汽車智能化時代，智能駕駛永遠(yuǎn)是一個繞不開的話題。我國城市道路路口多、車流亂、擁堵多，交通網(wǎng)絡(luò)錯綜復(fù)雜，在這樣的城市道路上實(shí)際落地輔助駕駛，一直是汽車智能化這條未來科技賽道上最大一個坎。但不久前長城汽車已成功邁過這道坎，其搭載了旗下毫末智行完全自主研發(fā)的“城市智能輔助駕駛系統(tǒng)”(城市NOH)的魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達(dá)版在成都車展上大放異彩，長城汽車也成為中國首個量產(chǎn)落地應(yīng)用城市智能輔助駕駛系統(tǒng)的企業(yè)，在日益激烈的智能駕駛科技競爭中占得先機(jī)。

　　長城汽車城市NOH有何不同?

　　當(dāng)前智能輔助駕駛技術(shù)路線大致可分為三大流派，以高清攝像頭和機(jī)械波雷達(dá)為核心的“純視覺”少數(shù)派，以 “多傳感器+高精地圖”為核心的大眾派，還有長城汽車的城市NOH的“重感知、輕地圖”技術(shù)路線自成一派。

　　其中，“純視覺”的感知系統(tǒng)主要依賴于高清攝像頭和毫米波雷達(dá)，其中攝像頭的視覺信號權(quán)重更大，這套方案的弊端在于，高清攝像頭極易受到光線環(huán)境影響，對于一些靜止物體的識別很容易出現(xiàn)偏差。而“多傳感器+高精地圖”方案對高精地圖的依賴性很強(qiáng)，但高精地圖目前還面臨著嚴(yán)格的監(jiān)管和限制，而且其制作成本很高，地圖“鮮度”難以保證，一旦地圖更新不及時，就容易出現(xiàn)車輛莫名減速等“突發(fā)狀況”，很影響用戶對智能輔助駕駛的使用體驗(yàn)。而城市NOH“重感知、輕地圖”技術(shù)路線，采用多種軟硬件融合方案，受環(huán)境影響小，不過度依賴高精地圖，量產(chǎn)后短時間內(nèi)即可覆蓋大量城市，因此能夠做到后來居上，搶先實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)應(yīng)用。

　　此外，毫末城市NOH的“重感知”技術(shù)路線，是基于中國復(fù)雜的城市通行場景，讓車輛依靠自身視覺、毫米波、激光等傳感器融合感知，完成高階智能輔助駕駛，并在底層算法中融合視覺和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)空間、時間、傳感器三位一體的深層次感知，使認(rèn)知決策更像人類，反應(yīng)更準(zhǔn)確、更高效，整個系統(tǒng)更安全、更穩(wěn)定、更可靠。

　　長城汽車城市NOH有多厲害?

　　城市 NOH 是毫末智行打造的中國重感知的城市輔助駕駛產(chǎn)品，也擁有全面的場景覆蓋、領(lǐng)先的產(chǎn)品力等多項(xiàng)優(yōu)勢，助力用戶輕松駕馭各種城市復(fù)雜路況。

　　在場景覆蓋層面，城市 NOH 將包括城市開放道路、城市快速道路、停車場、高速公路在內(nèi)的所有資源做了一個完整的打通，并可根據(jù)導(dǎo)航提供的行駛路線，在城市環(huán)境中自如應(yīng)對包括紅綠燈控車、路口轉(zhuǎn)向、路口博弈、環(huán)島通行、導(dǎo)航變道、切入避讓、借道繞障、擁堵變道、非機(jī)混行在內(nèi)的眾多城市交通場景。比如針對常見的借道繞障場景，城市NOH具備智能識別異形車輛、施工路障、道路錐桶的能力，可根據(jù)障礙物類別、位置、速度、阻塞空間等環(huán)境要素快速做出響應(yīng)，自動減速、果斷變道，實(shí)現(xiàn)智能躲避障礙物，讓用戶一路從容前行，有效避免剮蹭碰撞事故發(fā)生。

　　在產(chǎn)品力層面，目前城市NOH智能輔助駕駛系統(tǒng)對核心城市的場景覆蓋率已超過90%，也就是說，除了一些小路、胡同等部分行車難度較高場景，在多數(shù)城市道路都能夠開啟領(lǐng)航輔助駕駛功能。另據(jù)毫末智行實(shí)測數(shù)據(jù)，搭載城市 NOH 的乘用車路口通過率超過70%、變道成功率超過90%、交通流處理能力高達(dá)4級，路口通過率等方面的表現(xiàn)領(lǐng)先特斯拉在中國的表現(xiàn)，強(qiáng)勁的產(chǎn)品力表現(xiàn)必將為用戶帶來一流的體驗(yàn)。

　　長城汽車城市NOH為啥能這么牛?

