今天智己汽车公布了一段工程样车在上海实测视频，并在第三方媒体见证下完成的，全程处于零接管状态，并且也有城市+高架+Y 字型等路口切换。

一、硬件配置：

智己 L7 搭载 12 个 500 万像素摄像头、5个毫米波、12 个超声波雷达、Xavier 平台、高精度IMU以及高精地图（中海庭）的方案；另外未来可升级摄像头（官方称千万级）、2个激光雷达以及 ORIN 平台。

这次工程车的路测是没有搭载激光雷达版本，是一套基于纯视觉的方案，这也是目前交付用户后就能拿到的硬件配置。

理论看也可以说是国内首个基于纯视觉方案落地的城市 NOA。

二、场景总结

从露出的视频看，我把它总结为以下几个场景：

1、无保护左转；

2、遇到对向电动自行车贴近时做减速并轻打方向盘避让；

3、右转遇慢车自动变道切换；

4、自动上、下高架汇入主路；

5、连续多个Y型匝道切换；

6、变道时跨车道有车辆同时变道时会做躲闪；

7、遇右方车道收窄时向左插入变道；

8、遇车道表现（新旧标线重影）时能够识别；

9、大量电动车违规、横穿场景实现识别以及处理。

在视频中也看出：整体上高架与城市路段的跟车距离较长、在切换车道或者遇见复杂场景时处理动作是需要一定的反应时间。

三、聊聊智己的背后的技术

智己方案是来自于主打算法的 Momenta 。

上汽本身作为Momenta 的投资方，同时首款车型也是落地 Momenta 的技术方案。

Momenta 的技术路线其实比较特殊，目前主流的有无人车的科技公司以及车企自研的渐进式两种路线，但我们发现科技公司和车企之间很难做技术互通或者协同。

例如无人车 waymo 搭载的高硬件装备+平台到车企上因为成本等问题拓宽不了，而特斯拉等车型在用户车上的数据拿给waymo、pony上也用不上。

Momenta 则认为从路线上要从可落地、可规模量产的传感器出发（也就是视觉），这样才能打通L4 无人车和L2/L3 的数据回传，完成整个数据训练优化的闭环。

可以这么理解现在市场的格局已经逐步清晰，目前国内两家头部公司 Momenta 以及 Pony 做的是整个大脑体系，Momenta L4 和 L3/L2 一起来，然后和车企合作带来大量数据迭代，那么它可能是赌在了 L4 是一个需要大量数据完成长尾场景、时间迭代的过程。

而 Pony 的思路也很清晰，利用高性能传感器、自测车来完成高质量数据以及场景采集训练，在一个特定范围内完成整个技术迭代以及优化。

Momenta 专注于以视觉为主的感知算法以及众包方案，利用从量产数据出发、到标注、训练到验证等的闭环状态。

那么从马太效应看，当Momenta 的用户量只要越多、数据量越大，那么它的技术性也会更强。

根据智己的数据，整个回流训练可以在十天内将预测算法轨迹精度的性能提高 42%。