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過了22個月,長城再放城市NOA,復(fù)雜路況處理能力已追上華為?

路咖汽車 | 03-11

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距離上次,長城汽車毫末城市NOA的發(fā)布,過去22個月之后,長城汽車最近的一次內(nèi)部發(fā)布會上,泄露了無圖NOA功能的測試視頻。 同時,長城汽車首席技術(shù)官王遠力也在微博上官宣了城市NOA的功能,并且公布了發(fā)布會上的視頻。

新能源汽車的下半場,拼的就是智能化水平。在接下來的市場競爭中,智能駕駛將會成為車企之間競爭的一個比較主要的分支,做好這一環(huán),重要性不亞于做好三電系統(tǒng)。長城汽車雖然現(xiàn)在還沒正式公布,但已經(jīng)有無圖NOA智能駕駛的測試視頻泄露出來,第一款應(yīng)用的車很可能是魏牌藍山,北京車展可能會亮相。

現(xiàn)階段,包括小鵬、華為、蔚來等車企,都開始更專注的去做無圖NOA的智能駕駛功能,之后像長城汽車的加入,其實并不足為奇。但讓人感到好奇的,更應(yīng)該是長城汽車如何做好的無圖NOA,又能實現(xiàn)怎樣的功能。

另外,最核心的一個點,長城汽車的無圖NOA能力,能否排到智能駕駛領(lǐng)域的前排?

長城無圖NOA,實現(xiàn)了什么?

先把供應(yīng)商這事聊明白,很大概率啟用了新的供應(yīng)商來實現(xiàn)的無圖NOA能力,暫時是沒有使用毫末智行的整套系統(tǒng)方案,做排除法的話,除了華為和百度之外,最有可能的是大疆的城區(qū)NOA功能,是有激光雷達的方案,純是為了搶2024年的智能駕駛風(fēng)口。

從視頻中看得出來,的確是真無圖方案,能看到雷達掃描后的建模生成。硬件層面,長城是重感知方案的,所以大概率不會用純視覺方案,應(yīng)該會擁有至少一顆激光雷達(可能是禾賽提供的激光雷達產(chǎn)品);芯片平臺,成熟的Orin-X芯片(可能是雙芯片配置,508TOPS算力),是首選。這套硬件的組合,是目前比較流行的配置。

具體功能的實現(xiàn)邏輯,還是熟悉的BEV感知+ Transformer技術(shù)架構(gòu)的深層學(xué)習(xí)能力。簡言之,靠激光雷達+攝像頭以及其他雷達組合,來實現(xiàn)路況的信息收集,形成2D和3D的感知;通過這些感知數(shù)據(jù),再結(jié)合大模型的數(shù)據(jù)處理,最后給出正確的判斷和決策,從而實現(xiàn)了無圖NOA的功能。

然后,從泄露出來的有限的測試視頻中,我們大概看到了幾個功能。

首先,第一個核心是在六道口的十字路口,完成多個路口情況下的判斷,而且完成左轉(zhuǎn)同行的功能;第二個場景,是在城區(qū)中的復(fù)雜路段,周邊有行人、電動車、占道車輛的情況下,可以準(zhǔn)確識并且繞行通過;第三個場景,是在狹窄道路且無標(biāo)識路段,完成左右轉(zhuǎn)彎;第四個場景,做好了應(yīng)對冰雪路面的工況(四驅(qū)能力)。

聊聊對以上功能的一些看法。

第一個功能,六道口的十字路口能夠準(zhǔn)確的判斷行駛路線的能力,說明了它的感知硬件和軟件算法默契程度很好,而且深度學(xué)習(xí)能力已經(jīng)沉淀了一段時間才可以解決好復(fù)雜路口的通行能力。尤其是在無圖的條件下,由于沒有高精地圖,是無法根據(jù)導(dǎo)航信息判斷,哪條車道行駛過去式逆行的狀態(tài),所以在無圖的情況下能解決好復(fù)雜路口工況下的NOA功能,這一點值得肯定。

但還是要留個疑問,這種能力,是否在每一個復(fù)雜路口都能好用,例如車道線不清晰、無信號燈路口等情況下。

之后的兩個功能,一個是城區(qū)復(fù)雜路段(路況信息復(fù)雜且隨機)、另一個是狹窄路段且無標(biāo)識。這兩個功能通過視頻中的測試表現(xiàn)來看,長城汽車的無圖NOA調(diào)的相對保守。首先,在第一個工況下,復(fù)雜鬧市區(qū),車輛行駛速度非常低,而且在前方有電動車的情況下沒有選擇超車,而是低速跟隨。第二個工況下,低速跟隨依舊是首選。

如果真實推送之后,能保持這種使用效果,也還算及格的水平,畢竟第一次嘗試,保守的調(diào)校風(fēng)格是可以接受的。

值得肯定的一個點,在應(yīng)對鄉(xiāng)村、農(nóng)村有類似于集市的復(fù)雜路口情況下(人多、車多、無標(biāo)識)的處理能力很好,這里應(yīng)該是吃了高算力的紅利。

技術(shù)水平,符合第一梯隊標(biāo)準(zhǔn)?

