世界微速訊:買頂配的理想,才送代駕司機(jī)
出品 | 虎嗅汽車組
作者 | 王笑漁
(資料圖)
編輯 | 周到
頭圖 | 視覺中國
“司機(jī)地位低”的言論,出自于理想汽車創(chuàng)始人李想在去年的一場直播。
不過,這一言論確實(shí)被斷章取義了。直到李想在微博上發(fā)文回應(yīng),事件才告一段落,他當(dāng)時(shí)寫到:“在很多大型車的產(chǎn)品定義里,首先以照顧后排的老板為目的,司機(jī)的重要級別是最低的,所以可以犧牲司機(jī)的舒適性和體驗(yàn)。我們的產(chǎn)品定義不這么做,我們認(rèn)為司機(jī)很重要,不能干擾司機(jī),通風(fēng)、按摩也要給到司機(jī)?!?/p>
然而,一個(gè)不爭的事實(shí)的是,理想汽車諸多產(chǎn)品亮點(diǎn)是圍繞著,“女人和孩子開心了,我就很開心”的理念來進(jìn)行延展。比如,理想L7的“皇后座”,理想L9的“冰箱”和“彩電”,無一例外都是服務(wù)于二排乘客的配置?!澳贪帧背速嶅X養(yǎng)家,其余的任務(wù)似乎就剩下認(rèn)真開車了。
但現(xiàn)在,理想終于打算讓駕駛員們開心一下了——在6月17日的家庭科技日上,理想汽車宣布本月即將開啟城市NOA(導(dǎo)航輔助駕駛)內(nèi)測。并且還宣布下半年,將向用戶開放通勤NOA功能,讓用戶擁有屬于自己的“專屬電梯”,每天上下班更輕松、更便捷。
前兩天,虎嗅汽車受邀在“地獄級”路段北京望京,試駕體驗(yàn)了理想的城市NOA城市功能。最直觀的感受就是——理想給我請了一個(gè)代駕司機(jī),但還屬于剛上崗不久的狀態(tài)。
AI司機(jī)初來乍到,地獄難度直接整上
如果僅用接管率來作為評分標(biāo)準(zhǔn),那么理想的城市NOA只能說剛剛及格。但如果把使用場景的因素考慮進(jìn)去,理想NOA能過的“關(guān)卡”,小鵬和華為都不一定能拿到滿分。
這次,我們體驗(yàn)的場景是北京的望京核心區(qū)域。作為北京最繁華的區(qū)域之一,望京的開車規(guī)矩,就是沒有規(guī)矩。交通擁堵和路況復(fù)雜程度令不少網(wǎng)約車師傅都望而卻步。
路邊的違停車輛、逆行的外賣小哥、橫穿的行人以及隨意、擺放的施工路障等,都為“AI司機(jī)”的大考增加了難度。
一次緊急接管
從望京到順義,經(jīng)過77個(gè)路口、40公里路程,但我碰上了幾乎所有的極端場景。其中,有兩次接管都是因車輛違章橫穿雙黃線調(diào)頭所致,有一次接管則是外賣小哥別停前車所致,還有一次施工道路水馬侵占車道所致。
我愿將“望京停車場”、“廣州城中村”、“深圳華強(qiáng)北”、“上海南浦大橋”稱之為中國四大“智駕煉獄”。
另一次接管
第一關(guān),“AI司機(jī)”要學(xué)會(huì)“蛇皮走位”。
望京的朋友都說,“這里罰款比停車費(fèi)劃算”。在幾乎所有的右側(cè)車道上,都停滿了違停車輛。即便是你借道完成右拐之后,下一條路上的右側(cè)車輛依舊停滿了車。
如果是依賴高精地圖的城市NOA功能,到了望京可能會(huì)被違停車輛逼瘋掉。因?yàn)?,依賴高精地圖的方案更像是“盲人走盲道”,車輛的違停就好比是盲道被占。
從理想城市NOA的表現(xiàn)來看,它更像是用人眼看路,用人腦思考。像最基本的,有違停車輛占道場時(shí),理想城市NOA能夠絲滑地做到繞行;像無保護(hù)右轉(zhuǎn)的場景中,在有右側(cè)違停車輛時(shí),它會(huì)傾向于選擇右側(cè)第二條車道進(jìn)行右拐;像右拐彎過程中,它也會(huì)及時(shí)判斷左側(cè)是否有來車以及下一條道路右側(cè)仍有違停車輛,如果都沒有則會(huì)迅速進(jìn)入中間車道。
第二關(guān),“AI司機(jī)”要學(xué)會(huì)看紅綠燈。
對于人來說,看紅綠燈是三歲小孩都會(huì)的技能。但對于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言,其難度并不在于識別紅燈還是綠燈,而是將識別到的紅綠燈信息與當(dāng)前行駛的道路進(jìn)行綁定,俗稱“綁路”。
