[汽車之家 新鮮技術解讀]不知大家發(fā)現(xiàn)沒有，近幾個月新勢力車企紛紛在智能駕駛領域亮出底牌，先有蔚來在北京公測城市NOA，后有理想在望京測試了無圖NOA，最近小鵬也在北京的南鑼古巷展示了自己強大的無圖NGP能力。這些車企的爆發(fā)并不是偶然，隨著大模型的發(fā)展，人工智能也開始爆發(fā)，根據(jù)智能駕駛行業(yè)的預測，在未來3-5年，自動駕駛就會撥開迷霧，出現(xiàn)真正的爆點。
新勢力熱鬧，傳統(tǒng)車企也毫不示弱，昨天智己汽車在清華科技園舉辦了主題為“自動駕駛前的最后一戰(zhàn)”的公開課，在此發(fā)布了一系列的智能駕駛AI技術，以及未來IM AD智駕產(chǎn)品計劃。
我為大家做了簡單的總結(jié)和提煉，我們一起看看智己是如何面對未來的挑戰(zhàn)，同時也看看智己對未來的產(chǎn)品有何規(guī)劃。
這次智己帶來的智能駕駛AI技術便是大腦的控制技術，分別是：D.L.P.、DDLD、Occupancy，家人們先別急著離開，我做個簡單的講解，大家就能清晰的了解了。
我們?nèi)祟愸{駛員新手和賽車手的駕駛路線是有很大差距的，面對不同道路狀況也會有不同的判斷。
接下來我們聊聊DDLD。這個其實是Date-Driven Landmark Detection的縮寫，其中Date-Driven是我們經(jīng)常說的數(shù)據(jù)驅(qū)動，這項技術本質(zhì)是用于解決高精度地圖在自動駕駛中的問題。
因此，車企們開始了向無圖自動駕駛轉(zhuǎn)變，這就是文章開始提到的無圖城市NOA（自動導航輔助）。
通過DDLD，智己IM AD（智己自己的智能駕駛系統(tǒng)）不需要依賴高精地圖，就能夠在更廣闊的范圍內(nèi)，提供給用戶安全、安心、智能的駕駛體驗。
最后，我們來看看Occupancy算法。特斯拉最初的安全事故想必大家很了解，攝像頭將橫著的白色貨車識別成了天上的白云。蔚來當年在高速上的事故也是類似，智能駕駛系統(tǒng)沒有識別前方的異形路政車，最后發(fā)生了追尾。由此可見，識別異形障礙物對于自動駕駛的重要性。
我們可以將三維世界劃分為一個網(wǎng)格單元，定義哪個單元被占用，哪個單元是空閑的，還可以把當前場景下被遮擋的靜止物體和動態(tài)物體也用體積塊表示出來。
除了上面的AI算法，本次公開課的另一個信息來自于IM AD智駕產(chǎn)品計劃。首先，今年9月份，智己將開始去高精地圖NOA公測，10月，進行城市NOA公測，正式進入全場景無圖NOA；2024年，通勤模式百城齊開；2025年，智己IM AD邁入Door to Door（全場景通勤）時代，適用于絕大多數(shù)場景。
總結(jié)：在互聯(lián)網(wǎng)上，我們經(jīng)常聽到這樣的言論，中國自動駕駛的發(fā)展得益于特斯拉對代碼的開放，但通過這次的活動，我們看到了清華大牛們做出的硅谷沒有做出來的東西，比如城市NOA、無圖駕駛輔助等。
當然，雖然取得了一些成績，但中國車企們也不能掉以輕心，智能這條賽道即將進入刀刃戰(zhàn)，技術、產(chǎn)品、營銷缺一不可，誰能笑到最后，我們拭目以待。（圖/文 汽車之家 冷曉陽）