飞机先生

2023-02-23

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原创评测

理想 L 系车型迎来一个大的 OTA 版本，理想 AD Pro 的高速 NOA 也正式上线。

和 AD Max 版本搭载英伟达 Orin 平台车型不同，AD Pro 车型搭载的是单颗地平线征程 5 芯片的量产方案，但两者先后都实现了高速 NOA 而伴随着硬件能力的提升。

而在「谁才是最好用的 LCC 」系列中，我们也看到了理想在二代平台上智驾能力中的提升，无论是从感知、规控、交互以及安全等交互上都相比一代车型有较大的升级。所以这次机会我们也想看看理想二代车型中高速 NOA 的能力，并且 AD Max 的英伟达 Orin 方案 与 AD Pro 地平线征程 5 方案在高速 NOA 能上是否有区别？

我也总结了这次体验的核心信息供大家参考：

• Pro/Max 版车型在高速 NOA 体验上基本没有太大差异；
• 变道策略是最大亮点。主动超车变道、减速并入匝道、遇慢车加塞后变道等，相比规则变道更具灵活性；
• 加减速舒适性较大提升。堵车、加塞等场景加减速优化；
• 进匝道策略上，三车道中大概 1.6 公里发起第一次变道，后续变道会根据道路环境变化而定；
• 匝道内大曲率弯道通过性相比 LCC 通过更高效；
• 大货车避让、加塞车辆识别提醒以及碰撞预警等交互更为清晰；
• 降级频次有所优化，但进入部分隧道等场景依旧会出现降级；
• 地图与进匝道适配度不高，出现遇长实线未提前变道导致错过匝道。

一、最大的惊喜：变道

首先最为直观的是变道策略的升级。

在 V4.3 版本中对 AD 再变道上的性能升级说明中有两个大的核心信心点：

• 第一是提高变道过程中的加速性能
• 第二是动态调节变道时的加减速

这两个升级点来确保变道的成功率。

而这两个重大的升级对整个高速 NOA 体验有很显著的改善，除了提高变道以及进入匝道的成功率，从体感也更像人驾驶感知预期。

在高速中会有几个核心的变道亮点，包括遇提速变道、减速钻空变道以及遇慢车加塞时主动超车变道等。

1、遇慢车后超车变道

在识别前车慢车后系统会主动超车变道，在变道过程中会提速以此来提高变道的效率以及成功率。

2、博弈变道

而如果我们在主动避让慢车发起变道时，这时候隔壁车道也障碍车辆，系统并不会像过去一样立刻取消变道，而是先进行博弈。例如会先提速尝试隔壁车辆的动机，博弈不成功后会减速处理或者提速寻找下一个变道的时机，更具灵活性。

3、识别慢车加塞后变道

而在高速中我们还非常常见一种场景也就是遇前车大型车或者其他车辆慢速并入我们车道，这时候系统需要感知到较大速度差的加塞车辆并完成减速避让，同时也要考虑及时脱困，这样才会达到用户的预期，让它处理的“更像人”驾驶。

4、“钻空”变道

钻空变道指的是我们需要减速变道，从策略上看是“被动行为”，所以一般是在确保通过性的前提下才会执行。例如前方即将进入匝道，我们为了确保进入匝道的成功率，系统需要寻找变道时机减速钻空变道，另外钻空变道对变道的距离需求更低，更挑战变道能力。

5、变道后遇前车慢车

最后一个我们常见的场景是我们完成变道后，刚好遇到前方车辆刹车，这时候变道动作刚执行完毕，系统需要更快反应。

二、进出匝道策略与成功率如何？

在进出匝道的策略上，L 系列会跟根据车道数量在 1.6-2 公里之间发起第一次变道，AD Pro 以及 AD Max 在匝道通过的策略上也是一致的，但伴随着后面进入匝道的环境的不同，进入匝道的距离也是根据环境动态变化的，具随机性。

例如在四车道场景中，辆车都会在 1.6 公里处发起第一次变道，后面车道逐渐动态变化。

• L8 Pro 第一次变道为 1.6 公里、第二次为 1.2 公里、第三次为 986 米，随后进入匝道
• L9 第一次变道为 1.6 公里、第二次为 1.2 公里 、第三次为 937 米， 随后进入匝道

例如五车道的场景中会在 1.9 公里左右发起第一次变道。

• 理想 L8 Pro 第一次变道为 1.9 公里、第二次为 1.6 公里、第三次为 872 米、第四次为 484 米 ，随后进入匝道
• 理想 L9 第一次变道为 1.9 公里、第二次为 1.6 公里、第三次为 1.2 公里、第四次为 348 米，随后进入匝道

我们也发现无论是 AD Pro 或 AD Max ，系统似乎没有完整的根据地图信息而选择进入匝道的时机。

两车在同个路段上，由于第一次变道 1.6 公里处刚好有长实线，这时候因为实线过长，到了可变的虚线路段时距离匝道口仅剩八百多米，导致系统来不及连续变道进入到最右侧车道，两台车都需要接管。

除了进匝道，在出匝道上，两台车都遇到了严重车流壁，系统没有参与博弈，而是在车道线末端系统触直接触发了退出需要人为接管。

三、识别加塞车辆

虽然 AD Pro 还未参与我们「谁才是最好用的 LCC 」系列，但在 AD Max 中理想 L9 在识别加塞车辆上已经获得不错的成绩。而相比我们在 LCC 测试的场景，高速 NOA 的场景速度更高，同时用户对刹车“敏感度”更高。

在高速过程中我们遇到了近距离加塞场景，从 EID 界面可以看到系统完整的渲染了加塞车辆的行驶轨迹，并且对加塞车辆也做了蓝色标识，意味着正确的预测和追踪，车辆没有触发制动的行为，整个过程处理流畅。

在高速上我们也触发了一个特殊场景，系统在识别长挂车后触发了系统误减速，猜测可能是由于特殊车辆感知出现错误导致误识别。

四、匝道内通过大曲率弯道

相比 LCC 状态，高速 NOA 在高精地图的支持下大曲率弯道的能力有明显的提升，特别是通过效率，AD Pro 以及 AD Max 在弯道速度上会比 LCC 更高。

五、部分场景降级依旧存在

在通过隧道时，系统在交互界面中显示了高精地图受限无法执行自动变道的场景，但不会触发系统降级，相比一代车型有较大的改善。但我们也遇到了部分隧道会降级的场景，系统在进入隧道后会降级到 LKA 。

六、总结

可以看到理想布局了 AD Pro 以及 AD Max 两条技术路径，在不同平台的基础上均能实现高速 NOA ，而 L7 Pro 最大的亮点是在无激光雷达以及单颗地平线征程 5 的硬件基础上也实现了与 AD Max 同样能力的高速 NOA 。

此外这次最大的亮点是理想在变道上的能力升级，通过动态调整速度来提高变道的通过性，不管是成功率还是体感上都更接近于人为驾驶。

而高速 NOA 也继承了我们在 LCC 大横评中表现较好的识别加塞等跟车体验。同时 Pro 从过去 ONE 上 1V5R 的方案升级为 10V1R 的方案，而包括 BEV 算法以及集成于屏幕、HUD上的交互系统也完成了同步升级。

但例如因高精地图等原因出现的降级、前方实线状态下需提前变道等场景，在使用范围以及地图适配性上也希望能持续优化，而在例如汇入主路或者出主路进匝道遇车流壁这种“极限”脱困场景，我们也期待后续系统升级的表现！

写在 OTA 4.3.0 版本之后。