2023年很多重磅新能源汽車都在卷智能駕駛，其中絕大多數(shù)采用的都是以激光雷達為基礎的多傳感器融合感知方案。

那么有沒有例外呢？

還是有的！

與激光雷達多傳感器融合感知方案并列的，還有純視覺路線，代表性廠商是外資陣營的特斯拉，以及中國陣營的極越。

1月14日，極越汽車在“汽車機器人進化日”上發(fā)布了整車OTA的最新版本，共更新了400項功能點，其中純視覺智駕方案的升級換代成為外界關注的焦點。

那么，極越的純視覺方案發(fā)展到了什么水平？它真的是未來嗎？

1、一次OTA就能更新400多個功能點？

新能源汽車之所以被稱為“新”，是因為它們的玩法真的不一樣。

極越01這次OTA，是交付以來的第一次。

它在智能駕駛、通用語言能力、安全性能、娛樂功能等五大類上實現(xiàn)了超過400個功能點的升級。這種級別的升級，在部分傳統(tǒng)汽車廠商看來，這似乎跟聽天書差不多。

本次OTA之后，極越01將給用戶帶來更優(yōu)質的用車體驗。

在這些功能之中，外界關注最多的，還是它的智能駕駛。

在這次活動上，極越汽車CEO夏一平駕車，全程使用點到點的領航輔助駕駛PPA，從上海嘉定開到了極越汽車杭州城西銀泰體驗店，親自為極越01的智駕系統(tǒng)站臺。

不僅如此，極越還與平安保險聯(lián)合推出了“智駕?！保@是全球首個高階智能駕駛專屬保障產品，用戶在高階智駕PPA范圍內所產生的責任費用將由該產品進行賠付。這一點，值得所有車企學習。

從另外一個角度我們也可以看出，極越對自己的智駕系統(tǒng)是充滿信心的，那么這一次的OTA之中，它在智駕方面有哪些升級呢？

2、純視覺智駕，極越01進行了哪些升級？

目前行業(yè)內智能駕駛解決方案主要分為兩種：一種是激光雷達為基礎的多傳感器融合感知方案，這是目前包括蔚小理在內的大多數(shù)汽車品牌所采用的策略；另外一種就是特斯拉、極越等廠商堅持的純視覺方案。

在這次更新之前，極越01在純視覺方案上已經做出了不小的成績，它的BEV+Transformer技術方案是國內唯一量產的純視覺方案。

而這次更新，極越01融入了百度與極越聯(lián)合開發(fā)的OCC占用網絡技術，通過BEV+OCC+Transformer多任務統(tǒng)一網格，它可以大幅提升對異形障礙物識別和場景泛化的能力，簡單來說，就是它對周圍環(huán)境的“理解能力”更強。

這里我們展開科普一下：

BEV（Bird's-eye-view），中文翻譯是鳥瞰圖視角，它就像是一個轉換器，核心作用是將2D信息作為輸入，在加上測距的感知方式之后，最終轉換為鳥瞰圖視角下的3D環(huán)境，而這個3D環(huán)境，便被稱作是BEV空間。

但這個過程中存在一個難點：如何將不同傳感器采集到的信息實現(xiàn)最優(yōu)的表達。

Transformer我們可以把它理解為一個超級強大的“信息理解機器”，在智能駕駛系統(tǒng)中，Transformer主要用于處理和理解車輛通過傳感器收集到的關鍵環(huán)境信息，比如攝像頭拍攝的圖片、雷達和激光雷達檢測到的數(shù)據等，比如一個即將穿越馬路的行人，或者一個正在變道的車輛。然后，它利用這些信息來幫助車輛做出決策，比如何時加速、何時減速，或者何時改變車道等。

在此之前呢，BEV+Transformer的組合便在極越01這款車上量產并且實現(xiàn)了“純視覺”的高階智駕，但存在的提升空間在于：如何有效識別異性障礙物，如何擁有更高的場景泛化的能力。

OCC（Occupancy Network）占用網絡技術便是為解決這個難題而來的，它是一種基于深度學習的三維環(huán)境感知方法，通過神經網絡來預測一個空間位置是否被占據，它主要便是為了提高車輛對周圍環(huán)境的理解能力，尤其是在處理復雜、多變的道路條件和障礙物識別時。

比如，在實際道路環(huán)境中，總會存在一些沒有打標和訓練過的障礙物，如臨時障礙物、施工區(qū)域、路邊伸出的樹枝、前方貨車上掉下來的貨物等，OCC占用網絡能夠識別這些非打標障礙物，幫助車輛做出及時的反應。也正是因為這樣的能力，所以OCC技術可以去追求去白名單化，換句話說就是可以盡可能多的去識別各種各樣的障礙物，包括未知的物體形狀和類別。按照發(fā)布會上的信息，極越01目前已經標注了近一百類的物體，而且這個數(shù)據還在逐步增加。

又比如，OCC可以不依賴于特定場景的標注數(shù)據，它通過學習大量的空間數(shù)據，OCC占用網絡可以建立一個通用的空間理解模型，這個模型能夠對新的、未見過的場景進行有效的3D重建和障礙物檢測。

