智能汽车 · 2023年12月12日 0

从LCC评测说开去:刚需与基石决定自动驾驶谁是强者

众所知,随着智能驾驶系统应用越普遍,ACC/LCC已是目前绝大部分智能”汽都会配备的功能。但随之而的是用户对于LCC评价两极分化

有的认为,LCC确实有用甚至很多“老司”会在速时,熟练打开ACC/LCC,为自己行驾驶分担一下,以节省精。但也有的用户示普的LCC太肋,只要段的驾驶情景得稍微复杂一些,或者弯道曲率稍大和遇到线以识别的段,LCC就会自动退出,根本没有之前宣传所说的那么

那么问题了,市场用户对LCC褒贬不一的评价,LCC到底是肋还是真的有用? 

近日推出的《什么的 LCC|8 型 LCC 辅驾驶大横评》应该很回答了这个问题,同时也让到了当下和未来智能驾驶才是领先者的趋势

细节决定体验小鹏LCC最

说到LCC,众所知,其虽然发依然临许多使用限制

从LCC评测说开去:刚需与基石决定自动驾驶谁是强者

例如只适于主况,对于复杂的无法满足;对于前方的、标志牌子物体无法进行识别,存在安全隐患;对于前方紧制动的辆,无法作快速的判断紧制动

虽说这些并非是LCC的主要使用场景(弱场景),但毕竟用户使用临的复杂,免有弱场景,这个时候,能在这些似不是主要使用场景细节有所突破,自然会让用户体验大大提升

具体到们前述的行的LCC测评,就是除了对LCC的主要使场景外,还对那些用户在复杂况下经常遇到的弱势场景进行测评。而在测评的8小鹏LCC的现最为众。

以LCC测试的占静止辆避让和为例,一方面,该场景们市区极其常遇到的情况,同时也是十分影响行安全的突发况;另一方,这也直接瞄准了LCC的一个痛点,若是LCC只跟着行驶,就容易发剐蹭,反之,则需要辆的感知、操作、算都足够强。这算是一个“超纲”的LCC全方位能力测试。该测试环节一共分为了三种场景——10%占、30%占以及占打开门。

测试结果,这一环节8LCC落差巨大。30%占避让的难并不算理想L9、蔚来ES7、智己L7与Model 3都能识别并刹停,但10%占避让以及打开门避让,就鲜有型刹停了,前者只有理想L9和智己L7刹停,者则是全员都不能真刹停或其他避让操作

值得注意的是,述的绩并不包括一,那就是小鹏P5。对比起其他型的刹停或者需要为操作,小鹏P5直接给了一个更解决方案——减速且自主打方向避让,并且在占系打门避让小鹏P5因为需要大幅自主转向辆还及时启了转向灯。如此一小鹏P5不仅不需要在占方停待,甚至还能保证路面效率安全性。

述这些对于细节的追求,让小鹏行的LCC测评,一骑绝尘,为综合体验的LCC。

所以在,LCC并非肋,而之所以部分用户抱怨其是鸡肋,主要还是因为厂商没有注重LCC场景细节,而细节才是决定体验的根本。

这里需要补充说明的是,们之所以以行的测评作为实例,是因为在业内,其采类似保研安全测试的档位评价,而非多数媒体的分数评,更具公平性和契合户的实际体验,对主们的实质帮

基石决定自动驾驶未来小鹏最可期

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所谓知其然需知所以然。究小鹏在LCC体验现的原因行认为可以分两个原因,一个就是激雷达的加入,让其感知能力、识别速度乃至可行区域的解析,都是没有激雷达型所媲美不了的;另一个,就是不只是激雷达的加入,事实这绝对离不小鹏在驾驶辅积累经验,才实现了同样拥有激雷达的理想L9、蔚ES7都实现不了的能力

们先其搭载激雷达的融合解决小鹏P5是全球首款产激雷达的智能电动,这套系统以视觉为纲,以激雷达、毫米波雷达为支撑,实现多重感知融合

基于此,它从技术解决了们前述普ACC/LCC的局限性,到了在保持辆纵向行驶的同时,如遇到前方有障碍物时,辆便自动减速或停止,直到障碍物消失,自动恢复设定的速巡航。与此同时,过激光雷达的应用,对于目标物的位置、大小、方向的感知性能更加精准;对于近距离切入的目标可以更减速避让,避免压线和剧烈减速。

从LCC评测说开去:刚需与基石决定自动驾驶谁是强者

此外,在绕行与过弯道能力更强,能更顺畅过曲率更大的弯道。总的说更像驾驶了,甚至就像一位老司

而从包括各大媒体评测该小鹏P5的ACC-L和LCC-L系统主带体验就是让驾驶更轻松,减少为的介入,也能很识别前方物体,并作安全的紧急动作。甚至有媒体表示:“这已经不是一般的LCC了,它就是中国市场体验的LCC。”

所谓不积跬无以至千里。小鹏之所以能做到体验最好的LCC,与其在自动驾驶领域的积累经验密不可分。

根据IHS MaRkIT数据小鹏中国首家自主开发包含定位和融合、感知算法和传感器融合及行为规划、运动规划和控制的全栈式自动驾驶技术,并在产汽软件的汽公司;小鹏最新自主研发的智能驾驶系统是目前市场上所售汽已采的最先进的自动驾驶技术之一。

此外,该构还指出,在国的汽制造商小鹏拥有最多的闭环循环数据,可以过积累有价值的现场数据及边角案例,训练其深度学习算法及自动驾驶软件。

我们这里以数据闭环为例,目前,小鹏过定向采的方式,收集到大的训练数据。如果一些极端场景数据不足,还可以过仿真系统,生大量的同类型数据进行快速迭代训练。

在这之小鹏还首次引入了黄金骨网络架构(Golden backbone),通过自监督技术,不断用数据演进骨模型。同时,解藕了骨干模型和发布模型的训练,让多任务的网络训练效率

而前不久发布的小鹏自动驾驶智算中心“扶摇”,也将成为支撑数据闭环的另一关键。其可将自动驾驶模型训练效率提升602倍,与2400TFLOPS算的服务器进行训练相比,80机并行训练可将训练时长由276天缩短至11小时。

写在最后:俗话说:一先,步先。是基于在自动驾驶的积淀和经验,截至2022小鹏实现速、地下停车场场景内的高等级智能驾驶能力;2022实现城市导航辅驾驶。看未来,小鹏将在20232024实现全场景智能辅助驾驶,2025起年起正式向无人驾驶进发。