“上车就能开”“操作更像人”,理想智驾正式全量推送“车位到车位”功能

“上车就能开”“操作更像人”,理想智驾正式全量推送“车位到车位”功能
2024年11月30日 12:00 华夏时报

华夏时报(www.chinatimes.net.cn)记者 于建平 见习记者 田野 北京报道

11月28日,理想汽车发布OTA 6.5版本,并向理想L系列AD Max用户和理想MEGA用户全量推送“车位到车位”功能。

如果以“全量推送”为考核点,2024年3月,特斯拉已在北美推送了FSD V12正式版,但尚未在中国落地。所以此次,理想也被称为全球首家全量推送上述功能的车企。

具备更拟人化的驾驶方式

据官方介绍,此次推送的“车位到车位”功能,能够覆盖包括环岛行驶、进入主辅路、无保护路口左转、限时公交车道、施工路段以及旁车(包括非机动车/行人等)切入/加塞等,还有ETC收费口自主通行、智能泊车等功能。

值得注意的是,除了智驾能力的提升外,OTA 6.5版本还有主动安全系统的升级,包括后向自动紧急制动、误加速抑制等,且适配理想全系车型。

尽管在智驾方面的技术路线各有侧重,但当下,“端到端”已成为车企智驾技术演进的主流方向,而“车位到车位”的概念是其中展示的核心亮点。据《华夏时报》记者统计,目前业内如华为、小鹏、小米、极氪等车企已发布其“车位到车位”功能及明确的推送计划。

今年8月,华为在享界S9上首发搭载了基于端到端技术的ADS 3.0系统,主打在地库车位就能直接启用,计划于9月23日起逐步向所有用户推送。

小鹏的端到端方案也主打“车位到车位”功能,11月15日,小鹏宣布其通过一套软件实现“车位到车位”的智驾方案开启全网首测。

在今年广州车展开幕前一天,小米集团董事长雷军通过直播展示了小米汽车的“车位到车位”智驾能力。小米官方称新系统在11月16日开启定向邀请内测,12月底开启先锋版推送。

极氪也表示其无图NZP(城市领航辅助驾驶)将于年底推送给全国用户,明年1月分批推送“车位到车位”功能。

理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋表示,理想高阶智驾采用了端到端+VLM(视觉语言模型)双系统架构方案。该方案的创新点在于双系统和世界模型的应用,端到端模型用于处理常规驾驶行为,VLM辅助端到端解决复杂或未知场景的驾驶任务。据悉,理想端到端+VLM智驾方案两个月内迭代了25个版本,智能驾驶累计里程已达26.7亿公里,主动安全累计避险超360万次。

“端到端+VLM的技术架构是智能驾驶发展的一个重要分水岭。此前,我们采用的是传统方法来开发自动驾驶技术,而现在才是真正用人工智能来实现自动驾驶。”郎咸朋说道。

随着智能化的快速发展,如今,用户选车时也会格外关注车企的智驾能力。据理想统计的数据,65%的进店用户都会重点体验其智驾功能。

“销量上,目前30万元以上车型的AD Max销售占比达70%,40万元以上的车型中,AD Max的销售占比已经达到80%。相较今年年初,AD Max的销量占比涨幅达到34%。从这个角度来看,理想的智驾用户增长速度在所有车企中,也是最快的。”郎咸朋补充道。

对成本和算力提出更高要求

智驾行业的技术路径切换得太快,去年业内的主流方案还是“重感知轻地图”的城区智驾NOA,而今年各大车企已经在追击端到端。与此前的无图NOA系统相比,端到端+VLM有什么技术优势?

郎咸朋介绍,首先,端到端不依赖规则式逻辑,具备更拟人化的驾驶方式。“以路边起步为例,目前一些车型已经实现了路边起步,但只能在D挡或Autohold状态下激活,而理想的端到端模型在P挡就能激活,实现了‘上车就能开’,并且不再强依赖车道关系。”

其次,整体大幅提升了安全、舒适和效率。例如U型掉头和环岛通行等这些复杂路况,端到端具备更强的侧向感知能力和复杂道路结构的理解能力,决策更果断。在拥堵路况时,变道能力更强,能够即时准确的执行绕行决策。

更重要的是,VLM具备理解物理世界复杂的交通环境和中文语义的能力,可以辅助端到端解决安全、导航、法规和舒适等方面的自动驾驶业内难题。例如限时公交车道、潮汐车道、可变车道等,曾经无法解决的问题,通过VLM都可以进行准确识别,并正确选择车道通行,在遵守交规的同时大大提升通行效率。

“理想的端到端系统是One Model一体化端到端,即输入是传感器,输出是行驶轨迹,全部由一个模型实现,其他车企只是在某个环节实现了端到端。”郎咸朋说。

不过,在同济大学汽车学院教授朱西产看来,端到端+VLM架构在自动驾驶领域的应用也面临诸多挑战。“目前,端到端+VLM模型需要大量的高质量数据进行训练。而获取并标注这些数据既耗时又昂贵,且需要确保数据的多样性和代表性,以覆盖各种驾驶场景和环境条件。此外,数据处理和存储也是一大挑战,需要高效的算法和硬件支持。端到端+VLM模型的复杂性,不仅增加了研发成本,还对车载计算平台的算力提出了更高要求。”朱西产告诉《华夏时报》记者。

特斯拉创始人马斯克也曾表示,特斯拉今年将在综合训练和推理人工智能方面投入100亿美元,后者主要用于汽车。“任何一家公司如果不能在模型训练方面达到这一水平的投入,就无法参与竞争。”马斯克说。

此外,朱西产强调,在应用端到端大模型的过程中,车企和供应商必须审慎行事,特别是在宣传上,需要避免夸大技术的成熟度和商业化进度。

极越CEO夏一平也曾提出类似观点,他表示,端到端技术的落地并非一蹴而就:“目前市场上没有任何一家汽车公司可以真正做到端到端技术的全面应用。现在声称已经实现端到端的说法,可能只是宣传上的过度渲染。”

责任编辑:李延安 主编:于建平

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