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    北京车展|打卡蔚来汽车展台送好礼

    小新同学

    2024 不止千站 解读蔚来换电的一系列动作

    维圈圈

    一篇帖子满足你对蔚来的所有想象-新出行蔚来版精选贴汇总2.0,持续更新ing

    小新同学
    动态

    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...

    飞机先生
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    出行好物
    前天16:29

    上新好物|专车脚垫 一车一设计

    雨水季节,还在担心上下车湿答答弄脏车子吗?如何挑选一款好的脚垫成为你的烦恼吗?“绒毛脚垫容易藏污纳垢,塑料脚垫气味大,皮革脚垫使用寿命不长......”“... 查看全文

    理想L6 理想MEGA 蔚来ET7 小鹏P7 小鹏G9

    德卤爱开车
    前天14:22

    精华

    分享一下最近了解到的蔚来换电站的内容;

    - 乐道 L60 支持三代站,最近大家也看到进站测试,目前适配情况来说,有些互联协议软件方面的小问题,好像是适配团队最近才拿到车,适配技改内容主要是涉及到传感器、算力,也就是升级到四代站这一套重站端能力方案;

    - 大家呼声很高的换电站自动售货机,会在今年内落地,NIO Life 会有、现磨咖啡也会有,落地时间节点大概在 Q4,落地的形态可能也会和大家之前在蔚来相关专利上看到的不太一样,会根据场地单量优先部署,至少能能把设备成本收回去;

    - 北京车展这一套四代站展示结束后就直接部署在北京本地了,上面的电子 LED 屏幕四代站会标配,激光雷达数量会根据场地情况安装不同数量,可以是4颗,也可以是6颗,甚至10颗,Orin X 和激光雷达也都是和车上的同款复用;

    - 四代站部署这么多激光雷达有两方面因素,一方面是兼容更低传感器、算力的车型,同时也是为了识别200米范围内的情况,也就是为离车自动换电功能做保障,这项功能也会在四代站落地,会考虑场地情况来开通,当然更大难度在于法规;

    - 四代站产能现在刚开始不会太高,可能要6-7月份才能看到明显效果进展,目前四代站应该是在安徽工厂生产,上半年各地应该是在推进场地谈判签约的内容,再土建、安装、调试,前面协调好了,下半年落地都很快,类似于去年一个月能干 100 多个站;

    - 换电速度方面,不算泊车四代站实际可能做到 2 分半,为了方便传播一般是说成换电3分钟,整体速度提升主要来自于多方面的优化,自动泊车、电池机械运送、软件刷写等,从而综合提升整体的换电效率,官方数据是提升22%;

    - 第三方合作的车型在陆续确认,大概有两种方案,重新开发一款全新车型,或者用原有车型进行升级改造支持换电,两个难度都挺大,有不同的难点,重新开发的难度在于时间,一款正儿八经全新车型开发用个2-3年还是要的,用原有车型改造工程难度更大,两个可以比喻为房子推倒重建和旧房翻新,费用成本、工程时间、工程难度,都不一样;

    - 前面几个点,如果大家有觉得是问题的,其实都不太是问题,最大难度还是回到运营,比如大家说的不同规格电池包SKU,这里的不同规格还不是现在看到的不同容量这种难度,而是长期不同定位的车型电池包,按车型分大、中、小电池,再分不同容量,难度成倍上升,后面运维难度也更大,更考验日常、节假日运营;另外最近服务费可能也会调整,比如说再降降价,来刺激一下换电单量?

    乐道L60 蔚来ET5(T) 蔚来ET7 蔚来ES8 蔚来ET9 蔚来第四代换电站首秀

    小新同学
    6天前

    理想今日宣布30万以上车型全部降价,其中理想L7降价幅度约2万元,现在手握30+万预算的你,三选一你怎么选?哪款性价比高?
    欢迎评论区发表看法。

    【理想L7】
    Pro版本 30.18万(无激光雷达、有空悬)
    Max版本 32.98万(有激光雷达、有空悬)
    Ultra版本 35.98万(有激光雷达、有空悬)

    车身尺寸为 5050x1995x1750 mm,轴距3005mm,标配双电机四驱,标配空悬,Pro版无冰箱、Max和Ultra标配冰箱、两颗Orin X芯片。激光雷达128线。
    纯电续航225/225/286km,综合续航1360/1360/1421km。悬挂双叉臂+多连杆。

    【问界M7】
    Plus版本 28.48万(无激光雷达、无空悬)
    Max版本 30.98万(有激光雷达、无空悬)

    车身尺寸为 5020x1945x1760 mm,轴距2820mm,标配双电机四驱,无空悬、HUD、冰箱。激光雷达128线。
    纯电续航 210km,综合续航1250km。悬挂麦弗逊+多连杆。

    【蔚来ES6】
    75度电池版 33.8万(有激光雷达、无空悬)
    100度电池版 39.6万(有激光雷达、无空悬)

    车身尺寸为 4854x1995x1703 mm,轴距2915mm,标配双电机四驱,无空悬、冰箱。激光雷达150线,四颗Orin X芯片。
    纯电续航500/625km,悬挂多连杆+多连杆。

    理想30万以上车型售价全面下调 理想L7 AITO问界M7

    飞机先生
    6天前

    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...

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