魏牌城市NOH胜出的关键
虽然越来越多厂商开始追随魏牌城市NOH的脚步 ， 但是智能驾驶是一个依赖大量数据和技术积累的领域 ， 而魏牌城市NOH已经在“重感知”路线依赖的传感器硬件、算法和算力上拥有了先发优势 。
之前魏牌曾发布过一支一镜到底的视频 ， 主角就是由魏牌副总经理乔心昱和毫末智行首席交付官甄龙豹亲自测试的摩卡DHT-PHEV激光雷达版车型 。 这辆车在保定闹市区开启城市NOH智能辅助驾驶功能后行驶了17公里 ， 途径31个红绿灯 ， 完美实现了包括红绿灯识别、无保护左/右转、智能变道、智能避障等功能 ， 全程0接管 。
只看视频可能还不是最有发言权的 ， 我们AutoLab还在北京的开放道路亲自参与过一次摩卡DHT-PHEV激光雷达版车型的测试体验 ， 在11公里的行驶中通过了24个路口、22个红绿灯、2个四岔环岛、27个人行横道、5个无保护人行横道 ， 全部无接管的完美通过了 ， 印象确实很深 ， 和之前仅在高速路上体验过的各种智能辅助驾驶功能完全不是一个层级 。
城市道路相比高速路 ， 交通情况更加复杂 ， 比如经常遇到有车突然“加塞儿”、不看红绿灯不走人行道的行人、转弯过程中突然钻出的闯红灯的外卖小哥等等 ， 这些突发情况是对魏牌城市NOH系统的巨大考验 ， 也是我们真实出行场景中经常遇到的 。
而在实际体验中 ， 摩卡DHT-PHEV激光雷达版通过了一次次的考验 ， 做到了能够像老司机一样游刃有余地处理各种交通难题 ， 并且始终坚持礼貌出行的原则 ， 该避让的时候绝不莽撞 ， 该快速通过的时候绝不拖泥带水 。
因此 ， 不论是在道路横平竖直的北方城市 ， 还是交叉曲折的南方城市；天气是阳光明媚视野好 ， 还是雾气环绕视线不佳 ， 魏牌城市NOH都能够针对不同城市、不同类型、不同天气和气候不断迭代升级 ， 为用户提供涵盖智能导航跟随、交通灯识别、城市路口通行、智能绕障、行人礼让、锥桶识别、车辆加塞避让、城市智能变道的八大智慧解决方案 。
魏牌城市NOH之所以能有如此优异的表现 ， 源于其在硬件、算力和算法三个方面的优势 。 硬件方面 ， 摩卡DHT-PHEV激光雷达版共配备2颗125线激光雷达 ， 5颗毫米波雷达 ， 12颗超声波雷达 ， 4颗百万级像素环视摄像头 ， 4颗百万级像素侧视摄像头 ， 4颗800万像素感知摄像头 ， 形成激光雷达+毫米波雷达+超声波雷达+摄像头的31个感知组件 ， 无论是质量还是数量均明显领先于当下的主流辅助驾驶车型 。
算力上 ， 魏牌城市NOH搭载高通Snapdragon Ride平台下首发5nm高通骁龙8540+7nm高通骁龙9000方案 ， 单板算力已经达到360Tops ， 可叠加4板达到1440Tops ， 作为对比 ， 特斯拉Model3采用的自研FSD芯片 ， 总算力144Tops ， 这已经是很多厂商望尘莫及的成绩了 。
最后不得不提的 ， 就是魏牌城市NOH搭载的中国首个自动驾驶数据智能体系MANA的加持 。 MANA是围绕感知智能、认知智能、标注、仿真、计算等五大能力打造的数据智能体系 ， 在数据积累方面已经完成了数十万全要素、多模态CLIPS的标注 ， 系统已完成超过30万小时的学习时长 ， 虚拟世界的驾龄相当于人类司机4万年的驾龄 ， 为魏牌城市NOH的落地应用提供了强大的数据支撑 。
MANA感知系统的决策路线 ， 是通过模拟人脑 ， 分析不同驾驶员的习惯决策 ， 再通过数据持续学习 。 其独创的“双流”感知模型 ， 实现了重感知下的红绿灯识别；引入Transformer模型 ， 自研BEV Transfomer用于车道线识别 ， 在城市道路上实现了多传感器融合车道线识别 。 在它的赋能下 ， 魏牌城市NOH的感知更准确 ， 认知决策更像人类 ， 标注、仿真验证更高效 。
综上所述 ， 纯视觉感知方案有明显的局限性 ， 对暗光环境、动物、二轮车等识别能力较弱；而重地图的方案则要受限于高精地图技术门槛高、迭代更新慢和监管收紧等因素 ， 而凭借在硬件、算力和算法上的综合优势 ， 让“重感知”的魏牌城市NOH能够在三种技术路线中脱颖而出 ， 成为城市智能驾驶解决方案的最优解 。
AutoLab观察：
这些年 ， 我们AutoLab的团队体验过很多国内外新车的智能驾驶功能 ， 从最早期的特斯拉Autopilot到“蔚小理”的高速辅助驾驶功能 ， 也在美国体验过凯迪拉克的Super Cruise以及安波福和Lyft合作的自动驾驶出租车 ， 可谓阅“车”无数 。
但是都没有像体验摩卡DHT-PHEV激光雷达版让人印象深刻的 ， 毕竟能够在中国城市复杂路况中像老司机一样从容应对、游刃有余的选手还不多见 。
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