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飞机先生
2024-04-22
精华
理想、蔚来两家的城区 NOA 进度比想象中快很多。

最近深度跑了几家的内测城区 NOA ,体验后对今年北京车展非常有信心。
今年加上供应商队伍,高阶智驾的话题和队伍绝对壮观。

今年车展应该围绕无图、可用范围、端到端大模型三个主题。

最近和很好的朋友聊天,也围绕无图化能力“辩论”,但说人话其实总结成两个问题,一个是对地图运营维护,一个是行车算法与数据。当然还有成本效率不在我们今天聊的范围内。

1|到底什么是“无图”?

这次体验下来明显感受是大家开启范围都高了不少,从之前城区的某段路可开,到快速扩散,而且我还走了很多没有高精地图的覆盖区,比如小路、山路、桥洞...系统居然都可开启。特别这次理想,非常确定,对无图的切换,很有惊喜。

最近市场对无图的争议非常多,实际是无图的准确定义是无高精地图,但还是必须有图。至于这层“图”,如何定义,各有说法。

是导航地图、还是比高精地图更低的数据地图,大家策略有很大不同。比如有的本身做智驾又有资质、也有的收购带资质的图商、也有选择和图商合作生产线采图制图,也有本身就是图商下场造车等。

比如理想相比上一个版本(我体验的是去年年底),明显感受到系统无图化的迭代明显框架做了切换,体验大有不同。如何可以看纯无图,比如可以看开启范围有多到,比如看前后有匝道口比较复杂的时候偶尔会选错匝道,有时候过一些路口、复杂匝道有些拧巴,还有看 SR 显示范围,实时环境信息的数量和准确度,这些都是参考的一部分。

实际上用户感受到的核心是体验,是开通范围是否够大。实际并不在意地图形式如何。比如目前些系统会在无图版本中也融合了一些已有的高精地图数据,让体验跟稳定。我觉得这些都不是坏事,用户只要odd开启范围够大、连续性好、稳定性高,那就是好用的 NOA 。

2|端到端,定义还比较模糊。

端到端大部分还没有定义,基本上只要上了大模型神经网络就可以称为端到端了。

端到端为什么重要?因为过去如果靠人工规则解决 1000、甚至10000个场景没问题,但是城区一旦开城,应对的可能是数十万百万个场景,这时候纯缺用人工规则根本无法解决问题,目前自研车企也耗不起人海战术。

其次规则虽然好用,但场景复杂、里程变长系统就会有出现一些“愚蠢性错误”,天花板也不够高,所以大模型是目前各家自研车企的核心策略。

今年头部自研车企、供应商方案基本都会宣布自家的大模型+无图计划。

但端到端不是去读人的驾驶习惯,而是学习如何理解场景,学习规则来驾驶。比如大模型不是去学习不同人的驾驶习惯,而是知道开车的边界在哪、如何去理解场景让通过策略更类人。特别是如果抛开高精地图,在行车策略上有更高的要求。

解下来大部分系统切换无图后大部分会有明显回退,比如路口、左右转、两轮车行人的识别等,但这些都是必经之路。全国都可用也不是“跃进式”,但这也是下一次技术博弈、数据累积、用户体验差异之争...
最后编辑于 · 2024-04-22
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