙。理想 L9 的激光雷达只能覆盖前方 120 度角，如果没有毫米波雷达辅助的话，车辆其余 240 度角的范围内就只有摄像头来判断物体和与物体之间的距离。 其实在行业认知中，视觉算法和融合算法是各有利弊的存在，单一视觉算法的好处在于决策层只需要接收摄像头的信息，但视觉算法并不完全是理性的，例如我们常说的「 鬼刹车」 现象，就是因为视觉算法误将影子当成物体导致的。而融合算法虽然有毫米波雷达进行准确测距，但也会出现摄像头与毫米波雷达测量数据不统一的现象，此时两个不同数据给到决策层时，其很难进行判断。 回到理想 L9 是否会搭载毫米波雷达的问题，第一个要思考的是理想具不具备做视觉算法的能力，正如我们上面所提到的，理想在 2020 年 9 月才开展全栈自研智能驾驶系统的工作，时至今日不过一年半的时间。 密切关注特斯拉动向的朋友肯定知道纯视觉算法是非常考验 AI 能力的一种解决方案，特斯拉不仅有全球 200 万台车为他们跑数据，甚至也会在测试车上搭载激光雷达来调教视觉算法的数据。去年的特斯拉 AI DAY 上，特斯拉发布了 Dojo 超级计算机，一大作用便是布局在云端的高强度计算能力，以为特斯拉的纯视觉算法产品进入全面自动化做准备，这件事也在侧面证明了落地视觉算法并非一朝一夕之事。 另外一点，理想 ONE 在 2021 年 5 月改款时才搭载 800 万像素高清摄像头，至今不到一年，最早期的理想 ONE 是 200 万摄像头辅助毫米波雷达工作的解决方案，如果即将量产的理想 … 继续阅读