因?yàn)閹缀趺總€(gè)路口的紅綠燈位置、形狀、高度都大相徑庭,很難用人為寫入的規(guī)則,完成紅綠燈路口的通行。如果是通過高精地圖以及V2X的方案,系統(tǒng)可以提前預(yù)知紅綠燈信息。這就相當(dāng)于“考試的時(shí)候有人給你寫小紙條”,不用你動(dòng)腦筋思考,直接寫答案就行。
從理想城市NOA的表現(xiàn)表現(xiàn)來看,它能夠在綠燈亮起后的1秒鐘之內(nèi)完成起步,全程體驗(yàn)下來并沒有出現(xiàn)后車按喇叭催促的情況。不過,在遇到紅燈減速停車的過程中,點(diǎn)頭情況略微明顯。后續(xù),算法團(tuán)隊(duì)與整車工程團(tuán)隊(duì)可能需要在細(xì)節(jié)體驗(yàn)上著重配合優(yōu)化。
一個(gè)細(xì)節(jié)是,如果前方大車在路口完全遮擋住了紅綠燈,理想城市NOA的可視化界面上是不會(huì)顯示紅綠燈信息的。當(dāng)前方大車開始起步時(shí),它會(huì)先非常緩慢地進(jìn)行跟車,在確定是綠燈之后再繼續(xù)加速行駛。這基本能說明,從紅綠燈信息的獲取上,理想已經(jīng)徹底擺脫高精地圖。
第三關(guān),“AI司機(jī)”需要學(xué)會(huì)博弈。
在遇到各類的博弈場景時(shí),理想城市NOA雖然可能會(huì)與較大明顯的制動(dòng)和避讓,但大多數(shù)的時(shí)候不會(huì)完全剎停等待對方通過,而是慢慢地找機(jī)會(huì)通過。
與匯流車輛博弈時(shí),它會(huì)在旁車阻擋路徑的一瞬間進(jìn)行大力的制動(dòng),但同時(shí)會(huì)緩慢開始加速。在保持安全距離的同時(shí),像人一樣往前慢慢地“擠出”可行駛區(qū)域。
與行人的博弈,也是類似。通常發(fā)生在拐彎的場景中,車輛需要與避讓斑馬線上的行人。但如果完全停下來讓行人走完,很可能一波走完接著又來一波。所以,理想NOA有時(shí)候會(huì)通過蠕行+輕微調(diào)整方向盤的方式,一邊避讓行人一邊往前慢慢挪,等到斑馬線上出現(xiàn)空擋后,迅速駛離。
總之,理想城市NOA讓人感受到,它開始像人類一樣觀察、像人類一樣開車。而這要感謝AI大模型的幫助,讓原本線性的成長變?yōu)檐S升式,讓理想實(shí)現(xiàn)了“彎道超車”。
“微博之王”又贏麻了?
理想汽車,并不是業(yè)內(nèi)第一家自研自動(dòng)駕駛,也不是第一家量產(chǎn)激光雷達(dá)和大算力芯片,更不上第一家提出“重感知輕地圖”方案。但理想確實(shí)是第一家在北京落地“無圖”城市NOA功能,并且今年年底擴(kuò)張100城的口號也是理想喊得最響亮。
之所以能追得這么靠前,且跑得如此之快,與路徑的選擇有著密不可分的關(guān)系。
現(xiàn)在很多率先交付城市NOA類功能的車型,都是采用的高精地圖的方案,并且在規(guī)劃控制層面大量基于人寫的規(guī)則。但在復(fù)雜多變的城市場景中,總會(huì)有高精地圖無法覆蓋和無法及時(shí)更新的區(qū)域,也總會(huì)有事先沒有預(yù)料到的場景。
理想這招“后發(fā)制人”,則越過高精地圖方案,直接上AI大模型。
首先,理想城市NOA要實(shí)現(xiàn)不依賴高精地圖,其核心是采用BEV(Bird’s eye view,鳥瞰圖)大模型,來實(shí)時(shí)感知和理解環(huán)境中的道路結(jié)構(gòu)信息。業(yè)內(nèi)對于這套BEV感知算法的討論和量產(chǎn)都已經(jīng)很多了,這里就不多贅述。
但在一些城區(qū)復(fù)雜的路口,僅通過BEV大模型來進(jìn)行感知依然不夠穩(wěn)定。例如在一些跨度較大的路口,通行車輛較多,傳感器視野容易被遮擋,導(dǎo)致車端實(shí)時(shí)感知的結(jié)果會(huì)丟失局部的信息,顯得不夠穩(wěn)定。
