文章核心观点 - 蔚来汽车成为中国及全球首个实现线控转向技术量产上车的车企，其旗舰车型ET9是国内首个获准上市的线控转向量产车型，并同时获得中欧市场双重许可 [2][28] - 公司选择在ET9上“All in”线控转向，彻底取消机械转向柱且不设机械备份，旨在为高阶智能驾驶和全新座舱体验铺路 [8][15] - 线控转向技术的研发与量产过程面临无先例、无法规、高安全要求等多重挑战，公司通过深度自研、与供应商紧密合作、推动标准建立等方式克服困难 [16][25][28] 技术定义与优势 - 线控转向技术取消了方向盘与车轮之间的机械连接，改为电信号控制，实现更精准快速的转向响应 [5] - 该技术带来多项用户体验优势：方向盘调节距离达到150-200毫米，远超传统转向的60毫米左右，释放更大前排空间；方向盘在智驾状态下可收折；车轮转角不再受方向盘圈数限制 [5] - 在ET9上，方向盘单边旋转角度设定为240°，打满方向仅需0.66圈，无需交叉手，提升了低速转向的便捷性与优雅感 [19] 研发决策与历程 - 公司对线控转向的研究始于2019年，当时李斌在北美试驾了改装的原型车，看到了其潜力，但随后因资金链危机项目被叫停 [3][12] - 2022年在ET9产品决策会上，经过数小时详细讨论，李斌最终拍板决定全力以赴推进线控转向量产 [8] - 团队放弃了“双线并行”（同时开发线控和传统转向）或机械离合器备份的保守方案，选择不留退路，以充分发挥线控转向的空间布局优势 [13] 技术挑战与解决方案 - **安全冗余**：面临的首要挑战是保证安全。公司借鉴航空系统，设计了多重冗余方案。不仅有线控转向系统的双冗余，还将刹车、悬架、电驱等系统纳入备份。最终方案包含四重冗余，确保即使转向系统失效，车辆仍能通过后轮转向或差动制动等方式安全靠边 [17] - **手感与适配**：为减少用户适应成本，团队经过大量测试将方向盘单边转角定为240度，并通过电机控制模拟机械转向的路感与回正力矩 [19][21] - **长行程管柱研发**：为适配智驾和释放空间，ET9配备了行程达153毫米的电动可调转向管柱，约为传统的2.5倍。与供应商世宝联合研发，克服了刚度下降、噪音大（初期接近50分贝）等难题，最终将噪音压低至接近40分贝 [21][23] 供应链合作与角色转变 - 公司早期因依赖供应商（如ES8的空气悬架与CDC减振器）而无法修改核心参数，促使了自研底盘的决心 [9][11] - 在线控转向项目上，公司与采埃孚深度绑定，后者投入了超过200名工程师，规模是普通项目的十余倍，双方形成了“日不落”的跨时区研发节奏 [16] - 合作模式发生根本转变：从过去的“货架选型”变为深度联合研发。中国团队贡献了软件定义能力和敏捷开发经验，项目成功后，采埃孚甚至将这套在中国打磨的方案反向推广给欧洲其他客户 [24] 法规突破与行业标准 - 项目初期，国内法规对线控转向缺乏明确的评价体系和测试方法，公司只能走“新技术评审”通道申请上市 [25] - 2024年4月至11月，经过长达5个月的技术评审，公司向工信部专家组提交了参照航空标准的10类测试报告、41项测试规范等大量材料，最终ET9成功列入公告，成为国内首个获准上市的线控转向量产车型 [25][27][28] - 2025年12月，国家标准GB17675-2025《汽车转向系基本要求》正式发布，首次明确了线控转向的技术边界与准入条件。公司作为牵头起草单位之一，为标准的制定提供了ET9的“全冗余”架构、失效模式分析等研发验证资料 [28]

