意外损坏可换新鸿蒙智行推出轮胎保障服务_新闻

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意外损坏可换新鸿蒙智行推出轮胎保障服务

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目前，根据官方发布，鸿蒙智行推出轮胎保障服务。根据介绍，购买该服务后，在有效期内因意外导致轮胎单独损坏，可享受更换新轮胎服务。

此外，问界 M8 于重庆赛力斯超级工厂正式开启全国交付。问界 M8 共推出 6 款车型配置，涵盖 5 座以及 6 座车型，售价区间 35.98~44.98 万元。

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问界M9

46.98-56.98万

理论上，大算力 + 大数据 + 云端大模型是阶段性辅助驾驶迈向下一个台阶的关键。但这里面，确实不出现了不同的分歧：一个是『大算力 + 大数据 + 云端大模型』搭配纯视觉；另一个是『大算力 + 大数据 + 云端大模型』搭配多传感器融合。但目前的实际情况是『中算力 + 大数据 + 暂定是否云端模型』搭配多传感器，这个方案目前除了华为是周知的原因，那其他家其实也是延续着这个逻辑在走。华为比较特殊的原因在于，其实没人比华为更懂技术了，它的选择分为被动和主动，它现在的局面其实是被动选择，但它不讲道的地方在于，它主动的选择从体验倒推技术选择。结果也很简单：这是体验派的第一名。但我们能看到的是，现在其他的多传感器企业，它所用的雷达精度没那么高。精度没那么高的雷达，对于小、远、体态奇怪的障碍物识别其实很差。并且雷达没有语意信息，能够挖掘的潜力其实不够。我们还是要看，纯视觉究竟能解决什么？我们平时听了这么多公司的技术故事，务实或者说很功利地问，这些都有啥用？宏观说解决『信息带宽』问题。之前在特斯拉上OCC 写的内容里讲过，还是视频流里面蕴藏的信息量理论上靠模型 + 算力就可以挖掘出「存在性（lidar很擅长）」之外的信息，包括意图和未来的画面（预测推理）。微观讲，有若干感知、预测、推理任务可以通过视觉信息来做，解决自动驾驶长链条上的一些垂类问题（可以举很多案例，比如各类道路参与者意图）。举个例子，过马路的行人，视觉视频流里可以直接反映，人脸的朝向，光这一点信息去判断人的行经轨迹是比较简单的。但雷达则不然。激光雷达工程师普遍还是认为是安全冗余，对物体存在性的一种保障。视觉更有吸引力（挖掘视频量信息更有技术挑战，相关技术更符合大模型这种技术演进趋势）。我们清楚了，视觉的潜力大，但对算力、数据、算法要求极高，极高。但如果同样是大算力 + 大数据+ 大模型，但是多传感器呢？

问界M8 和 M9 的辅助驾驶小蓝灯上了，这对普通用户来说会是一种「现象级」的全民科普。路上大家看到小蓝灯，不再认为这很刺眼，而是第一时间知道：哦，这是一台带辅助驾驶的车型，说明它有辅助驾驶能力，很高级。除了理想之外，比亚迪、小鹏、小米、问界等越来越多品牌上了小蓝灯之后，路上看到也越来越多。昨天上班在南坪快速路上，也遇到好几台。看到小蓝灯，也会心一笑，原来大家都一样。现在的这种心态很微妙的，就像当年 25、16 年在路上见到绿牌车一样。