作者 | 馬波
(相關資料圖)
編輯 | 德新
6月17日，理想召開了首屆家庭科技日活動。
這場打著家庭幌子的科技發(fā)布會，信息密度高到有些超出預期。但是看完這場發(fā)布會，理想超級旗艦車型W01，也就是同時在本場發(fā)布會公布名稱的理想MEGA，它在智能化以及補能等方面的核心產(chǎn)品亮點，應該了解得差不多了。
下面我們就從 智能駕駛、智能座艙與補能三個方面，來共同描繪MEGA能夠給用戶帶來哪些「劃時代」的產(chǎn)品體驗。
總結(jié)歸納有兩點：
不依賴于高精地圖的城市NOA即將在本月開啟內(nèi)測；
通勤NOA即將上線。
發(fā)布會上，理想智能駕駛副總裁郎咸朋詳解了理想是如何在這么短時間內(nèi)，「擺脫」了對高精度地圖的依賴。
這里面的核心就是 NPN網(wǎng)絡（神經(jīng)先驗網(wǎng)絡）。
自動駕駛想要進入城市，依靠高精度地圖是非常困難的，這是老生常談的話題。因為高精地圖成本高、鮮度低。理想的做法是使用大模型，NPN就是對路口的神經(jīng)網(wǎng)絡特征的描述。
簡單來說，城市場景中復雜的環(huán)境基本都是路口，理想通過不同車輛的傳感器，在不同時間內(nèi)對同一個路口，通過BEV感知的方式采集路口信息并上傳至云端訓練集群。當其他用戶使用城市NOA經(jīng)過這個路口時，云端的先驗信息結(jié)合車端BEV感知，能夠讓車輛獲得更穩(wěn)定的感知結(jié)果。
并且當我們行駛至路口時，往往會出現(xiàn)重要道路信息被遮擋的情況。可能是其他車輛遮擋了本車的傳感器，也有可能是雨雪天氣導致感知視野不佳。這時候后臺也會調(diào)用以往的數(shù)據(jù)，結(jié)合車端BEV感知，讓系統(tǒng)精準預測環(huán)境和線路。
在發(fā)布會后，郎博也在個人微博補充了一些信息：
NPN特征的信息量更大
NPN特征的保密性更高
相較于高精地圖，NPN特征是通過神經(jīng)網(wǎng)絡提取了全圖的特征。高精地圖是人為選擇的目標。
在這里給大家補充一些信息，高精度地圖的制作過程是很繁雜的，采集車進行測繪后生成稠密點云和道路結(jié)構(gòu)，上傳至云端后還要進行人工標注。
所以高精地圖是一個公用的模板，在以往的自動駕駛研發(fā)中，圖商的角色類似于咨詢公司，向每一家研發(fā)公司打包售賣高精度地圖。而NPN是車端感知采集，不經(jīng)人手，專門用于車端BEV感知。所以NPN和高精地圖，存在較大本質(zhì)差別。
另外，NPN必須配合BEV模型和圖像數(shù)據(jù)才能使用。而圖商出售的高精地圖數(shù)據(jù)，任何廠商都可以使用。
郎博稱，NPN網(wǎng)絡相比高精地圖是升了一個維度的，因為用網(wǎng)絡模型替代了認為規(guī)則。
理想前自動駕駛首席科學家王軼輪也在個人微博稱：「NPN是對車端BEV的加強，國內(nèi)很多路口極復雜，我認為NPN加強會是無圖化的必要過程。NPN特征由神經(jīng)網(wǎng)絡生成，經(jīng)過了NN編碼、加密后，它不具備人類可以看懂的道路信息，且與實車BEV融合還原出非常棒的感知結(jié)果。但NPN必須基于大規(guī)模車隊才有意義，可以高頻率地更新」。
另一個是對紅綠燈的感知識別，理想在這一項上也用上了大模型—— TIN網(wǎng)絡。
這是一個端到端的網(wǎng)絡，輸入圖像，輸出行車意圖。并且也會使用Transformer架構(gòu)，納入時序信息。
所以，在紅綠燈檢測上，理想并沒有循規(guī)蹈矩地依賴高精地圖、高精定位。但是實現(xiàn)了更好的普適性。因為使用傳統(tǒng)的辦法，流程復雜，且一旦紅綠燈發(fā)生變化，系統(tǒng)則無法正常運作。
并且，紅綠燈、路口時伴生的，在提升路口能力時也是在迭代紅綠燈的檢測。
通勤NOA
另一個是解放打工人通勤困苦的通勤NOA功能。
簡單描述下，這個功能就是 不斷記憶、訓練你上下班的常用道路，實現(xiàn)點到點的城市NOA。如果你所在的城市，理想車型保有量不多，NPN訓練不及預期的話，這個功能也能夠讓你常用路線具備NOA功能。
演示視頻中，車輛行駛在鄉(xiāng)間小路上，這條路大概率是沒有高精地圖覆蓋的，但系統(tǒng)仍然0接管抵達目的地。
通勤 NOA 預計會在下半年推出。
理想并非首家提出通勤NOA的車企，在此之前，大疆、小鵬都提到過類似的功能。所以，智能駕駛，還是以落地和表現(xiàn)說話?，F(xiàn)在我們，還沒有辦法下一個孰強孰弱的定論。
大模型除了為智能駕駛帶來革新，另一大重點是 座艙的變化。
ONE與L系理想座艙是舒適為導向，大6/5座空間、座椅舒適、功能齊全，配合副駕屏、后排屏體驗非常出眾，MAX 車型還配上了小冰箱。在此基礎上，理想還創(chuàng)新地引入了新穎的手勢交互。