但这是个动态过程，不排除有新变化。 文 丨 李安琪 编辑 丨 龚方毅 有千里智驾员工认为，整合已经初步完成。该人士透露，千里智驾系统将迎来 OTA 版本升级，升级 会覆盖吉利多款主流车型。极氪员工对我们说，整合是个动态过程，不排除有新变化。 此前我们获悉，极氪智驾团队员工正陆续换签劳动合同至 "千里智驾" 及其子公司 "千里浩翰"。其 中，千里智驾公司可视为智驾方案供应商，千里浩瀚公司则专门为吉利提供辅助驾驶服务。 今年 8 月，吉利将极氪智驾团队、吉利研究院智驾团队、以及旷视旗下智驾品牌 "迈驰智行"，一同合 并入重庆千里智驾，并定立由王军和陈奇组成的双 "CEO" 管理架构。当时还任命旷视科技联合创始 人杨沐任 CTO。9 月，千里智驾成立矩阵式管理架构，组织架构初步成型。 由于整合涉及数千人，千里智驾方面一直颇为谨慎。有千里智驾员工告诉我们，最初计划吉利研究院 与旷视迈驰团队先合并，后来变成极氪智驾与迈驰合并，吉利研究院抽调一部分人员加入。从原来 3000 多人变成 2300 多人整合，其中包含极氪约 1500 人、迈驰约 700 人。 - FIN - 我们从多个渠道独家了解，随着团队整合的推进，千里智 ...

文 丨 李安琪 涉及多方的整合初步完成，但这是个动态过程，不排除有新变化。 编辑 丨 龚方毅 我们从多个渠道独家了解，吉利系的智驾整合又有新的人事变动。千里智驾首席科学家袁平一 （化名）将离职，此前向千里智驾 CTO 杨沐汇报。同时，千里智驾数据开发部门负责人古道 （化名）也已离职。 千里智驾由吉利、旷视、千里科技共同注资成立的合资公司。接近千里智驾的人士表示，袁平 一目前仍在人事系统内。我们向千里智驾、吉利官方求证，截至发稿，尚未得到回复。 目前，千里智驾业务分为智能驾驶、智能座舱、Robotaxi（自动驾驶出租车）三大板块， 由 CEO 王 军统管，联席 CEO 陈奇统管智驾业务。后者 2021 年出任极氪副总裁、全面负责极氪智能驾驶技术研 发。 千里智驾的二级技术部门有 12 个，分别为：功能方案设计部、平台开发部、地图开发管理部、持续 集成开发部、质量运营部、整车测试部、硬件评测部、算法开发部、数据开发部、预研与技术开发 部、技术专项与运营部、系统方案设计部。以上部门向陈奇汇报。 这些部门之外还有项目管理办公室部门、CTO 办公室部门、预研产品线部门，分别由陈保成、CTO 杨沐、袁平一（将离职）。其中 ...

新人来了，兑现投资人热衷描绘宏大前景，还是成为风投泡沫的一部分？ 文 丨 李安琪 编辑 丨 龚方毅 今年 9 月，一位风险投资人赶在台风登陆前飞赴深圳，拜访一家具身智能创业公司。因全市停工停 课，办公室几乎无人，他反而顺利见到了那位从互联网大厂辞职创业的具身智能公司创始人。当天还 有另外两家机构的投资经理同样冒着风雨赶来抢项目 —— 风投追逐风口的故事年年如此，只是今年 的主角换成了具身智能。 年初宇树科技的人形机器人在春晚上身穿东北花棉袄扭秧歌，一舞成名。在那之后公司很快完成了 C 轮融资，估值超百亿元。创业者们心目中，AGI（通用人工智能）的完美载体正是这样的机器人。不 像人也没关系，只要能代替人类完成枯燥重复的劳动就可以：在家庭中擦桌、叠被，在工厂里搬运货 物、拧紧螺丝，甚至攀爬崎岖地形巡逻或者灾害救援。 这个领域里，除了由海归高校教授创业、传统机器人企业转型而来的团队，今年又涌入一批新创业 者。他们大多拥有智能驾驶产业背景和丰富的产品化经验。 一些投资人私下也对我们承认，当下具身智能领域有很多噪音和泡沫。但该投还是得投，因为游荡的 热钱总要找到出口。有投资人粗略估算，目前中国活跃在 AI 和具身智能领 ...

