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    小新同学

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    小新同学
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    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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    飞机先生
    前天00:28

    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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    德卤爱开车
    04-12

    张楚!

    姜硬
    04-02

    不知道今天首页的智驾跑山比赛大家看的还满意吗?作为这个新节目的策划之一,我来一口气解答下大家在评论区发出的问题吧:

    1:为什么里面的成绩单会让人大跌眼镜?(非剧透)个别车型的表现为什么不好?

    事实上,我们在跑之前也没有想到最终的成绩会是这个样子。但我需要做一个补充说明:这六台车都是当前智驾第一梯队里的车型。大家没有反驳意见吧?那出现这样的情况,就像是学霸班里出现了几个考 80 分左右的选手,但他们放在普通班里的成绩也是遥遥领先的。

    2:车辆的版本号是不是都是最新的?

    除了阿维塔 11 ,其它车型都是目前推送的全量版本。阿维塔 11 除外是因为我们拿到手的时候没有任何说明,直到结束拍摄后才发现这个版本已经是全国都能开了……但考虑到我们对比的是 LCC 功能,以及后续的推送走向而言(阿维塔 11 已经全量推送全国都能开版本),我们便没有对车型进行再多调整和素材补录。

    3:这个视频的初衷是什么?成绩为什么不用图文形式总结一下?

    这两个问题看似没什么关联,但我认为上半问题的答案可以解答下半问题。首先是视频的初衷,是和大家在今年讨论的一个视频基调——高阶智能驾驶和智能座舱的普及率会越来越高,观众看我们内容的需求就会显得更加多样化。

    新出行的智能化评测标准一直以来都是在为大家提供标准化、专业性的内容,但大家也接连看到问界、小米的流量破圈,带来了更多对智能化较为懵懂的“车圈外用户”,他们可能没有新出行的大家那么硬核,但他们同样会对智能电车抱有相当的兴趣和关注度。

    因此在持续性的输出专业内容之外,我们会尝试为大家带来一种更幽默诙谐、更通俗易懂的智能化视频内容。关注我的大家也能看到,今年开始我的视频内容画风可能和其它编辑们不太一样,这算是我个人为这种方向进行一个试水,也希望大家能喜欢这种不太一样的风格,当然也不排除效果好的话大家都一起参与进来。

    P.S. 这并不代表我会变成一个搞笑脱口秀主持人,我依旧会继续学习,尽力为大家输出专业性的评测与图文内容。

    所以下半问题的答案也就呼之欲出了——这本质上是一种“关公战秦琼”的半娱乐半专业性创作,有别于我们此前做的 XCX-Test 专业性评测,就我个人从创作者的角度而言,以一篇动态形式总结这期节目是最好的。

    当然看到节目评论区的内容都是趋向正向表扬,我们还是很开心的,这算是对我们视频新方向的小小肯定,也希望大家不吝啬肺腑之言,给出更多建议,让我们的视频呈现做得更好~

    小鹏G9 极越01 理想L7 智己LS6 阿维塔11

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