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當(dāng)前短訊!試乘體驗(yàn)理想汽車城市 NOA:不依靠高精地圖,多場(chǎng)景與人類司機(jī)相差無幾

2023-07-01 14:59:45 來源:經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)


(資料圖片僅供參考)

文 / 濮振宇

智能駕駛?cè)缃袢找娉蔀樾萝嚇?biāo)配,城市通勤是智能駕駛技術(shù)挑戰(zhàn)最大的場(chǎng)景之一,也是用戶需求最旺盛的場(chǎng)景之一,是兵家必爭(zhēng)之地。

6 月 27 日,記者在北京試乘體驗(yàn)了理想汽車的城市 NOA 功能。此次試乘從望京出發(fā),途中將經(jīng)過 77 個(gè)路口,包括 11 個(gè)右轉(zhuǎn)路口,10 個(gè)左轉(zhuǎn)路口,5 個(gè)無保護(hù)左轉(zhuǎn)。望京是北京路況最復(fù)雜的區(qū)域之一,汽車、電動(dòng)自行車、行人密集,不少車輛存在隨意停車、掉頭等行為,道路還經(jīng)常會(huì)進(jìn)行施工改造,因而對(duì)智能駕駛系統(tǒng)考驗(yàn)巨大。

理想汽車的城市 NOA 不依賴高精地圖,而是基于 AI 大模型。據(jù)介紹,在感知算法基礎(chǔ)上,理想 AD Max 3.0 在規(guī)控算法上依然使用大模型,通過模仿學(xué)習(xí)的方法讓城市 NOA 參考大量人類駕駛員的行為決策,讓城市 NOA 在保證安全、符合交規(guī)的前提下實(shí)現(xiàn)更像人類駕駛員的決策和規(guī)劃。

當(dāng)試乘車輛來到一個(gè)路口右轉(zhuǎn)時(shí),右側(cè)有不少騎電動(dòng)自行車的外賣小哥和過路行人,可以從車機(jī)屏幕上看到,試乘車輛會(huì)對(duì)部分目標(biāo)標(biāo)注紅色。通過預(yù)測(cè)他們的軌跡,試乘車輛很快找到一個(gè)相對(duì)安全的時(shí)機(jī)完成了右轉(zhuǎn),整個(gè)過程相當(dāng)順暢,沒有出現(xiàn)突然剎車等容易讓車內(nèi)人員感覺不適的情況。

在沒有右燈的路口右轉(zhuǎn),對(duì)于人類司機(jī)來說,是一個(gè)相對(duì)容易完成的操作,但對(duì)于智能駕駛系統(tǒng)是個(gè)麻煩事。一方面,路口沒有指示燈,需要系統(tǒng)自己判斷什么時(shí)候可以右轉(zhuǎn),另一方面,右轉(zhuǎn)時(shí)與右側(cè)路口的行人距離會(huì)很近,風(fēng)險(xiǎn)也更大。

當(dāng)試乘車輛行駛到一個(gè)施工路段時(shí),路上全是擺放的不甚規(guī)則、排成一列的錐形筒,這時(shí)試乘車輛可以準(zhǔn)確識(shí)別每一個(gè)錐形筒,然后絲滑地避開這些障礙。事實(shí)上,經(jīng)常進(jìn)行施工改造的路段,道路信息變化頻發(fā),城市 NOA 很難依賴高精地圖。

隨后,試乘車輛跟在一臺(tái)轎車后面,在望京某路段主路的最右車道行駛,當(dāng)前方轎車突然停車后,試乘車輛沒有跟隨停車等待,而是左轉(zhuǎn)繞過了這臺(tái)轎車。據(jù)介紹,試乘車輛是依據(jù)道路情況,判斷出這臺(tái)轎車屬于違停,而非堵車,因此做出繞行的決定。

在下一個(gè)路口,試乘車輛繼續(xù)準(zhǔn)確地識(shí)別紅綠燈狀態(tài),并在綠燈亮起時(shí)迅速起步,幾乎沒有耽擱時(shí)間,當(dāng)附近外賣小哥騎電動(dòng)自行車行駛接近試乘車輛時(shí),試乘車輛也沒有生硬地剎車,而是在保證安全空間的前提下主動(dòng)躲避外賣小哥穿插行駛,過路口的整個(gè)過程比較流暢,接近于人類駕駛員的手動(dòng)操作。

據(jù)介紹,理想汽車推出了通勤 NOA 功能。每一位用戶無需等待所在城市的 NOA 功能開放,便可以設(shè)定自己的通勤路線,通過日常通勤時(shí)的自動(dòng)化訓(xùn)練積累 NPN 特征,在 1 周內(nèi)完成簡(jiǎn)單路線的訓(xùn)練,激活通勤路段的 NOA 功能。即使是較為復(fù)雜的路線,訓(xùn)練預(yù)計(jì)也僅需 2-3 周便可完成。據(jù)理想汽車估測(cè),通勤 NOA 將覆蓋用戶 95% 以上的通勤場(chǎng)景。

值得注意的是,當(dāng)理想汽車的城市 NOA 遭遇某些場(chǎng)景仍然需要人類駕駛員接管,例如在公交車道上行駛時(shí)。據(jù)介紹,理想汽車的城市 NOA 已經(jīng)能夠識(shí)別公交車道,但是目前暫時(shí)還沒有專門為公交車道設(shè)置行駛規(guī)則。

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