乐园活动 有华为90%能力，飞奔鼓吹无图NOA，证理智能驾驶并不难？

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2023年之前，梅赛德斯-飞奔下放的扶助驾驶时刻，能作念到不啻自合适巡航、车说念居中保持等惯例功能；2023年之后，全新E级长轴距版用上了高速领航扶助系统，买通这项功能飞奔用了12个月；到了2024年11月初，无图L2++智驾系统问世，来岁4月份会跟着CLA纯电量产落地，而此次用了14个月。不出或然，差未几在半年后，飞奔会是第一个用上端到端智驾的豪华品牌，亦然继小鹏、极越和华为之后，国内第四个继承录像头+多传感器视觉有筹画的智驾有筹画，咱们更感趣味趣味的是，飞奔用上端到端之后，服从究竟奈何样？和刻下比较主流的华为乾崑智驾ADS 3.0、梦想和小米的E2E+VLM和小鹏AI鹰眼有筹画比起来，粗略是什么水平？

接受率比小米低，但满足肠细节仍需优化？

飞奔的无图L2++全场景高阶智能驾驶，底层逻辑是把BEV+transformer架构整合成了一个端到端AI大模子，主要变化是具备深度学习的功能，虽然了，由于端到端是把以往感知端、决策端和履行端这三个独处的黑盒子和会在了沿途，数据传输的速率细目也变得更快了，话句话说，端到端这套系统需要广大数据分析学习，从而握住优化决策，表面上讲，即是跑的越多，系统就越接近东说念主类驾驶员的驾驶民风和作风。

这套系统的中枢，是去掉了激光雷达，也不依赖高精舆图，走的是录像头+多传感器的时刻有筹画，那该奈何领略飞奔的这套智驾系统呢？其实，端到端的念念路到当今基本照旧尽头明确了，所谓的多传感器（含激光雷达）如故纯视觉时刻有筹画，仅仅车企在数据感知端的硬件聘用不同，无论是华为、梦想、小鹏如故小米，他们的自动驾驶功能下一步要完了的阶段，即是作念到雷同特斯拉FSD的One Model花式，也即是用一个模子完成通盘的感知、决策和履行，是以说白了端到端即是用广大的实测数据，去教训大模子怎样安全驾驶。

那么，从BEV+transformer架构升级成端到端之后，飞奔的这套L2++系统好用吗？从本年8月初国内初度开启路测，到当今照旧由去了差未几3个月，基本的城市NOA功能皆不错完了，比如起步就能用，主辅路切换、收支环岛、U型调头、识别红绿灯、避让行东说念主和自行车、无保护转弯、旁车博弈等等，基本袒护了华为乾崑智驾ADS 3.0的智驾功能。

开启城市NOA之后，整套系统在城市说念路中的驾驶作风，并莫得刻意聘用保守或者激进，比如在窄路面临同向行驶的非活泼车，或者临停占说念的活泼车，系统的政策是进行合理避让，在安全距离内基本莫得过剩的避让动作，委果是贴着梗阻物通过，而小米SU7前不久在OTA1.4.0之后，同向避让的逻辑层面就存在泊车恭候或者主动左迁问题，比拟之下飞奔的这套系统昭彰是要更激进一些，而在面临错位路口，尤其是由于施工形成大地标线紊乱的情况下，系统的决策就会变得偏保守，以礼让看成优先商酌，但基本的通行服从如故有一定的保证。

值得一提的是，飞奔此次的测试车全程委果莫得几次接受的情况，之前雷军本东说念主在北京躬行测试小米SU7城市NOA时，快要50公里出现了4次接受，而飞奔这边唯一出现的一次接受，是因为社会车辆顷刻间加快加塞抢说念，出于安全商酌驾驶员主动接受干涉，多打半圈标的淹没了被剐蹭风险，这类相对的极限场景其实磨真金不怕火了两件事，一个是系统会不会和驾驶员抢标的盘，另一个是跳跃安全距离系统是否会左迁，从践诺情况来看，当东说念主工介入且接受力度较大时，整套系统的控车力度昭彰是有所松开的，东说念主驾和智驾之间的过渡相对丝滑。

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然而，这套系统要说细节上拟东说念主、满足，其实也并非全部工况皆能完了，比如当识别到路口由绿灯转为黄灯醒目时，系统会轮廓前后车距、到路口的距离、加延缓的乘坐满足肠等身分，优先聘用不闯黄灯的政策，幸免因路口抢行形成的交通事故隐患，不外从践诺场景来看，这里会出现一个零散的情况，会导致车辆并不是每次皆能讲理刹停，比如当绿灯行将适度，前车蹙迫制动，而系统按照设定，路口会轮廓跟车距离、信号灯请示作出判断，是以在还未出现黄灯前车就制动的情况下，系统雷同会大脚制动，此时昭彰影响到驾乘满足肠。