　　城市NOH之所以能夠?qū)崿F(xiàn)如此復(fù)雜的城市輔助駕駛并有出色表現(xiàn)，首先要得益于其豐富的感知元器件。據(jù)了解，搭載這套城市NOH智能駕駛系統(tǒng)的魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷達(dá)版，配備有2顆125線激光雷達(dá)、5顆毫米波雷達(dá)、12顆超聲波雷達(dá)、4顆百萬級像素環(huán)視攝像頭、4顆百萬級像素側(cè)視攝像頭以及4顆800萬像素感知攝像頭，共計(jì)31個感知組件，形成了“激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+超聲波雷達(dá)+攝像頭”的四位一體感知體系，硬件水平已經(jīng)達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水平。這些感知元器件各司其職，好比有多雙“眼睛”和“耳朵”同時工作，讓車像老司機(jī)一樣可以眼觀六路耳聽八方，能夠更加從容地應(yīng)對雨雪霧強(qiáng)光下的突發(fā)狀況。

　　但大家都知道，感知元器件只是智能駕駛系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對海量視覺數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確高效處理更為關(guān)鍵。對此，長城汽車基于Snapdragon Ride平臺，打造了可量產(chǎn)的高性能自動駕駛計(jì)算平臺——IDC 3.0，它是由5nm高通驍龍8540和7nm高通驍龍9000芯片組成的運(yùn)算中樞，單板算力達(dá)到360TOPS，可疊加4板達(dá)到1440Tops，是目前全球算力最高的可量產(chǎn)自動駕駛計(jì)算平臺，可以支撐大量的感知推理計(jì)算，以及車端感知數(shù)據(jù)的篩選、清洗、脫敏和回流。。

　　不僅如此，長城汽車毫末智行開創(chuàng)的中國首個數(shù)據(jù)智能體系 MANA 更是城市NOH研發(fā)及落地的最強(qiáng)護(hù)航利器。它是智能輔助駕駛功能的超強(qiáng)大腦，具備持續(xù)進(jìn)化的感知智能、認(rèn)知智能、標(biāo)注、仿真、計(jì)算等五大能力，能夠讓城市NOH的決策更貼近人類大腦。比如對攝像頭和激光雷達(dá)等核心感知硬件所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，MANA能進(jìn)行多模態(tài)時空融合，更準(zhǔn)確刻畫現(xiàn)實(shí)世界，大幅提升車輛的感知能力;并可通過對覆蓋全國的海量人類駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行深度理解，學(xué)習(xí)常識和動作擬人化，使得系統(tǒng)決策更像人類實(shí)際駕駛行為，目前MNNA已完成超過30萬小時的學(xué)習(xí)時長，虛擬駕齡相當(dāng)于人類司機(jī)4萬年。同時，MANA構(gòu)建了閉環(huán)自動標(biāo)注系統(tǒng)，運(yùn)用無監(jiān)督自動標(biāo)注算法，通過使用大規(guī)模量產(chǎn)車無標(biāo)注數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法打造模型效果，可以更好適應(yīng)自動駕駛各種感知任務(wù)需求。

　　面對汽車智能化趨勢，長城汽車城市NOH以獨(dú)有的“重感知、全場景、大算力”技術(shù)路徑，打造更智能的全場景出行體驗(yàn)，為用戶提供更智能的出行新方式。相信長城汽車未來在其森林式生態(tài)體系加持下，將探索不止，持續(xù)創(chuàng)新，讓毫末城市NOH繼續(xù)保持中國量產(chǎn)自動駕駛第一的領(lǐng)先態(tài)勢，為中國汽車智能化發(fā)展提供強(qiáng)大的驅(qū)動力。