魏牌CEO人事变动 - 魏牌CEO冯复之（花名“合一”）本周未在公司，正在“休假”，且已不再审批业务，需向集团层层汇报 [3] - 冯复之于2025年5月20日首次以魏牌CEO身份公开亮相，此前已在内部实际担任该角色约半年，据闻其曾提出离职但被驳回 [3] - 两位接近长城高层的人士表示，哈弗总经理赵永坡将接替冯复之的职位，同时魏牌新能源内部也在进行组织调整 [3] 魏牌CEO更迭历史 - 自2016年品牌成立以来，魏牌（WEY）在近9年时间里已历经至少8位CEO，管理层变动频繁 [10] - 历任CEO任期长短不一，其中任期最短的仅四个月 [10] - 冯复之是外部引入，拥有新势力渠道背景，其官宣上任至今不足一年 [6][10] 冯复之的职业背景与任务 - 冯复之职业生涯早期在索尼、苹果、三星、小米、一加手机工作，后于2016年9月加入理想汽车任零售总监 [7] - 在理想期间，其自称在6个月内用低于2000万元的预算，在13个一、二线城市完成了理想零售中心的布局 [8] - 2020年8月从理想离职后，曾先后在小鹏汽车、牛创新能源从事销售工作，后出任超境汽车联合创始人兼销售副总裁，并于2022年1月创立“云卖车”平台轻麦车 [8] - 冯复之于2023年底加入长城，主导长城直营渠道“长城智选”的建设，其渠道建设经验是长城所急需的 [7][8] - 入职后，长城汽车董事长魏建军对其提出的要求是“一年内建1000家店”，但冯复之认为从商业逻辑上不匹配 [8] - 截至2024年11月（广州车展），长城直营渠道从2024年5月到11月布局了500多家直营服务网点，覆盖全国130多个城市，距离千店目标仍有距离 [8] 魏牌的品牌战略与近期表现 - 魏牌是“赌上”魏建军个人姓氏的高端新能源品牌，成立于2016年 [9] - 品牌初期凭借VV系列取得成功，2017年、2018年累计销量超过20万辆，一度被视为“国产豪华SUV标杆” [9] - 在新能源转型初期，品牌陷入战略摇摆，2021年4月坦克品牌独立也使其失去部分差异化产品序列 [9] - 2022年魏牌销量跌至3.64万辆，陷入低谷 [9] - 2023年全年销量为5.47万辆，与巅峰时期差距较大，但从去年下半年开始销量逐渐回升 [10] - 2024年是魏牌全面回升的一年，前11个月累计卖出8.9万辆新车，同比增长93%，成为长城体系内增长最快的品牌 [10] - 增长主要由蓝山和高山两款产品带动，其中高山家族（MPV）在10月销量破万后，连续两个月成为全国MPV销量冠军 [10] - 魏建军在2024年5月公开承认，在新能源和智能化快速发展的几年里，“我们有点跟不上节奏，走得不稳”，并表示“我们要做出一些改变” [10] - 魏建军对魏牌的期望是能在2025年实现向上突破，同时守住有质量的市场占有率 [9] 相关业务调整 - 2024年5月，冯复之履新魏牌CEO的同时，官宣坦克品牌重回经销商体系，未来直营渠道“长城智选”只为魏牌服务 [9] - 据知情人士称，同一时期，魏牌、长城品牌公司部分组织曾并入长城智选 [9]

地平线的战略目标与市场定位 - 公司提出新目标：基于单征程6M芯片，为售价最低7万元的车型提供城区辅助驾驶方案，实现跟车、变道、超车等接近人类驾驶风格的功能 [3] - 公司计划在未来三到五年，通过与博世、元戎启行、轻舟智航、大众等厂商合作，推动其自研智驾算法HSD达成千万套量产规模 [3] - 公司瞄准13万元以下车型市场，该价格区间在今年前三季度占中国乘用车市场约50%份额，但基本不具备城区辅助驾驶功能 [3] 市场机会与竞争格局 - 