這讓有些廠商紛紛拿冰箱彩電大沙發(fā)調(diào)侃理想，甚至拿這些配置來帶節(jié)奏，讓不明所以的用戶誤以為「家電」是理想的核心競爭力。
但是在下個階段，比拼的將會是AI接入車機后，為座艙智能帶來的全面提升。
但是這些的基礎是感知和交互。
為了讓理想具備無感交互能力，理想在車內(nèi)布置了很多傳感器，例如數(shù)字硅麥、3D ToF攝像頭、IR傳感器等等。這是理想去感知人、環(huán)境的基礎。
另外，理想還自研了 認知大模型MindGPT，并用1.3萬億個token為其基座模型進行訓練。
經(jīng)過大語言模型的訓練后，Mind GPT包括對話生成、語言理解、知識問答、邏輯推理等在內(nèi)的各項能力變得更安全，更準確，也更有邏輯。相應的，理想同學的知識量、邏輯能力都能得到全面提升。
理想稱，在Mind GPT強大的通用能力加持下，理想同學可以成為伴隨用戶走遍世界的良師益友，專業(yè)的用車管家，或是教用戶畫畫、編程的專家。從一個助手變成家庭的一員。
多模態(tài)的交互能夠讓系統(tǒng)更理解環(huán)境和人，大模型讓理想更有邏輯地思考和推理。
最終，給用戶呈現(xiàn)的是 接近于Jarvis般的智能助理體驗。
看完以上內(nèi)容，你對MEGA的智能化表現(xiàn)應該能勾勒出一些畫面。
但是理想的初心是打造沒有里程焦慮的電動車，理想是如何讓 MEGA 沒有里程焦慮的？
純電戰(zhàn)略方面，理想依靠理想ONE與L系產(chǎn)品，用44個月的時間，完成了 40萬輛車的量產(chǎn)下線。
而從今年年底開始，隨著理想首臺純電動車 MEGA 的上市，理想就將正式開啟「雙能」時代。
理想認為，在 5 年前，想要以純電動的形式實現(xiàn)城際間的通勤，還存在兩大焦慮：充電速度慢、長途充電難。
今天的理想認為，時機趨近成熟了。
在 4 月份上海車展上，理想發(fā)布了純電車型超高壓充電技術和建設規(guī)劃。而在家庭科技日上，理想就宣布 自研的 800V平臺可以實現(xiàn)5C充電倍率。
這里的C指的是充電倍率，表示的是最大充電功率是電池容量的數(shù)值倍數(shù)，5C指的是峰值充電功率是電池容量的5倍。例如車型搭載100kWh 電池包，充電倍率可達500kW。
在實際的運用中，5C倍率下的充電功率可以讓理想的車型實現(xiàn)充電9分30秒，補充續(xù)航400 km。
理想情況下的效率，確實是接近了「神奇液體」的補能效率。
同時理想也給了組數(shù)據(jù)， 5C充電的電費約為加油費用的50%，粗略算一下，以一輛百公里耗油 8 升，且加 92 號汽油的汽車為例，續(xù)航400 km需要花費約238.4 元。那么理想超快充補能400 km 的電價約為120元。
充電網(wǎng)絡建設規(guī)劃方面，理想計劃在年底前建設超過300座充電站，在 2025年實現(xiàn)建設3,000座充電站。也就是說，從下個月開始計算的話，理想每個月要投產(chǎn)100座超充站。這個OKR制定可謂不低。
截止到五月底，理想共建設超充站25座，如果一切順利的話，年底MEGA發(fā)布，理想自建超充站達到300座，理想用戶提車后就能立刻用上專屬超充樁，頗有點「兵馬未動，糧草先行」的感覺。
理想超充網(wǎng)絡的建設規(guī)劃是 實現(xiàn)高速超充站間隔小于100km，2024年建成300個城市環(huán)線樞紐站。
為了提高用戶補能體驗，理想甚至設計了充電機器人。
用戶停在車位后，機械臂會自動掃描插槍。在酷暑夏日和凜冽冬日，用戶可以不下車，實現(xiàn)全自動無感補能。
充電機器人并非理想首創(chuàng)，小米、路特斯，甚至早前特斯拉都發(fā)布過類似產(chǎn)品。
可以預期的是，理想也有可能 將這一技術與NOA結(jié)合，提高自動化水平。體驗類似于蔚來高速領航換電。
最后再說兩件有趣的事，發(fā)布會當日恰好是理想第40萬臺車下線的日子。常州制造基地的「廠長」李斌的登臺，引發(fā)了哄堂笑聲。事后，李想在微博簡單介紹了一下李斌的來歷。
李斌出自寶沃，在2019年就加入理想，面試時李想問他的擔憂是什么，李斌回答，擔心車子賣不出去。李斌也放下豪言壯語：只要你能賣出去，我就能造出來。
理想單車平均下線時間是25小時，從第一塊材料開始進入車間，到整車下線，僅需一天多。44個月下線40萬臺車，暢銷和高效產(chǎn)能是相輔相成的。
另外一件事是MEGA的含義，字面意思巨大、形容詞用法是杰出的。這兩種解釋都非常棒，但是在發(fā)布會后，理想員工迫不及待地在朋友圈進行了解釋—— Make EV Great Again。
MEGA真的能顛覆電動汽車的使用體驗嗎？我們年底再見！
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要聞