理想汽车全量推送“车位到车位”功能,智驾发展新趋势?

财云财经阅读:72362024-12-01 10:50:00评论:0
摘要: 理想汽车全量推送“车位到车位”功能,其智驾采用端到端+VLM架构,端到端有多种优势,但面临数据、成本和算力等挑战,多家车企有类似功能计划,智驾成用户选车重要考量。

理想汽车全量推送“车位到车位”功能

功能的全量推送情况

11月28日,理想汽车发布OTA6.5版本,向特定用户全量推送“车位到车位”功能。相比特斯拉FSDV12正式版在北美的推送,理想汽车成为全球首家全量推送此功能的车企。这一推送展示了理想汽车在智能驾驶领域积极进取的姿态,也为用户带来了更便捷的驾驶体验。

功能涵盖范围

此次推送的“车位到车位”功能涵盖范围广泛。它包括环岛行驶、主辅路切换、无保护路口左转等多种复杂场景,还能实现ETC收费口自主通行和智能泊车等功能。这意味着在很多日常驾驶场景中,车辆能够依靠自身智驾功能顺利行驶,为驾驶者减轻了不少负担。

理想汽车智驾技术架构的特点

端到端+VLM双系统架构

理想高阶智驾采用端到端+VLM双系统架构方案。端到端模型负责处理常规驾驶行为,VLM则辅助解决复杂或未知场景的驾驶任务。这种双系统架构是理想智驾的创新之处,通过二者结合可以更好地应对各种驾驶情况。

理想汽车全量推送“车位到车位”功能,智驾发展新趋势?

架构的优势体现

端到端不依赖规则式逻辑,驾驶方式更拟人化,例如路边起步的激活条件更便捷。在复杂路况下,它的侧向感知和决策能力更强。VLM能理解复杂交通环境和中文语义,可辅助解决诸多自动驾驶难题,如特殊车道的识别与通行。

端到端+VLM架构面临的挑战

数据获取与标注

同济大学教授朱西产指出,端到端+VLM模型需要大量高质量数据训练。获取和标注这些数据既耗时又昂贵,并且要保证数据的多样性和代表性,以覆盖各类驾驶场景和环境条件。这对于车企来说是个不小的挑战。

成本与算力要求

端到端+VLM模型的复杂性增加了研发成本,对车载计算平台的算力也提出更高要求。不仅需要高效的算法,还需要强大的硬件支持。数据处理和存储也是需要解决的问题,这一系列的挑战都制约着该架构的进一步发展。

宣传与实际应用的平衡

在应用端到端大模型过程中,车企和供应商要谨慎宣传。目前市场上可能存在对端到端技术过度渲染的情况,实际上并没有真正完全实现全面应用。车企需要在宣传技术和实际技术成熟度之间找到平衡,避免误导消费者。

智驾能力对车企的重要性

用户关注度提升

随着智能化发展,用户选车时格外关注智驾能力。理想汽车统计显示,65%的进店用户会重点体验其智驾功能。这表明智驾功能已经成为吸引消费者购买汽车的重要因素之一。

对销量的影响

从销量数据看,理想汽车30万元以上车型的ADMax销售占比达70%,40万元以上车型中ADMax销售占比达80%,相比年初涨幅达34%。这说明智驾功能在一定程度上推动了理想汽车的销售,也反映出智驾能力对车企市场表现的重要性。

理想汽车全量推送“车位到车位”功能,智驾发展新趋势?

相关问答

理想汽车的“车位到车位”功能包括哪些内容?

理想汽车的“车位到车位”功能涵盖环岛行驶、主辅路切换、无保护路口左转、ETC收费口自主通行、智能泊车等,还能应对多种复杂场景。

端到端+VLM双系统架构中VLM有什么作用?

VLM能够辅助端到端解决复杂或未知场景的驾驶任务,具备理解物理世界复杂交通环境和中文语义的能力,可解决一些自动驾驶难题。

端到端+VLM架构在数据方面面临哪些挑战?

该架构需要大量高质量数据训练,数据获取和标注耗时昂贵,要确保数据多样性和代表性以覆盖各种驾驶场景和环境条件。

为什么智驾能力会影响理想汽车的销量?

因为随着智能化发展,用户选车更关注智驾能力,理想汽车智驾功能吸引了消费者,如ADMax车型销量占比随着智驾功能发展而增长。

理想汽车端到端模型在驾驶上有什么优势?

理想汽车端到端模型不依赖规则式逻辑,驾驶方式更拟人化,像路边起步激活更便捷,复杂路况下侧向感知和决策能力更强。

车企在宣传端到端技术时应注意什么?

车企在宣传端到端技术时应避免夸大技术的成熟度和商业化进度,要在宣传和实际应用之间找到平衡,避免误导消费者。

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