10万元以下价格区间此前鲜有厂商涉足高阶城区智驾，主要受限于苛刻的芯片算力、算力利用率、算法模型条件以及用户对价格高度敏感 [3] - 公司提出“在没有竞争的地方竞争”的策略，当前搭载两颗英伟达Orin-X芯片最便宜的车型售价也达到12.98万元 [4] - 公司面临来自智驾供应商Momenta（芯片自研进展迅速）和高通（8775P芯片已有量产客户）的竞争 [4] - 行业头部厂商发展道路趋同，均走向软硬一体、极致降本，为更主流车型提供全栈解决方案 [9] 技术路径与产品战略 - 公司将高阶城区辅助驾驶比作新时代的“自动挡”，认为其应是汽车的基本素质而非情绪价值 [4] - 实现愿景面临双重门槛：在7万元车型上复刻25万元车型的智驾体验，同时守住成本红线，前者考验算法与工程能力，后者依赖规模效应 [4] - 公司从过去的“国产替代”追赶英伟达路线，转向开发更广阔的市场需求，以尽快扩大市场份额获得规模优势 [10] - 公司计划坚持每一代芯片和产品实现十倍算力提升、十倍模型容量叠加，其第五代芯片征程7系列计划与特斯拉下一代AI5芯片同步推出 [10] 征程6系列芯片的关键作用 - 征程6系列是让公司上智驾牌桌的重要产品，其征程6M芯片可实现城市NOA，征程6P算力达560 TOPS [11] - 该系列芯片提前预判市场需求，适配Transformer架构和“端到端”算法，以支持城市NOA [11] - 公司CEO修正了此前判断，认为随着端到端等新算法框架出现，智能驾驶行业将在2025年迎来拐点，并展望“3年实现脱手开、5年实现闭眼开、10年实现随心开” [11] - HSD智驾方案的千万套出货目标能否实现，主要取决于征程6系列的上车表现 [10] - 公司自研并开放HSD方案，旨在提高HSD出货量，因为有能力基于征程芯片自研城市NOA的供应商是少数 [10]

文章核心观点 - 雷诺汽车虽已退出中国乘用车销售市场，但正深度依赖中国供应链的效率和成本优势，在欧洲市场开发和生产具有竞争力的纯电动车型，以应对中国电动车品牌的竞争[2][3][4] - 通过将纯电车型Twingo等项目的研发和供应链重心放在中国，雷诺实现了远超欧洲传统周期的开发速度与显著的成本节约，这是外资车企利用“中国红利”的一种轻盈模式[7][11][12] 雷诺在中国的战略转型 - 雷诺是最早进入中国的外资车企之一，但合资业务（三江雷诺、东风雷诺）因国产化率低、入局晚、产品缺乏竞争力等原因，最终在2020年前后基本关停，退出了中国燃油车市场[5] - 雷诺保留了与东风的合资公司易捷特新能源，以中国制造返销欧洲的方式（如生产达契亚Spring）验证了可行商业模式，并认为不应放弃占全球40%份额的中国及亚太市场[6] 纯电Twingo项目的中国模式 - 选择复活经典车型Twingo切入欧洲电动市场，旨在降低用户心理门槛，其纯电版几乎完整保留了30年前的经典设计以唤醒记忆、加快开发[7][8] - 项目由法国团队用2个月完成关键技术定义，后由中国团队负责落地，中国采购团队直接向全球管理层汇报，并在上海设立了集采购、研发于一体的ACDC团队[11] - 通过鼓励供应商提供成熟模块与现成方案，项目实现了惊人的开发速度：9周做出首辆工程原型车，从立项到量产准备不足24个月，远低于欧洲常见的3年以上周期[11] - 项目大幅选用中国供应链，30家中国零部件公司占采购金额的46%，使开发费用较初期预算减少50%、模具费用节省40%[11] - 在中国的决策速度得以按“日”推进，突破了欧洲组织结构下以“周”为单位的决策常态[11] 外资车企利用中国供应链的路径对比 - 