广州车展直击:小鹏、理想、小米、极氪齐推端到端

汽车   2024-11-15 18:33   北京  
11月15日,今日的广州车展成为智能驾驶技术的竞技场,四家新能源车企品牌相继发布了最新的端到端智能驾驶技术,小米汽车、理想汽车、极氪汽车和小鹏汽车相继展示了以大模型和全场景覆盖为核心的智能驾驶解决方案。
#01 

小鹏汽车:智驾方案实现全面突破   

小鹏汽车在今日广州车展上宣布“车位到车位”智驾方案开启全网首测,当然,一套软件说的是城市道路和停车场环境用的都是 NGP,而不是把领航和泊车打包成一个功能。小鹏汽车立志要做世界上最好的智能驾驶解决方案,不断探索,不断进步。
基于图灵AI智驾体系,小鹏汽车成为行业首家用一套智驾软件以及基于端到端大模型实现车位到车位的企业。该方案以一套软件逻辑,打通地库、闸机、城区道路等场景,并且轻地图 、轻雷达,路线还能无感生成。   
发布会上,小鹏汽车还公布了老用户芯片焕新众筹计划的最新进展。该计划是行业内首次芯片升级众筹,通过芯片升级,车主将能够享受更先进的智能座舱功能和更强大的智能驾驶体验。截至当日,小鹏P7智能座舱芯片众筹已经达成,正式启动对应车型的研发立项工作,众筹活动还在持续进行中,期待更多用户的加入。
#02 

理想汽车:推行“车位到车位”智能驾驶   

理想汽车在广州车展上宣布,其端到端+VLM正式向万人团推送车位到车位功能,并计划随OTA 6.5于11月内全量推送,号称“全球首家全量推送”。理想汽车的全新一代智能驾驶技术架构新增了车位到车位智能驾驶、R-MAI后向误加速抑制、R-AEB后向自动紧急制动、掌上车机等功能。   
理想汽车产品部高级副总裁范皓宇表示,基于端到端+VLM的车位到车位功能,已经开启了万人团和全国门店的试驾车的推送,11月底全量AD Max用户都可以享受到车位到车位的有监督智能驾驶。
       

 

   
#03 

小米汽车:开启“超级智能驾驶”内测   

小米汽车创始人雷军宣布,“小米超级智能驾驶”(Hyper Autonomous Driving,HAD)将于 11 月 16 日开启定向内测,并于12 月底开启先锋版推送。在端到端能力上,可实现行车和泊车全场景智能驾驶体验。
   
该系统基于无图 NOA 技术积累及用户驾驶数据训练的端到端技术,加上 VLM 视觉语言大模型,行驶轨迹更平滑自然,急加速和急刹车减少,能智能预判规划最佳路径并提前做出合理决策,此外,车辆还可以实现车位启动,上车就能用,博弈能力更强,灵活应对对向来车、行人、静态障碍物,还具备ETC和闸机卡口通行的能力。   
为了确保驾驶的安全性,小米汽车的端到端模型采用了自由的多维度评估机制,实时进行安全性评估,并将安全底线刻入基因中。对于两轮车、行人的混淆等复杂路况,该系统反应更快。   
另外,VLM技术可以帮助车辆实时分析路面情况,如坑洼路面、施工场景和丁字路口等,并为驾驶员提供相应提示。       

 

    
#04 

极氪汽车:发布浩瀚智驾2.0系统 

极氪汽车带来浩瀚智驾 2.0 端到端 Plus,首发全栈自研的该架构引入极氪首创的数字先觉网络,具备道路先觉、行为先觉和时空先觉能力,可应对各种路况,使智能驾驶系统实现从“老司机”到“本地老司机”的跨越,并且凭借全栈自研优势,可实现高效迭代,保障安全可靠的同时,为用户带来更类人、更省心的体验。
极氪首创的数字先觉网络在此架构中发挥了关键作用,具备道路先觉,行为先觉和时空先觉三大核心先觉能力。道路先觉可让车辆在行驶途中巧妙地对道路上的坑洼进行绕行,行为先觉能及时察觉并躲避如“鬼探头”这类危险突发状况,时空先觉则可以有效规避道路豁口风险。端到端Plus足以应对不同城市千差万别的路况。   
其无图城市 NZP 将于 2024 年底全量推送全国用户,车位到车位领航(D2D)将于 2025 年第二季度实现全国全量推送。该架构可实现高效迭代,保障安全可靠,MLM 多模态大语言模型及安全底线模型为其提供支撑。极氪无图城市 NZP 可摆脱高精度地图限制,可覆盖全国100%的城市,包括3万8千个乡镇,超过70万个行政村以及260万多个自然村,在省道、乡道、巷道、村道甚至无车道线的土道等5级道路都适用,为驾驶者带来绕行丝滑、跟车舒适、复杂路口高效通行等绝佳的行驶体验。   
极氪是行业首批支持车位到车位高阶辅助驾驶的品牌,推出的车位到车位领航(D2D)功能具备全速域激活、全闸机通行、全场景不限车位智能泊车三大核心亮点,率先在全行业实现无需提前记路,就能自主空位泊车,为用户打造出贴心的车位到车位服务,预计 2025 年 1 月开启分批推送,第二季度全量推送。
#05 

小米、理想、极氪、小鹏端到端智驾技术共同点   

·  端到端大模型驱动:所有品牌的技术都以端到端大模型为核心,这种技术通过训练数据生成整体智能驾驶逻辑,从路径规划到实际操作均由AI直接完成,减少了传统模块化架构的局限性。
·  无图驾驶的推进:各品牌都致力于无图NOA(导航辅助驾驶)的推广,依靠视觉、雷达等多模态感知能力,降低高精度地图的依赖,扩展了智能驾驶场景的适应性。
·  从行驶到泊车的全场景覆盖:这些品牌的技术均强调“车位到车位”的完整体验,覆盖复杂的道路、闸机、停车场等多种场景,提供高效、流畅的驾驶及泊车服务。
·  对安全性的重视:通过引入大模型的自监督学习和实时安全评估机制,各品牌技术均在复杂交通环境中提升了安全性,例如避免“急加速急刹车”、处理“鬼探头”场景等
四家车企均致力于端到端技术的深化,以无图NOA、大模型及全场景覆盖为技术突破口,提升用户的驾驶便捷性和安全性。 



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