極越將這種全新的智駕方案稱為“B.O.T 三向箔”（BEV+OCC+Transformer），它可以不用提前學習而在第一次遇到的時候就能識別這是障礙物，它可以無感老練的去主動避障，它還可以讓車輛遠離路肩、水馬、綠化帶等常見障礙從而留出更多的安全距離，定量來講的話，是偏離原本中心線10cm左右。

打個比方，在沒有智駕系統(tǒng)的時候，人類駕駛員避障除了用眼睛“看”之外，主要靠“猜”，但B.O.T三向箔卻可以精準地對距離進行感知。

其次，純視覺方案依賴高精地圖，而在實際用車環(huán)境下，高精地圖和實際路況有可能會不一致，例如那些突發(fā)的事故場景、施工場景或者惡劣天氣帶來的非常規(guī)路況等，這個時候B.O.T 三向箔就可以主動進行繞行、減速或者剎停動作。

從技術上來說，純視覺方案的原理似乎并沒有那么復雜，但它對高清攝像頭感知能力、計算機視覺算法、大數(shù)據積累等都有更高的要求。

極越之所以會堅持純視覺路線，是因為它有來自百度Apollo技術生態(tài)的支持。

到目前為止，百度的Apollo技術生態(tài)已經積累了超過6000萬公里的高質量Robotaxi原始數(shù)據，同時還得到了百度170億參數(shù)的AI視覺大模型的加持，可以實現(xiàn)模型的每周快速迭代。

極越01的3D精度可以做到厘米級，對于運動障礙物的識別精度也能達到0.1米/秒的誤差范圍，這樣的表現(xiàn)，已經可以比肩激光雷達多傳感器融合感知方案。

3、普通消費者該怎么選擇？

這一次的活動，極越汽車CEO夏一平親自駕車，期間還接到了蔚來汽車CEO李斌的電話。

蔚來與極越采取的其實是不同的智駕技術路線，但他們都很樂于“卷”，對于這件事，用李斌的原話講便是：“只有卷才能有進步”。

老板們之間惺惺相惜，那么消費者該如何選擇呢？

我們首先要弄清楚，純視覺方案和激光雷達方案，有哪些不同之處？

普通的純視覺方案，依賴的是高清攝像頭、高精地圖進行環(huán)境感知和場景識別，然后，將采集到的圖像傳輸?shù)狡嚳刂葡到y(tǒng)中進行分析，從而將2D圖像映射到3D空間中，就像是用人眼睛來捕捉周圍環(huán)境的信息然后傳輸給大腦進行決策一樣。

簡單來說，它更加接近人類的駕駛邏輯，攝像頭和算法，相當于人的雙眼與大腦。

它的優(yōu)勢在于成本更低，因為它不需要那么復雜的感知系統(tǒng)；但但它也存在一定的短板，比如感知距離比較有限，比如深度信息檢測不足；除此之外，它對計算機算法的要求也比較高，相當于它要求駕駛員的大腦必須非常聰明而且一直高度集中。

激光雷達融合感知方案則是以激光雷達方案為核心，多傳感器一起集團作戰(zhàn)去收集車輛的周邊信息，其中的重點之一便是引入了激光雷達，可以輔助快速的構建環(huán)境的3D模型，舉個例子，針對激光雷達掃描到的物體，它可以先計算出遠近，相當于眼睛看到的物體直接就帶有遠近距離的信息，這樣可以減少計算機的很多計算工作。

相比較而言，激光雷達它在惡劣天氣和苛刻光照條件下的可靠性更高，但目前來看依舊成本高昂，容易給消費者帶來一些不必要的成本。一個好消息是：從宏觀市場來看，由于激光雷達的銷量基數(shù)在逐步增大，所以成本有所下降。

極越通過數(shù)據大模型、高度智能化的計算機圖像算法、海量的數(shù)據，基本上解決了普通的純視覺方案的短板，而走激光雷達路線的廠商，則需要在車上堆積激光雷達雷達和其它感知元器件。

從汽車行業(yè)的實際應用來看，選擇多傳感器融合方案的的車企偏多數(shù)。

從表面來看，兩種技術路線的區(qū)別在于傳感器的選擇存在差異。

但從本質上來看，主要還是當前傳感器技術、傳感器成本、數(shù)據計算性能等的現(xiàn)狀與車規(guī)級要求之間還存在較大的差距，兩種不同路線的對錯與否目前來看依舊難以下定論，但可以肯定的是，恰恰是這樣的思辨過程，極大的促進了汽車科技的飛速發(fā)展。

從客觀角度來說，無論是純視覺方案還是激光雷達多傳感器融合感知方案，只要正式上車，那它們肯定是符合國家相關法律法規(guī)的要求，智駕水平也達到了比較高的層次，從我們對極越01和其它帶激光雷達的車型的體驗來看也是如此。

所以從消費者的角度而言，如果消費者對智駕情有獨鐘，那么在購車之前一定要進行更多的試駕，然后再做出決定。

結束語：

對新能源汽車市場來說，不同路線的技術爭鳴是必不可少的。就像混動與純電的并存，就像磷酸鐵鋰與三元鋰的并存一樣，在未來相當長的一段時間內，純視覺方案也必將和激光雷達融合感知方案并存。于消費者而言，其實哪種技術路線其實關系不大，能真正用技術的手段去提供更好的用車體驗的，才是最好的。

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