大众、奔驰、宝马、丰田等跨国车企通过在中国设立研发中心、合资、入股或技术合作等方式，借助中国供应链和技术反哺全球[12] - 雷诺因已无在华销售包袱与合资利益平衡问题，能以更纯粹的甲方姿态在中国选配置、提需求，被视为目前外资车企利用中国新能源红利最轻盈的方式[12] - 雷诺计划在Twingo家族车型、达契亚品牌的一款A级车以及联盟伙伴日产的下一代A级车上复制此中国研发与供应链模式[13] 中国供应链的借船出海机遇与挑战 - 进入雷诺、大众、BBA等全球主流车企供应链，为中国供应商提供了更高利润、品牌背书及运营体系提升至全球标准的机会[13] - 成为主机厂Tier 1供应商门槛高、周期长，从初次接触到获得首个量产订单普遍耗时1-3年，需经历严格评审与审核，产品不良率要求达PPM（百万分之一）水平[13][14] - 地缘政治等因素推动中国供应链企业赴欧建厂，但面临建设周期长、环保审批严苛、专业人才不足等挑战，例如远景动力法国杜埃工厂从选址到启动建设用了近两年，建设周期约20个月[14][15]

文章核心观点 - 理想汽车发布其首款智能眼镜Livis，起售价1999元（国补后1699元），这是公司从汽车向AI终端扩展的一次重要尝试，旨在探索人车交互的新形态并为未来的机器人互动奠定基础 [2][3][32] - 该产品体现了理想典型的产品观：不追求参数上的绝对领先，而是将研发重点放在佩戴舒适度、外观设计和长续航上，以打造一款能全天佩戴的“眼镜”为先 [6][33] - 公司将Livis定位为“理想汽车最强附件”，通过与车机的强绑定来构建初期的商业安全垫，目标是将其AI能力从车内场景延伸至用户下车后，同时这也是一次面向更广泛用户的AI能力展示 [32][34] 产品定位与战略意义 - Livis是理想汽车在汽车之外的首款新品，由今年初成立的穿戴机器人部门研发，从内部研究到产品定型耗时两年 [3] - 公司CEO李想将产品命名为Livis，意在向《钢铁侠》中的AI助手Jarvis致敬，视其为“用自然方式与汽车甚至将来的机器人准确互动的一种尝试” [2][32] - 理想将自身定位为AI公司，Livis是其AI能力的外溢展示，公司核心团队（如AI技术委员会成员）深度参与，体现了对该产品的重视 [32][35] - 公司内部认为，研发新品类（如眼镜）能与造车业务形成双向激发，避免陷入低维度内卷，并打开新的视野 [38] 产品设计与佩戴体验 - 产品设计优先级是“先是一副眼镜”，目标是在当前供应链水平下，尽可能追求佩戴舒适度、重量和续航的平衡 [6][7] - 镜框（不含镜片）重量为36克，行业认为低于35克才可被视为“全天佩戴”，加上蔡司镜片后总重约46.4克 [7][10] - 为减重，镜架采用TR90材料，比普通板材轻50%，比聚碳酸酯轻30%，并在麦克风数量（4个）和胶水等细节上抠重量 [10] - 通过调整镜腿弧度和镜框松紧来分散压力，但实际佩戴体验因人而异，头围较大的用户可能更能接受长期佩戴 [12] - 提供6种外观选择（3种颜色搭配2种质感），Logo置于镜腿内侧，走“无印良品”风格，镜框为半透明全框设计以隐藏内部元器件 [14][15][17] 核心硬件与供应链 - 镜片全系与蔡司合作，提供3种平光、6种屈光镜片选择，验光数据由蔡司中国加工中心处理 [20] - 蔡司将自12月中下旬在其授权门店为理想开放配镜和销售服务，但初期开放门店数量较少 [20] - 产品形态未突破行业先驱Meta Ray-Ban的定义，包括摄像头位置、提示灯设计，甚至配套的无线充电眼镜盒也相似 [18] - 产品目前由歌尔股份生产 [37] 性能、续航与交互 - 采用6nm制程的恒玄BES 