綜合以上硬件使用情況,以及功能實現(xiàn)情況來看,甚至已經(jīng)基本擁有了不錯的城市NOA能力。硬件水平和大體實現(xiàn)的功能來說,表現(xiàn)不錯,雖然城市NOA整體調(diào)的偏保守,但看的出大模型的學(xué)習(xí)能力不錯,至少肯定不是初期的效果。

那么,是否符合主流水平?

參考現(xiàn)階段比較主流的華為ADS 2.0的城區(qū)NCA功能,它整體大面的功能成熟度比較高,像城區(qū)復(fù)雜路況、郊區(qū)窄道行駛以及復(fù)雜路口的這些功能都有,也是用的BEV感知+ Transformer技術(shù)架構(gòu)深層學(xué)習(xí)能力來實現(xiàn)的。

說實話,2024年想要做一套成熟可靠的無圖城市NOA,不再是難事,邏輯已經(jīng)跑通、硬件水平都差不多一個級別(無非就是算力高低,激光雷達線束的比拼而已)。但,想要做到好用,就得在細節(jié)上下功夫,智能駕駛接管率、流暢度、舒適度這兩個層面,將會是接下來智能駕駛層面用戶們需要考量的兩個點。

先說接管率,長城的無圖NOA只是短暫的測試視頻,沒能挖掘到太多的關(guān)于接管的信息。但,就算是現(xiàn)在比較成熟的華為ADS 2.0系統(tǒng),在實際駕駛的時候也需要在復(fù)雜路況下偶爾的接管車輛駕駛。

不過從測試視頻來看,智能駕駛沒能把速度提起來的原因,可能也是為了保證讓駕駛員盡可能少的去接管,例如低速跟隨、在條件充足的情況下才敢超車,就是為了留給系統(tǒng)更多做決策的時間。

之后,還要考慮舒適度。

例如,在路口的剎停,是否會提前減速,如果智駕系統(tǒng)在通過的時候提前減速,雖然只是一個小小的動作,但是會大大提升駕駛員對智駕的信任感和好感,這里需要考驗的是AEB的設(shè)定與算法的結(jié)合。反之,還有路口的起步階段,之前也曾體驗過其他品牌測試階段的城市NOA功能(部分路段),會有急加速、闖黃燈等情況的發(fā)生,而這種體驗,對于車內(nèi)乘員來說的舒適度不夠友好。

至于流暢度,這里需要涉及到的因素比較多。降低接管率,也是保證流暢度的一種方法,但這需要慢慢優(yōu)化才可以實現(xiàn),一上來就0接管,很難,除非大模型的發(fā)展已經(jīng)到了非常強的水平。但短期來看長城汽車大模型的學(xué)習(xí)能力,仍然需要積累和沉淀,才能達到更好用的水平。那么,至少可以做到用起來更像“人在開車”的狀態(tài)。

這里舉個例子,城市NOA在鄉(xiāng)村窄道地圖APP的道路限速更新不及時,然后周圍車輛會不斷超越,這個時候智駕系統(tǒng)會根據(jù)周圍車輛的速度,來提高自己的車速,避免被超車的時候帶來風(fēng)險。這個功能,已經(jīng)是現(xiàn)階段在其他品牌城市NOA上實現(xiàn)的功能。如果長城的城市NOA也能做出類似的功能,那么對整個智能駕駛的體驗是很顯著的提升。

最后,關(guān)注一下開城率。

現(xiàn)在各家在城市NOA能用、好用的前提下,開始搶占開城,有更多的城市可以用,也就意味著打開了更多城市的市場。長城汽車的智能駕駛硬件,對于開城來說,不難,就算用單Orin-X芯片254TOPS算力,也夠用,更何況有雙Orin-X芯片峰值算力508TOPS,絕對夠用。

前提有了,剩下就要看怎么解決每一個城市復(fù)雜的長尾場景。因為各城市不同設(shè)計的路口指引、不同的交通燈信號形狀、不同的交通復(fù)雜情況,都在對開城目標(biāo)提出了更多的挑戰(zhàn)。對此,在基于BEV+Transformer的底層路線下,開城時間基本與學(xué)習(xí)能力掛鉤,學(xué)的越快開城就越快。

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