其中,长城汽车旗下魏牌在成都车展上展示了AI自动驾驶实力,并宣告在自动驾驶大模型DriveGPT 雪湖·海若加持下,魏牌正加速进入自动驾驶 3.0 时代,即将推出配备2颗激光雷达、具备城市NOH功能的版本。这意味着长城汽车即将在城市智能驾驶辅助领域发力,以期获得在智能化赛道的主导权。
最早采用“重感知”技术路线,比肩特斯拉超越新势力
实际上自去年底以来,越来越多搭载城市级智能驾驶系统的车型陆续亮相,现阶段主要有四家企业对外宣布自己已具备高阶城市辅助驾驶能力,分别是:特斯拉、长城、小鹏、华为。而这几家的智能驾驶解决方案十分有代表性,基本涵盖了目前智能驾驶行业的几种路径。
其一是走纯视觉路线的特斯拉,主要以摄像头模拟人的双眼识别目标。这种舍弃雷达和高精度地图的纯视觉感知方案虽可明显节约造车成本,降低智能驾驶进入消费市场的门槛,但却存在难以回避的问题,例如,缺乏相关雷达会导致无法兼容更多场景,无法适应复杂路况:单纯依赖摄像头可能会出现场景识别错误的情况,并且摄像头在暗光环境下可能被“致盲”。特斯拉也曾因此引发过多起交通事故,导致业界对该路线存在广泛争议。
区别于特斯拉纯视觉的技术路线,长城、华为、小鹏等中国车企,不约而同地选择了更适合中国复杂路况的融合感知方案。不过,在融合感知这条路线上,各大车企也走出了不同的路径,例如,早期华为的ADS及小鹏的NGP都更加依赖高精地图。
但是过度依赖高精地图存在一系列问题。其一是覆盖范围有限,很难实现国内所有城市的布局和更大范围的覆盖;其二是地图鲜度无法保证,受制于复杂的绘制过程,高精地图无法及时同步临时的道路变化,比如临时的修路、改道等情况。目前华为和小鹏均已经认识到这些问题,新上车的高阶智驾系统已经转向重感知技术路线。
在这方面,长城汽车已经走得更远了。
不同于特斯拉的纯视觉路线和新势力过度依赖高精地图的方案,长城汽车最早提出了“重感知”技术路线,通过四位一体高效协同的超强感知模组(激光雷达+毫米波雷达+超声波雷达+多摄像头)获取场景信息,实现视觉体系与感知体系双重保障。并凭借多样的感知手段,能够对暗光环境或者小型物体进行准确识别。可以说,长城汽车的城市NOH既集合上述两种路线的优势,又弥补了它们的缺陷,能够适应更多的城市道路场景。
长城打出软硬件“组合拳”,打造城市辅助驾驶最优解
凭借高性能的硬件配置、强大的算力以及自动驾驶数据智能体系加持,长城汽车城市NOH打造出城市辅助驾驶最优解。
在硬件配置上,目前搭载城市NOH系统、正在进行泛化路测的魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版,配备了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,共31个高性能感知组件。无论是感知模组的质量,还是数量,均明显领先于当下的主流辅助驾驶车型。