2800主芯片，而非同行常用的4nm高通AR1芯片，以换取更低功耗和更长续航 [22] - 内置3块电池，总容量240毫安时，官方续航模型下（包括AI问答、拍照、听音乐等综合任务）续航可达18.8小时，优于多数同行 [13][21][22] - 实际测试中，进行约1.5小时通话、拍照录像、AI问答等混合使用后，从满电到剩余50%电量历时超10小时 [24] - 语音交互唤醒理想同学（基于千亿参数MindGPT-4o模型）时间为300毫秒，执行响应时间为800毫秒 [24] - 眼镜电量低于7%后将限制拍照、视频、数据传输和语音交互等功能，仅保留听歌 [29] 影音与拍摄功能 - 配备1200万像素、105°广角摄像头，支持防抖和水平矫正，为行业主流配置 [26] - 实际拍照体验便捷，但暗光环境下照片涂抹感重，画质不及几年前智能手机，水平矫正功能效果不明显 [26][27] - 视频录制仅支持1K/30帧画质（横置4:3），低于部分竞品的2K或3K能力，连续拍摄每次限时3分钟，后期镜腿会发热 [29] - 满电状态下宣称可拍摄41分钟视频，实测连续拍摄8段3分钟视频后，电量从99%降至30% [29] 商业策略与市场展望 - 将Livis与理想汽车强绑定，支持语音控制车窗、冰箱、方向盘加热等车控功能，定义为“用户下车后的智能交互体验” [34] - 商业上构建了安全垫：若150万车主中有10%购买，即可带来约2.5亿元营收，足以超过大多数国内眼镜同行 [34] - 公司表示产品面向所有用户，包括非理想车主的科技爱好者，不存在优先服务车主的策略 [43] - 研发资源来自公司内部“老兵”团队，他们将车载语音、嵌入式开发等汽车领域的成熟经验跨界应用至眼镜，未依赖大量新增预算 [44]

公司转型与治理结构 - 公司于2024年9月27日正式从大疆分拆独立，面临从“工程天堂”到资源有限、竞争残酷现实世界的转变 [5] - 分拆后公司股权结构变为一汽（约35%）、大疆（34%）和管理层共同治理的“无实际控制人”模式，标志着公司真正意义上的转型完成 [7][14] - 2024年完成新一轮融资超36亿元，公司估值达120亿元，本轮总融资约60亿人民币，由一汽以“链长”角色主导 [7][15] - 分拆初期公司账上资金不足5亿元，仅够支撑小几个月运营，面临巨大现实压力 [12] - 公司治理结构分为股东会、董事会和经管会三层，一汽不介入日常经营，管理层拥有更高自由度 [14] 技术路线与核心突破 - 公司在2024年10月14日决定全面转向端到端技术路线，删除了原有规则代码，进行“删库重练” [21] - 约两个月前公司在模型训练上取得质变，稳定训出“神奇的模型”，实现了从“机关枪乱扫”到“洲际导弹”式的精准训练 [20] - 公司技术路线从“大力出奇迹”转向“巧力出奇迹”，用最低代价解决行业最难的两大问题：因果推理和低频数据生成 [10][24] - 公司开发了基于自回归架构的AWM（动作世界模型），使模型能内部推演多种可能路径以理解因果关系 [25] - 公司采用3D Gaussian Splatting技术，基于真实数据微调生成虚拟低频数据，解决了数据生成难题 [26] - 公司在不同算力平台（TDA4、8775、8650）上使用统一架构，是业内唯一能同时提供大算力L3/L4方案与舱驾一体方案的供应商 [35] 市场定位与商业策略 - 公司定位为中国智驾供应商前三，拥有50个已量产车型和几十个定点开发车型，在油车智驾赛道没有对手 [28][37] - 公司采用软硬一体方案，单车收入是同行两三倍，通过压榨算力和传感器实现性价比优势 [30][37] - 