未来主义,灵魂交互,被吹上天的无人驾驶汽车哪去了?




这次我们搞了个视频版本
想看的差友直接下拉到底!

话说最近这一年,想必大伙看过了各种奇形怪状的 “ 非量产电动车 ”。

名字还起得一个比一个花哨,无人驾驶机器人,未来主义,科幻座驾巴拉巴拉。。。

不管是不是四个轮子地上跑的,它们都会带上一个主打卖点,无人驾驶

“ 我们这无人驾驶交互式机器人,就是代表未来的出行方式。”

话说,从十几年前开始,咱就经常能听到类似的话。

等我们有了无人驾驶,再也不用花 296 亿个小时浪费在日常通勤上,拿这 296 亿个小时,都够古埃及人再盖 26 座胡夫金字塔。

巴黎再也不用拆掉上百个古建筑,就为了腾出 137 公里的高速公路。

世界上那 90% 人为原因导致的交通事故再也不会发生,解放我们的双手双脚,残障人士也可以驾车出游。

现实是,从 1940 年诺尔曼·格迪斯的无人驾驶预言开始,直到 82 年后的今天。

当初那个全靠按钮操作而不需要人驾驶的新式汽车还是没来。

这不禁让人怀疑,无人驾驶是不是骗人的?

你现在打开浏览器,搜索 “ Why self-driving cars are a LIE! ”,有不少的调查报告和数据告诉你,不要相信无人驾驶这个愚蠢的谎言。

马斯克当年大胆预测,到了 2020 年,特斯拉将拥有一个由 100 万辆无人驾驶出租车。

但是 2022 年了,车咱是一辆没看到,它自己的 FSD 却隔三差五的被美国相关部门警告审查。

百年老车企福特也不例外,说 2021 年将生产不带方向盘的无人驾驶汽车。

车嘞?像这样的牛皮,沃尔沃和宝马等一众车企都承诺过。

现如今,数得上名字的无人驾驶公司有成百上千个,但没有一辆不带方向盘的无人驾驶汽车被规模量产。

所以到底是啥阻碍了无人驾驶?

有人说是实力还不够,但车企们的技术可一点不弱。

激光雷达+毫米波雷达+摄像头,多传感器融合的方案各取所长,无论是二维或三维结构,物体分类、颜色辨别通通拿下,打遍天下无敌手。

纯视觉派的特斯拉,依靠 HydraNet 九头蛇网络基础架构,能解决物体检测、交通信号灯识别、车道线识别等上千种任务。

马斯克还说即便是世界上最优秀的 AI 工程师,也意识不到特斯拉人工智能的先进程度。

Em...先进是先进,但撞得时候可一点不含糊。

上面多传感器融合的各位,也是各种 “ 生病 ”。

但话说回来,无人驾驶研究了这么久,真就啥也不是?啥也没有?

说到这里,其实咱可以换个思维:

哪怕这些年咱给无人驾驶研究投入的精力,最终走向一个没有结果的黑洞。

但这一路淌过来的阶段性成果,依然能够极大改善我们的驾驶体验。

现在各家都在玩的辅助驾驶,一个比一个卷,也确实给了咱不少惊喜。

比如车企们常挂在嘴边的什么 ACC、LCC 和 NOA 辅助驾驶啥的。

所以,口说无凭,我下了个血本,决定找辆车拉出来溜溜。


我们一路奔袭到苏州,上车体验了一波智己 L7 的 IM AD 智能辅助驾驶辅助系统。( 感谢智己汽车的热情邀请 )

这辆车身上,搞了 11 颗摄像头,5个毫米波雷达外加 12 个超声波雷达,配置已经很能打了。

还有无人驾驶行业新秀 Momenta 的技术支持,人毕竟是搞 L4 无人驾驶的,所以也把 L4 级无人驾驶训练而来的全流程数据驱动算法拿来搞 L2。

这波杀鸡用牛刀,我喜欢。

咱先来试试泊车。

泊车这块,实际体验了智己 L7 的 APA 自动泊车。直观的感受是准。

隔壁托尼算是个玩了几年油车的老司机了,但他倒进停车位的车,永远有一边车门是打不开的。。。

而 APA 自动泊车功能,可以在你开进停车场后自动扫描车位,然后你只需要在中控屏点击这个空车位,车子就会自己倒进去。

智己 L7 的 APA 我试了两次,一次一把进另一次两把进,而且稳稳的停在车位中间。话说真想把托尼拉旁边,好好看好好学。

工程师们的要求是,压出库边线,倒进去开不了门,都算是不合格。

他们也提到,智己 L7 的泊车功能将支持更多各种类型的车位。

只是千万别像某车的召唤功能那样,在两车之间来回蹭...

话说回来,泊车这块我还是更期待 AVP 自主代客泊车功能。

你只需要把车开到停车场门口,然后它会自己下去找车位停下,用车的时候再一键召唤回来就 OK。

五星级酒店门口的山鸡哥随时待命。

体验完了泊车,我们把它开上路。

开上路体验的功能主要是 LCC 车道居中保持、ILC 交互式变道等功能。

说白了,上路以后你只需要做一件事。想超车的时候,打个转向灯。

这次智己 L7 让人惊喜的地方,是处理加塞和大车避让。

其实在中国道路上,几乎百分之 90% 的剐蹭和交通拥堵都是加塞这个玩意搞得。

智己 L7 的辅助驾驶功能,知道什么时候该硬什么时候该软。

说白了,大伙都在自己车道上开的时候,有个人看你车道走得快,想别你前面试试。


智己 L7 的 “ 眼睛们 ” 能看出旁车是要一把别进来还是试试。

如果是试试?智己 L7:达咩!