針對這類復(fù)雜路口,理想的做法是使用自研的神經(jīng)先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)(NeuralPriorNet),簡稱為NPN網(wǎng)絡(luò),提前進(jìn)行路口NPN特征的提取。當(dāng)車輛再次行駛到該路口時(shí),將之前提取好的NPN特征拿出來,與車端感知大模型的BEV特征層相融合,就得到了完美的感知結(jié)果。
其次,在“看紅綠燈”這件事上,理想訓(xùn)練了一個(gè)端到端的信號燈意圖網(wǎng)絡(luò)(TrafficIntentionNet),簡稱為TIN網(wǎng)絡(luò)。不需要人為設(shè)定任何規(guī)則,甚至不需要識別紅綠燈的具體位置。只要將圖像視頻輸入給TIN網(wǎng)絡(luò)模型,網(wǎng)絡(luò)就能直接給出車輛現(xiàn)在該怎么走的結(jié)果——左右轉(zhuǎn)、直行或停止等待。此外,理想還通過學(xué)習(xí)人類司機(jī)在路口對信號燈變化的反應(yīng),來訓(xùn)練TIN網(wǎng)絡(luò)模型。
接著,面對道路上可能會(huì)出現(xiàn)的通用障礙物,比如施工路障、遺撒物體、卡車后斗伸出的貨物等,理想使用Occupancy網(wǎng)絡(luò),來精準(zhǔn)地識別它們的邊界和類型。通過對Occupancy網(wǎng)絡(luò)“投喂”大量訓(xùn)練里程,來提升識別的內(nèi)容和準(zhǔn)確性。
像人一樣看路還不夠,還得讓AI像人一樣操控。
為了讓“AI司機(jī)”在駕駛決策和軌跡上,也像人類司機(jī)一樣做出合理的判斷,理想在規(guī)控算法上應(yīng)用了模仿學(xué)習(xí)的方法,通過大量駕駛員的駕駛行為進(jìn)行訓(xùn)練,讓城市NOA的決策和規(guī)劃,在保證安全、符合交通規(guī)則的前提下,做出更像人類駕駛員的判斷。
像前文提到的,從右側(cè)第二條車道進(jìn)行右拐,就是一種擬人化的表現(xiàn)。
當(dāng)車輛需要右轉(zhuǎn)的時(shí)候,按照交通規(guī)則,可以選擇右轉(zhuǎn)后兩條車道的任意一條來匯入。但理想通過觀察大量的人類開車的軌跡,發(fā)現(xiàn)90%以上的用戶都會(huì)走右二車道而非右一車道,因?yàn)橛乙卉嚨赖陌踩院托识疾蝗缰苯幼哂叶?,而且走右二車道的轉(zhuǎn)彎半徑更大,轉(zhuǎn)彎過程更加平穩(wěn)。所以,理想的模型在這個(gè)路口學(xué)習(xí)訓(xùn)練的最終結(jié)果,也是傾向于走右二車道。
寫在最后
理想的核心技術(shù),并不是大家常說的大冰箱、大彩電、大沙發(fā),而是“場景造物”——先拋出你需要給孩子溫牛奶的場景,再賣給你冷暖冰箱;拋出二胎家庭帶娃坐車的場景,再賣給你能管得住孩子們的后排大屏;拋出女主人在車?yán)锬苌熘蹦_的尊貴感,再賣給你皇后座。
同樣的邏輯,再勸你多加四萬元或者六萬元上Max頂配車型時(shí),理想拋出了一個(gè)絕大多數(shù)用戶都會(huì)遇到的場景——通勤場景。
理想給用戶所描繪的場景是這樣的:“上下班通勤通常也是一天中最疲憊,最需要輔助駕駛的時(shí)間。很多車主都非常關(guān)心,每天上下班的路上能否使用NOA功能。所以我們推出了大家最需要的通勤NOA產(chǎn)品。”
然而,通勤NOA產(chǎn)品,目前只針對Max版車型的用戶。這些多花了幾萬的頂配車型用戶,可以自主設(shè)定通勤路線,通勤時(shí)即開始自動(dòng)化訓(xùn)練。簡單路線1周以內(nèi)即可激活,復(fù)雜路線預(yù)計(jì)2-3周完成訓(xùn)練。有了通勤NOA,就好像在上下班路上,讓你擁有了自己的“專屬電梯”。
那么問題來了,你會(huì)多花幾萬塊請一個(gè)“AI司機(jī)”替你開車嗎?
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