公司战略目标从“既要、也要、还要”调整为单一明确的“树口碑”，聚焦终端用户体验 [41][42] - 公司认为智驾行业头部玩家真实差距不超过三个月，胜负可能随时因技术突破而翻盘 [34][38] - 公司坚持“用户为本，成就客户”原则，将用户（终端消费者）作为判断方向的旗帜 [46] 工程能力与竞争优势 - 公司核心优势是团队极强的工程能力和软硬一体积累，能在不同算力平台实现归一化丝滑体验 [49] - 公司在32 TOPS到1000 TOPS的不同平台上均实现了性能突破，在8650上实现的性能可与Orin X媲美 [33][49] - 公司技术组织内耗很低，切换技术路线后加速度非常快，从未发生因方案争吵导致人员流失的情况 [49] - 公司会自研激光雷达，因价格已下探至1500元级且工程门槛下降，但对毫米波雷达等成熟硬件不涉足 [35][36] - 公司工程文化强调“激极尽志”，坚持迭代被认为过时的TDA4平台，不甘心放弃可能的技术极限 [31][32] 行业认知与发展展望 - 公司认为智驾行业当前状态类似“曼哈顿计划”，特斯拉已提出“质能方程”但原子弹尚未造出，胜负将在Anytime决定 [38] - 智驾公司现阶段困局在于投入和收入极度不匹配，破局关键在于产品从L2+跨入L3，改变定价逻辑 [16] - 随着强制性国家标准出台，行业将出现两个档位产品：最低成本过强标方案和无限靠近L3/L4的高性能方案 [33] - 数据驱动框架搭成后，自动驾驶技术将顺理成章复用到机器人领域，未来能做好的将是经历过自动驾驶实战的公司 [60]

自动驾驶技术路线：纯视觉与融合感知 - 文章核心观点：自动驾驶领域存在纯视觉与融合感知的技术路线之争，但无论采用何种方案，都必须将视觉感知作为最核心、最优先发展的能力，视觉方案具有更高的性能上限[3][4][10] - 纯视觉方案的优势在于摄像头提供的信息更丰富、频率更高，摄像头帧率可达每秒30帧，而激光雷达通常只有每秒10帧[4][9] - 融合感知方案中，若过度依赖激光雷达而视觉处理能力不足，会限制系统的长远发展，当传感器信息冲突时，系统倾向于更相信激光雷达，这侧面印证了厂商视觉处理能力的不足[3][4][16] 传感器性能与技术难点 - 摄像头属于被动感知，能提供分辨率更高的图像、颜色和纹理特征等丰富信息，但关键在于如何充分利用这些海量信息[4][6] - 激光雷达能主动发射激光进行测距，但点云密度和分辨率较低，信息量少，观测间隔长达100毫秒，而摄像头每33毫秒就能提供800万像素的图像[4][9] - 充分利用摄像头的技术难点主要在于算法本身的技术先进性，以及如何在车端计算资源有限的嵌入式平台上高效运行[7] 成本、冗余与产品定义考量 - 传感器选择需要综合考虑性能、成本等多方面因素，汽车作为消费品需考虑成本和价位差异[5] - 激光雷达方案可能是个捷径，能快速让系统量产上车，但上限相对较低，增加激光雷达线数（如从128线到800线）可提升性能但成本也会上升[8][16] - 产品需要定义边界，例如在恶劣天气下是否行驶，根据国家智能驾驶标准，视觉加4D毫米波雷达的方案能够解决相关问题，并不一定要上激光雷达[11] 行业现状与领先者实践 - 特斯拉的视觉处理能力领先行业，其视觉处理帧率至少达到20多FPS，而国内头部厂商基本在10FPS左右[14] - 特斯拉坚持第一性原理，即使有挑战也坚持走正确的路，其选择在发展过程中先做好视觉，同时考虑到成本因素[10][17] - 数据使用方面，越往后通过AIGC生成数据更重要，因为对于极限场景，实际采集的数据有限，产生有效数据的能力本质上是算法能力[16][17]