7月9日,極氪又一款新車型來了:極氪9X。
整場技術發布會并不算長,但實際上講的內容很多,但是又很泛。
我們還是把重點放在極氪的智能輔助駕駛上,看看極氪面向L3的智駕解決方案是怎樣的,也能給友商一些啟示和參考。
01千里浩瀚H9
此前,大吉利將集團層面在智駕上的資源進行整合協同,推出了成系列的千里浩瀚智能輔助駕駛解決方案,賦能大吉利所有品牌。
其中,千里浩瀚H9就是吉利面向L3推出的解決方案。
硬件上,極氪用43個感知單元構成三重360度感知覆蓋。
第一重:5顆激光雷達,分別是:1顆520線長距激光雷達+4顆高精度固態激光雷達,實現360°激光雷達全覆蓋。
這四顆補盲激光雷達橫向掃描范圍達到了150度。縱向感知達到了112度,最遠探測距離達到15米,同時可識別懸空障礙物和向下的臺階。
第二重:高清攝像頭。三目攝像頭x1、環視攝像頭x4、側式攝像頭x4、、后視攝像頭x1、紅外攝像頭x1。
這12+1個高清攝像頭組成360°全域感知。
三目攝像頭,獨創魚眼+廣角+Tele方案,可適應全光照條件,超廣角,可實現厘米級柵格化場景重現。
第三重:毫米波+超聲波。超聲波雷達 x12、涉水雷達x2、4D毫米波雷達×5。
實現近距離障礙物探測,通過高頻聲波精確測定車輛周邊障礙物的距離和方位。核心應用場景包括低速行駛、倒車等泊車場景,保障駕駛安全。
可見,在感知硬件配置上,極氪堆的非常狠,遠超友商。
當然好處就在于,實現感知冗余,可以做到全域全向全時無盲區感知。
02算力算法冗余
算力上,極氪給了雙英偉達Thor U芯片,算力1400TOPS,兩顆芯片互為冗余,做到雙備份。
如果是幾個月前,看到這個算力可能還會被小小驚訝一下。
但是,眼下,小鵬在前不久上市的G7上直接給了超2000TOPS的算力、特斯拉接下來的AI5也要配上超過2000TOPS的算力。
可預見的是,智能輔助駕駛已經進入算力大爆發時代,所以這個雙Thor U可能也不夠看了。
突然想起蔚來早早就給全系車型配了超1000TOP的算力冗余,配置夠超前,但是軟件稍微沒跟上,希望接下來能趕上來吧。
繼續說回極氪。
智能輔助駕駛算法層面,在云端,基于千里浩瀚23.5EFLOPS的算力優勢,極氪構建了基座大模型和世界模型。
其中,基座大模型使車輛具備場景理解和推理能力。就像人類司機一樣,能讀懂電子電子指示牌,聽懂特種車輛的聲音(車外麥克風的作用來了),甚至識別交警的手勢。
而世界模型更像一個無限空間的試車場,還原物理世界的各種的復雜場景,讓基座大模型在世界模型中進行強化學習,以AI訓練AI,讓輔助駕駛越開越聰明。
在車端通過對基座模型進行蒸餾,極氪部署了多模態VLA通用場景大模型,它最大的特點是通過深層次的推理,將部分即為全局理解,讓車具備更聰明的預判能力。
「給大家舉個簡單的例子,比如在這個復雜的入口場景,前面的大車擋住了后面的電動車,只露出了半個車輪。在這樣的情況下面,普通的大模型,無法理解這半個車輪,意味著前方可能有車輛竄出的風險,而采用了多模態算法的VLA大模型,他就能像一個老司機一樣,通過全局的推理,提前識別風險,讓車輛主動減速避讓。」
為了保證L3安全底線,在車端,極氪也做了算法冗余,在這個多模態VLA大模型基礎上,極氪額外部署了端到端安全對抗模型。
在算法層面實現端到端大模型的相互驗證,即便其中一個大模型失效或者決策失誤,另外一個也能快速提供最優解及時接管。
除此之外,極氪也在轉向、制動、配電、通信、HMI上也提供冗余。不過在這次發布會上,極氪并沒有做過多展開。
至于正式落地量產時間,這次發布會并沒有說,大概率會在四季度或者2025年年底。
03小結
總的來說,極氪這套面向L3解決方案不管是感知硬件配置還是算力上給的很足,同時也做了該有的冗余配置,至少從硬件層面來說,絕對頂配,武裝到了牙齒。
不過,說句殘忍的話:硬件堆料不等于體驗一定好。
現在唯一的疑問點其實還是在軟件層面,在硬件堆的足夠高的情況下,軟件能力反而成了決定極氪L3體驗高下的決定性因素。
軟件能力最終要落地到三個體驗痛點:
決策擬人度:系統能不能像 「老司機」般從容?
失效時的體面度:系統失效時的接管處理,能否讓用戶安心?
OTA 的迭代速度:硬件到位后,軟件優化能否跟上?
極氪現在就站在硬件頂配的頂點,軟件層面的考驗是:能否讓用戶覺得 「這些激光雷達和算力沒白裝」—— 比如同樣過一個施工路段,極氪的 L3 能比競品少一次接管,比人類司機多一分從容。
極氪需要把這些軟硬件參數轉化為用戶可感知的價值,這才是L3落地的關鍵。
實際上,瞄準L3去的不只有極氪,此前廣汽、嵐圖、小鵬、華為等都曾發布L3自家L3量產規劃,從時間表來看,也都在這三四季度。
雖然現在各家都叫嚷著自家的L3體驗很不錯,但成色究竟如何還不好說。
等相關政策法規落地,一切自然揭曉。
完。
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