市场动态 魏牌蓝山的无图NOA，刹停极限150km/h，比理思好用？

魏牌全新蓝山发布了新的两个建立，智驾MAX和智驾Ultra版，售价29.98万、32.68万。也算是作念了我方的无图NOA，包括城区和高速公路，本年内能落地推送就不算晚，至少它是目下的前五名已毕城区无图NOA（寰球都能开）功能的，华为、理思以及小鹏等在它之前完成了无图NOA的落地。

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早在本年4月中旬，长城汽车就还是作念过这套功能的宣传和无图NOA智能驾驶这套功能的直播，全体来说，功能好意思满性相配可以，可以对城区说念路以及复杂路口作念出准确的判断况且能高效的现实。

那么，在有了智能驾驶这套功能之后，发挥若何？

从底层逻辑的智驾网罗的形态上来看，长城汽车的SEE大模子，其实和当今运行流行的大网架构的形态有些不一样。当今还是作念出大网架构的端到端智能驾驶的，就惟一华为的ADS 3.0和小鹏汽车的XOS 5.2.0智能驾驶系统。

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SEE大模子，说到底其实是更雷同理思AD那套形态，分网架构的逻辑；和华为以及小鹏汽车的端到端智能驾驶还有一丝隔离存在，这两位是大网架构的端到端智能驾驶功能，也即是把通盘感知、规控等模块，都放在了一个大的架构内来作念，而不是像之前的分网形态，作念两个大的模块来作念，然后信息之间还得优交互改动，是以在感知数据上拿到的都是“二手”感知数据。

那么，拿到一手和二手的感知数据，有什么隔离呢？

其实很简便的一个道理，在模块与模块之间，是需要独特据传输的，那么数据传输可能会镌汰一些数据的信得过性，也即是说感知数据在传输过程中可能会有一部分的精度不够准确（存在轻细的罪恶值）。

数据的精确性与好意思满性是一方面，另一方面，如果莫得了数据传输的这个过程，通盘系统的感知到有策画到现实这套经过跑下来，会有提速后果，这是大网架构的第二个克己。举个例子讲解，即是相同面对复杂路口需要高算力和多模块协同的时候，大网架构下作念的有策画和现实速率更快，能更快的在复杂路况下通过（其他工况下同理）。

表面上，分网和大网架构，都能已毕端到端的功能；判袂上其实是比拟隐微的，举例会体当今反映技艺，感知数据的精确性决定了系统作念有策画的智商等。

然后，看建立。

魏牌蓝山智驾版的智能驾驶感知硬件的建立，包括了一颗英伟达Orin-X芯片，算力254TOPS，还有11颗录像头、12个超声波雷达、3个毫米波雷达以及一颗禾赛AT128的激光雷达（128线主流居品）。

硬件的看点，其实辘集到芯片以及算力上就够了。莫得出现咱们以往在其他居品上看到的双英伟达Orin-X芯片构成508TOPS的高算力，而是惟一254TOPS的算px.jnji.ORG力。

一个问题，会不会惩处不好复杂场景？

高算力可以提供更流通的智能驾驶办事，减少蔓延和镌汰误判，来增强这套功能的驾驶体验。表面上来说，254TOPS的算力作念智能驾驶，就算复杂工况下亦然够用的，508TOPS的算力小数能满额用到，多出来的无非更多的时候是充任冗余算力的。是以这一丝，无谓太过挂念。

那么这套用着分网架构，一颗英伟达Orin-X芯片的智驾系统，好用进程若何，应该是诸位比拟关爱的点。说几个值得看的和该关注的点，第一件事，是这台魏牌蓝山的AEB刹停的极限擢升到了150km/h；第二件事，这套无图NOA的智能驾驶系统，就算惟一254TOPS算力，能不7i.iot-dc.ORG能在环岛工况下，不左迁？

先来看第一丝，AEB的上限擢升能带来啥。

150km/h的AEB责任上限，在行业内亦然相对较高的级别了，比理思的AEB系统高了15km/h。而这个速率的上限擢升，时时径直与安全性径直挂钩，举例在高速行驶过程中，如果前哨顷刻间出现唠叨物，AEB系统的这一极限速率可合计驾驶员提供额外的安全保险，尤其是在驾驶员反映不足时的情况下。

这其实，拼的是硬件和算法逻辑。比如，在高速行驶时，尤其是120km/h或更高的速率行驶的话，对前哨唠叨物的准确识别变得会愈加清贫。比拼的是毫米波雷达和前视录像头等传感器的性能在高速下是否愈加精确和快速，只须达成这两项硬性需求，才智确保实时检测到唠叨物。然后，刹停的时机，就要靠ki.51jinshi.ORG算法来作念出判断和有策画，临了再操作刹停。

总之AEB性能的上限擢升，带来的是安全性上的擢升，这一丝时时越高越好。天然，在高速下，AEB系统的踏实性和可靠性面对更大的考验。

接下来，望望智驾体验若何。

由于接收了不依赖高精舆图的无图NOA，是以，咱们可以在旅途上绝大无数时候，不管车是在行驶照旧住手、不管是否踩下刹车，都可以已毕干涉智驾援救功能，优容度其实照旧挺高的。

但，这套系统在计策上照旧有点保守。比如，在遭逢有车辆加塞时，照旧会选拔保抓一定的车距让对方并进来，整身形度偏保守；在遭逢慢车时，天然不会像问界那样快速选拔变说念，但在随从了一段距离后，才选拔变说念；还有，在左转、右转弯的时候，礼让行东说念主亦然选拔行东说念主一齐通事后行驶，而非绕行的操作。对于城区路段的一个小的不足，在占说念绕行后，提速的技艺照旧稍慢一些。

魏牌蓝山的这套智能驾驶系统，除了在和并线车辆之间的博弈为了求稳，而显得稍保守一丝、对红绿灯转换时的有策画偶尔出现游移，像其他工况下在旅途选拔、超车绕行、无保护傍边转、荆棘匝说念等方面的，发挥都还可以。

然后，有东说念主会质疑254TOPS的算力，在平日的这些工况下嘱咐起来没啥问题，那么在环岛呢？这个无图NOA智能驾驶宽广会遭逢清贫的工况下，可不可以粗鲁嘱咐？

其实这个工况下，环岛不同于其他任何场景，它是围着环岛绕圈，亦然特殊吃算力的一个场景；考验的是智能驾驶系统对于场景的理会智商，而理会智商，又和算力+大模子（训练）关系。是以，弗成说254TOPS算力作念不好这个工况下的驾驶流通度，只淌若大模子作念的够好，皆备可以在相对低的算力下作念好环岛工况（以致极他复杂路、窄路等）。

目下来看，魏牌蓝山的这套智能驾驶系统，依旧是以保守为主的计策，对一套刚落地的无图NOA功能来说，能作念到当今这么还是算可以了。等后续优化，会在细节上作念出显豁改变。

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