长城汽车开启城区NOA首秀,并着重介绍了其智驾系统,SEE一体化智驾大模型。

长城官方说明,SEE一体化智驾大模型实现了感知决策一体化路径融合,不同于目前主流的模块化智驾,而是趋同于特斯拉此前在美国开放的FSD V12端到端智驾。

此前长城申报了一款带有激光雷达的魏牌蓝山新车,官方介绍,长城这套智驾,同样依赖于Coffee Pilot Ultra,硬件配置含有1颗激光雷达。但本次测试,并未使用激光雷达车型,而是纯端到端智驾。

全程0接管,端到端真的好用?

简单说一下此次城市NOA测试的结果,本次测试地点在长城汽车的大本营河北保定,城市路况较为复杂,行人及穿梭车辆较多。此次测试路线长度11.5公里,包括城郊道路,高架桥,城区道路,全场实现0接管。

长城官方数据,本次测试无车道或车道线模糊行驶通过率100%,成功通过33个路口,识别不同类型红绿灯36次,左右转弯分别为3次和6次,行人避让7次,车辆避让12次,避让障碍物4次。

数据上看,本次城市NOA测试非常成功,但从近一小时的实测来看,中间存在着一些瑕疵。在车辆刚驶出长城园区,来到公共道路上时,遇到的第一个右转,在识别出左前侧有两位骑车行人的情况下,车辆没有提前制动,而是离行人非常近的距离下紧急刹停;另外在一个路口处,对向车辆调头的情况下,长城测试车位于三车道的最右侧,形成了“鬼探头”。

此外,在前方有出租车占道停车下客,临车道并未有车的情况下,测试车没有选择绕行,而是等待出租车下客后,跟随前进;其他还有至少两次临近路口,且侧边无车干扰的情况下实现变道的情况。

以当下智驾的平均水准判断,长城这套城市NOA解决方案,与此前大部分纯依靠激光雷达的智驾不同在于,其的确更人性化。

比如相同变道场景,部分模块化智驾车型在遇到实线时,并不会执行变道,如果无法变道,将会在还未到实现处等待机会变道。在遇到障碍物时,也不会找机会并道绕行,而是会等到绝对安全后,才会选择变道。

端到端最大的特点就是自学习能力,通俗来说也是AI大模型的一种,与ChatGPT类似,也就是说,通过不间断地学习,上述出现的问题,或许在下一次的智驾中,就会得到优化,而不需要通过代码制约智驾。

成本更低,端到端将成主流?

特斯拉在美国率先推广,长城中国完成首秀,4月15日下午,同样是以纯视觉为主的极越汽车,也举行了AI大模型智驾直播。也就是说,端到端智驾,正在崛起。

对于长城来说,毫末智行提供了模块化智驾解决方案,基于Orin-X高算力域控平台,1颗激光雷达,3颗毫米波雷达,11个高清摄像头和12个超声波雷达。3月份还曾传出,长城将与元戎启行合作,而元戎启行是端到端模型上车的领军者,2023年成为中国首个端到端模型上车的人工智能企业。

3月份的电动车百人会上,智驾成为热点话题,除了技术发展外,成本也是困扰车企的重点。我们都知道,智驾去高精地图化和硬件,是降本的根本。大疆表示7000元就能解决城市NOA,且电车油车都能用;行业第一批AI+双目方案,4000元就能实现领航辅助功能。元戎启行的目标同样是打造人人都消费得起的智驾技术。

模块化智驾上,元戎启行已经将整套智驾解决方案成本下探到2000美元,同样是激光雷达+摄像头,硬件成本已经下探至7000美元。更省的,就是连激光雷达都省了的端到端。

不难看出,长城在有了模块化智驾解决方案的前提下,又采用端到端智驾方案,一定的可能是,模块化智驾的技术优化相对更难,且目前行业中长城并不处于领先地位,前面有华为、小鹏等一众模块化智驾解决方案企业,长城想做到业内头部,现阶段有些难。而通过端到端,省成本,效果好,同时全球端到端最强的特斯拉FSD还未入华,长城有机会从这条路追赶差距。

接下来的智驾,拼的是成本,因此才有一众以纯视觉为主的端到端智驾体系车企,逐渐受到关注。当然,需要大数据投喂的端到端,面对中国复杂的路况,想要一蹴而就还有些难度,需要时间。

即便是这样,端到端也有成为主流的趋势。从新能源产品结构不难看出,拉开车价差距的,一个是电池,一个是智驾。目前液态电池在成本上相差不大,就看三元锂和磷酸铁锂的选择,以及电池容量大小的选择。智驾便成了同等条件下,唯一能拉开新能源车价值的核心点。

比如二次上市的鸿蒙智行智界S7,其最低配车型配备了纯视觉方案的智驾系统,而售价更高的车型,则采用192线的单激光雷达解决方案。可以预测如果两种解决方案混用,整车售价可能会更高,但好在,目前不同线程激光雷达的成本相差较大,比如售价约27万的阿维塔12采用了3颗92线程的激光雷达,价格相仿的智界S7仅用了1颗,实际效果差异不大。但如果阿维塔12只采用1颗92线程的激光雷达,虽然成本将大幅降低,但智驾效果将落后智界S7一大截。

激光雷达的个数、性能直接影响智驾系统的成本,相比之下,端到端最大的优势,就体现出来了。这也是为什么华为ADS 2.0高阶智驾成本高的原因,也是为什么特斯拉能一度降价。而且,依赖激光雷达的模块化智驾,维护成本同样高昂,因其需要不停完善智驾规则及测试,而端到端,仅需大数据投喂即可。

此前特斯拉宣布八月将推出robotaxi,重要的作用就是其采集的大数据,能有效训练FSD端到端智驾,从而为民用车型的使用打下基础。目前特斯拉智驾里程已达到10亿公里,但仍未能喂出相对安全且智能的端到端智驾,那么到底多少公里才能喂出一个靠谱的端到端,目前不得而知,只能说,包括长城、极越等通过端到端完成智驾的,成本是省了,但还有数据上的难点。

结语:

以后会不会出现更强大的融合方案,比如端到端进阶+激光雷达保底,可能性有,但现阶段好像没什么必要,毕竟两套方案能不能融合适配,成本能不能够得上,以及实际效果会怎么样,还需要验证,但不可逆转的是,智驾也如电池产业一般,一定是通过各种方式实现降本,可能智驾拉高智能汽车价格的时代,也快过去了。

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