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买不起 L9 的车,来做做 L9 的题?

汽车 2022年09月21日 13:56 32 网友投稿

是的,我司买了理想 L9。

提车过程以及后续的一系列测试环节已经在安排中了,预计从这周开始就能跟大家陆陆续续见面了。

买不起 L9 的车,来做做 L9 的题?

今天想聊的,是上车的开胃前菜:做题。

来自理想 APP

不知从什么时候开始,新势力们对于用户的培训从线下言传身教变成了线上科一重考。

曾经陶琳在接受新华社采访时那句被全网喷的," 在车辆使用环节,可能要加强消费者的这个教育,比如去和驾校或者交通部门合作。让大家了解新型汽车的使用方法 ",如今以一种黑色幽默的方式变成了现实。

其实陶琳还有解释的后半句,只是当时民意沸腾,无人在意。她表示:" 这样能在使用环节当中去避免误操作,或者说一些因为功能上不太了解,而带来的其他的问题。总体来讲,智能汽车肯定是会比以前的传统汽车更加安全。"

去年特斯拉官方也推送了有关驾驶的注意事项和图文说明,意图持续培养使用者的安全驾驶意识。

国内新势力品牌在培训车主这块也纷纷跟上,比如这次的理想 L9,制作了理想 AD Max 辅助驾驶行车功能教学视频,理想车主必须在理想汽车 App 中认真看完此视频、并完成考题后才能在车机中开启辅助驾驶。

理想汽车表示,智能辅助驾驶系统虽然能够让驾驶员更轻松,但无论辅助驾驶有多么强大,体验有多么接近老司机,它依然不是自动驾驶。它还不能应对所有的路况尤其是突发事件,它依然需要驾驶员全程手握方向盘,对路况保持关注,并随时准备接管车辆。

理想汽车还特别强调,若车主将车交给他人使用,也请务必提醒对方完整观看本视频,并确认对方已了解并掌握理想 AD Max 的正确使用方法及注意事项。

理想汽车如此谨慎自然是有原因的。

首先是刚刚踏上自研之路的理想 L9 虽然各种功能都有涉及,包括导航辅助驾驶、车道保持辅助、智能泊车及召唤、识别近距离加塞、识别异形事故车辆,但并没有像友商那样形成功能的统筹或者全场景覆盖。

其次是理想 AD Max 智能驾驶采用的是 "BEV 融合算法 ",简单来说,它最大程度模拟了人本身的一个操作流程,即几乎完全通过眼睛提供的视觉信息进行分析。

但是这种上限极高的操作自然风险也有点高,毕竟系统和人一样,都是得先认识某样物体,然后通过 " 近大远小 " 等实时变化来描绘它的运动轨迹。

然而世间物体那么多,很难用穷尽法列举完,更何况即便是已经录入过的物体,在经历事故之后,车辆倒下的姿势可能千奇百怪,很难通过原先录入的数据图像进行分析。

更别提一些强光或者黑暗的环境下,摄像头本身的能力也会大打折扣。

这就导致这套 BEV 视觉算法在现阶段就是会存在许多不确定性,即便理想 AD Max 增加了激光雷达和高精地图的信息输入作为辅助,独创了 BEV 融合算法,但归根结底,也只是为 BEV 打补丁,而不是换结构。

但这些在宣传引导车主买车时又不会广而告之,只能等车主下单提车之后再和盘托出。

只能说,像 NOA 高速导航辅助驾驶这种涉及驾驶员安全的功能,在不能保证 100% 绝对可靠的情况下,我个人认为对于普通用户就是不能用。

理想汽车自然也知道这点,他们针对城市封闭道路和高速道路这两个用户高频使用的智能驾驶场景,在这些场景出现的高频事故进行优化。

但是就像前文提到的,即便补充了激光雷达,希望借此帮助车辆提升对静止及异形障碍物的识别,但还是会在匝道、维修路段等地方失去决策能力。

来源:理想 APP@爽爽侃车的花总

来源:理想 APP@木匠欧米茄

来源:理想 APP@Brian 剑

我们在后续也会针对这些场景对理想 L9 的智能辅助驾驶能力做一个详细的评测,这里就先不剧透了。

总得来说,理想汽车想让用户意识到智能辅助驾驶系统的辅助大于智能,这是好事,也是新势力必须要做的事。

只是 " 安全不绝对等于绝对不安全 ",老是丢给用户一个 Demo 版本,把所有希望寄托在 OTA 上,然后告诉用户:" 你们如果出事,就是因为没有好好考我们布置的科目四。"

这是不是也违背了用户企业的初衷呢?

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