如果是个不管不顾的硬茬,硬往里怼,安全第一的情况下,会选择让它塞进来。

这不就是在你车位上塞了个给李嘉诚开了几十年车的老司机嘛!相当稳,而且很聪明。

看热闹不嫌事大的我,为了看智己 L7 到底是个啥脾气。

专门弄了几个车时速 60 硬加塞到它前面,有同侧车道加塞的、超车加塞的,而且是冒着坚决不接管撞车的风险恶意加塞。
来来回回试了十几次,每一次智己 L7 都稳得住。

加完塞,我们再来看看避让大车。

开车的人都知道,无论是高速还是城区,看到比自己车高几米的罐车或者挂车,都是想离它远点。

智己 L7开启辅助驾驶后,会自动检测旁边的大车,然后给出一个远离它的横向移动。

这个远离的动作,当时坐在后排的摄像大哥压根没感觉不出来,但坐在驾驶座的我能感觉到轻微的偏移,这个小细节有一说一很像是人在开车。

当然了,行车功能里也有个像 AVP 一样的牛掰玩意,那就是 NOA,也就是领航驾驶辅助功能。

你只需要在地图里选好终点,然后就让车自己点到点的行驶,中间进出匝道、变道甚至找地充电这事都不用管。

而 NOA 主要分为,NOA Highway 和 NOA City,顾名思义一个是在高速一个是在城区。

去年我们体验智己 L7 的工程测试车,已经玩过 NOA 高速的功能,瓢泼大雨下的高速超车,U形弯和进出匝道都能实现。

咋说呢。希望智己赶紧在量产版推出这个功能,咱买辅助驾驶汽车,等的不就是这玩意,最接近无人驾驶的辅助驾驶功能。

这一系列体验下来,智己 L7 的辅助驾驶还挺香。


在国内的驾驶场景里,加塞比加油都常见,非标类大车的种类也非常多,而智己 L7 把这两件事稳稳拿捏。

一台电脑在帮你控制车距、处理加塞和闪避大车,这不就是我们想要的辅助驾驶功能,能帮我缓解高速长时间驾驶的疲劳感,保证我的驾驶体验,而且处理的也足够丝滑不死板。

再配上泊车领域一系列的智能体验,这辆智己 L7 整车的辅助驾驶技术,在整个智驾领域里已经算是个 “ 头部玩家 ” 了。

除此之外,智己L7也算是个电动车里玩性能玩在前列的。

3.87 秒的零百加速,百公里制动最短 32.69 米。还有个四轮转向全驱系统,这玩意可是奔驰迈巴赫、保时捷和宝马七系那种七八十万甚至上百万的 “ 名牌 ” 车才有的功能。

至于真皮座椅、大屏舒适座舱啥的豪车标配也一应俱全。

说到这,咱再回到一开始那个问题,无人驾驶是骗局吗?不一定。

但这不妨碍像智己这样的车企去搞辅助驾驶功能,智己 L7 能给我带来实打实的智驾体验。

这何尝不是无人驾驶研究带来的阶段性成果,这些成果何尝不是在一遍遍改变我们的驾驶体验,甚至改变我们的生活。

NOA 带给我们点到点的自动驾驶体验,AVP 代客泊车也能改善我们的出行停车体验,我们一开始提出的无人驾驶畅享也在一步步实现。

差评君觉得,不管无人驾驶是不是个骗局,我们朝着这个方向做出的努力是肉眼可见的,而且这条路依然需要像智己这样的车企坚持不懈的走下去。

撰文:脖子右拧 编审:蛋不利多结界 小鑫鑫

视频拍摄:若轩 小爪

视频剪辑:Je77ery 若轩 小爪 AK12
封面:焕妍(视频) 萱萱(推文)

图片资料来源:

TED-无人驾驶的世界会是什么样?

bigthink-Elon Musk promises fleet of 1 million Tesla ‘robotaxis’ in 2020

autoweek-Elon Musk Promises Robots and Robotaxis

ISO 26262-absence of unreasonable risk due to hazards caused by malfunctioningbehavior of E/E systems.、GB/T 34590-道路车辆功能安全、insideevs-Carwow: Why Self-Driving Cars Are A Lie、theguardian-How self-driving cars got stuck in the slow lane、The Atlantic-7 Arguments Against the Autonomous-Vehicle Utopia

washingtonpost-Companies are racing to make self-driving cars. But why?

whichcar-The Autonomy Dilemma: are we ready for self-driving?

Tesla-网络基础结构:HydraNet多头网络;Transformer三维变换;数据标注

新出行-智己试驾、twitter-@Tristan

Tesla voxel 3d model-16-Voxel-Based 3D Object Reconstructionfrom Single 2D Image Using Variational Autoencoders、SAE-J3016;SAE-J3131


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