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理想智能驾驶OTA 6.0的无图无先验NOA以及四大安全到底怎么样?

07/08 11:40
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理想汽车搞了个2024智能驾驶夏季发布会,对其OTA 6.0的无图无先验智能驾驶以及四大安全功能做了一个推广介绍,并对下半年的工作端到端+VLM视觉语言模型做了一个介绍。

所以本文将根据2024智能驾驶夏季发布会信息结合自己行业认知,从以下三个方面:

理想AD Max 无图NOA四大能力。

理想AD Max 主动安全四大能力。

理想OTA 6.0到底怎么样?

分享一下理想OTA 6.0的无图无先验智能驾驶以及四大安全到底怎么样?首先理想的这个发布会,都针对的是AD max版本,也就是使用英伟达双Orin配激光雷达的那款,至于其他平台的,估计巧妇难为无米之炊。另外我们下一篇将拆解下理想的端到端+VLM视觉语言模型。最后文末小调查,你怎么看理想这次OTA 6.0的智能驾驶。

理想AD Max 无图NOA四大能力

无图领航辅助,其实去年大家都在喊了,理想表示其无图有四大亮点:

哪里都能开,无图无先验。理想表示其方案无图无先验信息,这个先验信息确实是行业内的一直用的,打个比方,基本上大家喊的无图,但是大家非常大的一部分依然在依赖某种特殊的地图信息,特别是道路路口的路网结构等。不出意外,遥遥领先的华为应该也是这么干的,不光他的领航辅助,甚至他的车道保持。

绕行丝滑,时空联合,一般采用大算力英伟达芯片的,这个应该已经普及了,也就是特斯拉两三年前提出来时空联合,目前基本上大家算法都往这个方向走,唯一的区别是大家数据的量和质,导致训练出来的算法差距。

路口轻松,上帝视角,通过摄像头的BEV以及道路信息和导航以及轨迹融合推理。这个其实也是目前大家都走的方向,但理想可能更加紧密的拿到高德普通地图的信息,毕竟现在高德普通地图的信息都是车道级的。

默契安心,分米级微操。 分米级也就是10cm,视觉occ以及雷达实现几十厘米的感知精度,这个也应该是主流行业的共识,但occupancy算法主要是画网格,非常吃硬件的算力,大家都在基于自己的算力成本做。

理想AD Max 无图NOA四大能力,没有什么特殊和出乎意料的,但从文字信息上代表理想冲上中国智能驾驶的第一阵营,但具体使用效果,还需要体验才能下结论,绝不是厂商的信息可信的。

主动安全是汽车老早就有的配置,但是国内在AEB等热点事情的发酵下,持续内卷。之前AEB是纯粹法规驱动的配置,它在极端情况下,可用来保命保安全,但是做的不好,非常干扰驾驶体验,谁都不想自己的车子莫名其妙一脚刹车的感觉。

现在随着智能汽车传感器越来越多,精度越来越高,处理以及算力更强,所以AEB呈现了覆盖场景越来越多,性能越来越强的局面。

理想表示其安全功能场景覆盖高,还保证误触发少,还提供夜晚弱光AEB,AES自动紧急转向功能。根据其内部统计数据,其AD Max车型的主动安全,误触发超过30万公里一次,怎么理解这个数字?基本上一般人一辈子也开不出误触发,说实话如果做这么多功能还有这么好的误报率,非常难,实际使用可能有出入。

复杂路口AEB,可以在左转遇直行,直行与横穿,右转遇直行,这三种场景下刹停行人,二轮以及三轮车,等常见危险场景。理想演示了,刹停骑自行的小孩,突然窜出的电动车等。

夜间弱光AEB,黑夜120km/h应对静止的卡车进行刹停。

全自动AES,理想在直播视频中展示了,130km/h提供避让功能AES,夜晚128km/h提供,并表示其自动紧急转向为全自动AES,不需要用户转向。

全方位低速AEB,在泊车场景中帮助规避停车场的剐蹭。一般的AEB的工作区间都在10km/h左右,甚至10几km/h。但理想在泊车场景也就是低于10km/h的速度引入AEB。

另外理想在本次直播介绍中继续分享了他优秀产品定义的证据,理想汽车的AEB功能的安全风险库,首先这个产品定义的格式非常的好,将所有场景分出了轻重缓急,好的产品定义就是抓住重点做出最好的体验,但是我好奇的是,这些场景库怎么定义的危险和频率?

一般行业内对ADAS 安全方面的场景定义库都会借鉴CIDAS 中国交通事故深度调查的数据,毕竟这些数据是权威机构根据中国现实发生的事故总结出来的。

如果对照这个数据和理想汽车的AEB功能的安全风险库,有一些切合,但是很难找到满意的答案。

怎么去评价理想这些功能呢?

先说结论吧,只能说一个字“卷”。

对于无图无先验NOA

理想算是撕破大家的脸,卷大家了,我无图无先验,我丝滑顺畅,我路口信息准确,我感知更精细。但这里从技术路径总的角度来讲,目前国内所有采用英伟达芯片的都同质化竞争了,都走上了我们之前文章《智能驾驶-城市领航辅助必备的BEV以及Occupancy networks》讲到的BEV+Occ,另外配上激光雷达打辅助。唯一的差异点是,你数据的量和质,以及你家里有多少AI算法训练卡。

至于有没有先验,也都是根据训练的结果,然后每家根据自己的容忍度和性能目标去取舍。

另外一个,就是大家整合地图供应商们例如高德和百度的能力,毕竟他们的SD地图普通导航地图已经有很多信息了,例如车道级信息,就看你能怎么集成到你智能驾驶里面,再看你是不是能说服高德,不买他的智能驾驶地图了,毕竟给了你更多的普通地图信息,他的智能驾驶地图就没人买了。

最后至于理想的功能体验怎么样?看直播绝对看不出来的,必须有非常多不同品牌智驾体验的专业人士开了,才知道,有车的朋友可以找Jack来试驾下结论。

对于安全功能

首先复杂路口的AEB确实是一个高频也高危的场景,但做好这个确实非常难,因为太容易误报了,复杂路口,他牵扯到两个东西:

一个是路口,路口的意思就是你要能够准确预判可能碰撞的点,是否在你的行驶轨迹上;

另外一个就是复杂,复杂的意思是他有很多目标物,你要能够准确判断可能碰撞的目标物。

所以要做好这个场景不但要能够AEB刹车,还要做到不乱AEB刹车,是非常难。

传统的AEB由于算法主要或者过多依靠雷达,难以实现。如果理想的复杂路口AEB能够做到不但要能够AEB,还要做到不乱AEB,那就太棒了,但是要有这个结果还需要大量的数据证明。

夜间弱光AEB和全自动AES,都是非常好的功能,但配上激光雷达实现弱光AEB却是相对容易的事情,毕竟熟悉我们激光雷达文章的都知道,激光雷达天然具有夜晚场景的优势。不过120km/h高速AEB刹停和AES的事情,确是艺高人胆大的事情,毕竟现实场景可不是试验场搭个场景那么简单的事情。

最后全方位低速AEB的地下停车场剐蹭的场景,直播中理想汽车自己也讲到这是一个高频但非常低危的场景,这个功能其实一般用360环视以及超车波碰撞提醒就行了,但理想应该是借助超声波搞出一个帮助刹停的功能来了,可谓“卷”王了。

最后,Good luck智能驾驶产业的朋友们,你被卷到了!但好事是,大家都确实在推动智能驾驶迅猛发展。

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