开了大半天的车，也终于有机会当当老板啦！坐坐 P7+ 后排翘翘二郎腿 ……… 另外、带激光雷达的 5.4 跟不带激光雷达的 5.4，想找不同那是不太可能的！

华为智驾又又又进步了，相比上一次，ADS3.1 主要的提升在与道路的寻找上更快，并且如果按照全程通勤时间计算，新版本比老版本提升了至少 15% 的时间。前天刚开始的修路，今天就都能轻松过！你服不服！

理想 i 系列，理想在造型和智能空间的另一个探索。 1｜在大学的时候，有个很好的同学家在佛山，家里开一台奔驰 R 350 和一台中大型 SUV ，非常典型的广东大家庭出行场景。 理想纯电 i 系列，现在能想起来是两台车，一台就是 R 350，还有一台是老款奥德赛。 这些车的设计的特点是无论外观看起来还是通过越性更像 SUV ，但实际内饰空间和座椅布局更像 MPV ，特别是第二排，同时坐姿也低，没有侧滑门，也不像 MPV 的方盒子造型，很受广东家庭们的喜爱。 2｜所以 i 系列，其实也是理想在造型和智能空间的另一个探索。 i 系列的造型探索，基本开创了 Model Y 后的第二个造型先例，它的创新和 MEGA 我觉得定位有很大的不同，不等同于彼时的理想 ONE 或者理想 L9 所做的产品延伸。 我现在还记得 R 350 上的几个细节：当时大学毕业开着搬东西，第三排放倒纯平，空间非常夸张。没记错当时这台车有带空悬，姿态很低，六座布局，中间还有过道。但第三排比较小，后备厢放倒后空间非常大。 这几个产品特性在 i 系列应该会被放大，而且按照理想的产品思维，i 系列的后排门打开角度应该不小。 3｜六座、也有大五座。 i 系列的空间或者二三排的体验，可以更好兼备城市纯电出行场景，而且和理想 L 系列一样，也可以做大五座布局。 还有一个细节是大家看到三排的三角窗，理想 i 系列的三角窗和 MEGA 类似，也是最大程度保留了第三排的视野空间。 奔驰 R 的第三排确实轮拱侵入比较严重，非常影响三排横向空间，不知道理想 i 系列会如何解决。 4｜理想 i 系列配置猜想。 增程 l 系列改款大电池和纯电 i 系列同价。 纯电 i 系列只有 1 个配置。 纯电 i 系列和增程配置类似，价格错位。 大家更期待哪种？

这次我们借到的极氪 7X 是四驱版，搭载了 100kWh 的电池包 充电测试方面，我一共去了三个充电桩，分别是华为 600kW 超充桩、极氪 V2 极充桩（功率 600kW）、极氪 V3 极充桩（功率 840kW） 三个充电桩测试的总用时基本一致，从 15%-90% 用时都在 20 分钟左右，而 30%-80% 的用时也都在 15 分钟内 从曲线图能够看到，在华为 600kW 超充桩峰值功率能达到 389.8kW，而极氪 V2 和 V3 的峰值功率接近，分别为 356.6kW 和 357.8kW 均是在未分流的情况下测试的 不知道各位对于这个充电结果是否满意，看看后续有没有机会再试试 75kWh 的第二代金砖电池

上周的销量数据，来自万万_ECC。 Model 3下去了，Y还是很强，极氪7x表现不错，MONA也挺好。M79足够强，享界智界还比较困难。理想L6明年的挑战反而不多，大家都盯着理想L8-9在猛攻。零跑总是闷声发财的那一个，车越小，纯电占比越高。阿维塔交付还是不太给力。小米明年开始二工厂来了，乐道才900？

待会会在杭州吉利大厦，和吉利高层进行吉利银河和雷神电混的深度沟通会，接下来的插混之战，基本就是比亚迪吉利银河和长安三家了，大家有什么想了解和想转达的吗？

这几天随着小鹏的 AI 鹰眼纯视觉智驾和 P7+ 一起开启了媒体试驾，关于选择高阶智驾产品究竟要选带激光雷达的？还是不带激光雷达的？好像成了平行选项放在很多潜在用户面前。昨天也刚好收到一个朋友对此的询问，我把我回答的大致整理一下，聊聊这方面的问题。 首先我们得搞清楚为什么很多产品都会使用激光雷达，包括小鹏。 智驾在某个阶段，特别是很多品牌系统的早期阶段，因为前端算力不足很需要激光雷达直接反馈空间立体信息，减轻算力负担，后来随着 OrinX 等全面普及算力上问题不大了，但整个 AI 感知体系也没有搭建和训练完善，如果不采用激光雷达，那么可能造成大量目标漏检，影响智驾系统的工程落地进度，所以很需要激光雷达的识别信息进行补漏，甚至是依赖它对立体空间的识别结果来实现交付。 引入激光雷达之后，它的好处肯定大家都体会到了，但同时问题也来了。俗话称：多个香炉多只鬼！它是一个决策机构，但因为能力也是有限的，所以同时也必须有视觉系统作为另外一个决策结构存在，两者之间如何协调出最合适的终审结果成了技巧关键。 其实如果激光雷达的可信度无限接近 100%，那么可以完全依赖它进行终审。但此时它的缺点就被凸显了，它很难无限接近 100%！例如类似水蒸气会被误认为是固体障碍，以及无法分辨物体的软硬度等等都会令它产生误报或是不恰当的神经过敏，最终也需要结合 AI 判断和视觉系统的决策去填补去修正。另外也不需要太极端的天气，较常见的大雨天气对视觉系统影响不大，但却会对激光光束造成影响，诸如此类的问题造成它没法完全充当权威。 当然，作为一个精密设备，除了产品增购成本外，本身故障率以及撞损的维修等维护成本，也是一个附加因素。 其实，哪怕使用激光雷达的系统，它也仅是负责车头前方扇形区域的识别，目前高阶智驾系统都是得 360 度全区域进行感知，所以最近经常见到一些失败案例往往都是侧面产生误差和漏检，其实还是在考验视觉系统。包括停车场里面悬空的箱子等等，都需要 OCC 等视觉系统能力去判断，而乘用车也极少能将激光雷达部署在整个车身的四周并且上仰下视都完全不遗漏，远远不如四个方向的眼睛能涵盖的元素广泛。 在 360 四周感知都有很高要求的训练下，视觉系统已经越来越强。在以往，视觉系统看前方看不完整的时候都需要问激光雷达一嘴，现在前后左右都是视觉系统自己看着，都不需要再去问它，它就被冷落了。 所以类似小鹏，在早期高阶智驾落地的时候就需要激光雷达来协助兜底，在两年多以前就落地了城区智驾。但是当整个 AI 云端算力和车端协同算力体系逐步完善的今天，逐步实现了类似人类司机用眼睛开车的能力，就会逐渐减少对它的使用，并且慢慢走向完全舍弃。值得注意的是，舍弃激光雷达不代表舍弃所有主动传感器，类似毫米波雷达这种在很多情况下也可达到使用激光雷达的结果，而且维护成本低得多的传感器会继续充当协同视觉系统的任务。 激光雷达肯定是有它重要的用途，也很可能长期继续在很多品牌的高阶智驾产品里面，毕竟各家都有自己的发展周期和工程落地的进度，也有不同产品之间成本权衡的考量。所以不能二极管一样去肯定和否定，但这些设备最终都是服务具体应用的，如果具体的应用能够满足用户需求，产品价格也符合大家的购买能力就行了。 最后，以下的配图，好像跟本文没有关系，但是好像又有那么一点关系 ……