雷同，在处理鬼探头的情况时，系统的履行逻辑不是延缓绕行，而是以蹙迫制动为主，通过实测片断就不错明晰看到，制动下前悬弹簧行程被广大压缩，刹车点头情况昭彰，如斯一来，操办飞奔的这套端到端智驾服从，基本不错出一波论断了，接受率比现阶段的小米更低，市区复杂路口通行服从有保证，然而在满足肠细节仍有一些优化的空间，虽然了，这个问题处理起来并不难，毕竟端到端的数据迭代速率照旧不错完了周更级，是以对于这套智驾系统的满足肠的推崇，咱们不错期待一下后续版块的推崇。

解脱高精舆图后，水平能排智驾第一梯队？

飞奔用的这套端到端智驾系统，其实即是Momenta提供的时刻有筹画，然而研发调教皆是飞奔我方团队完成的，从硬件水平来看，除了没灵验到激光雷达除外，芯片用到了英伟达orin Drive，单颗算力254TOPS，小米汽车和梦想汽车用的亦然这款芯片，不外，在外部感知硬件的性能上，可能会产生些离别，比如，小鹏在AI鹰眼智驾搭载了Lofic录像头，不错识别大光比场景，小米则通过BEV变焦时刻，不错更好的掌捏探伤精度，不外聚会前边提到的举座服从来看，飞奔的端到端智驾推崇，基本上皆能完了华为乾崑智驾ADS 3.0的大多数功能，是以从某种进度上讲，这套系统的水平委果是在智驾第一梯队的。

刻下比较主流的几个智驾代表性有筹画，是华为的乾崑智驾ADS 3.0、小米汽车和梦想汽车的E2E+VLM，小鹏的XNGP在全面切换到AI纯视觉阶梯之后，还需要广大的数据西宾，是以参考价值比较高的，如故华为和梦想继承的这两类时刻，那么，飞奔端到端和他们比，有若干差距呢？

先来粗浅复盘一下这两条时刻有筹画，领先，华为在ADS前两个版块中，一直是把BEV累积单独拿出的，而进化到3.0版块之后，BEV累积被融到了GOD累积之中，同期把持重决策贪图的PDP累积也加了进去，形成了GOD一张大网的见解，这个逻辑其实即是和前边提到的特斯拉one model花式雷同，只不外在硬件感知端，需要一颗192线束的激光雷达作念及时扫图，这亦然这套系统的驻足根底，4D毫米波雷达通过强回波来构建三维立体数据，是以在数据层面，这两套硬件基本不会出现错判或漏判，小体积和不端正梗阻物也能准确捕捉到，PDP累积算是针对无数未知case场景的兜底安全机制，总之，这套系统基本口舌常围聚畴前L3级的时刻了。

其次，小米和梦想用的E2E+VLM，骨子上如故需要BEV给梗阻物作数据立体坐标，大模子经由西宾给出相应的处理决策，VLM主如若用来分析复杂场景，这也不错把E2E和VLM看作成一套快系统和一套慢系统，和小米汽车稍有不同的是，梦想还用上一个叫云霄全国的模子，这其实即是一套复杂记载并分析黑盒子场景的数据库，经由无数条未知场景的构建分析后，再把自主西宾后的数据传给大模子，从某种进度上讲，这个和华为的PDP累积作用有些雷同，皆是兜底安全的机制。

‌‌对比下来，飞奔的端到端智驾，就莫得前边提到的PDP和云霄全国模子了，兜底安全机制的反而是传统的端正算法，这个该奈何领略？举个最粗浅的例子，在对于智能机器东说念主的电影中，机器东说念主经由广大数据分析和自我学习，甚而皆进化到了具备像东说念主类的“意志花式”，然而最底层的端正算法，是一串“弗成伤害东说念主类”的代码，如斯一来，飞奔的这套智驾系统，在碰到从未见过的未知复杂场景时，很有可能就会出现BEV+transformer+占用累积的早期智驾服从，也即是出于安全的第一性商酌，主动左迁、通行服从变低这类问题皆可能会出现，处理的宗旨只须达到一定的数据量和西宾学习，是以针对未知的复杂场景，华为、梦想这类有云霄数据库的智驾有筹画，迭代能力和周期可能会更强更快一些。

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