相信很多开过带智能辅助驾驶功能汽车的朋友,都有过类似的经历:在宽阔畅通的高速公路上,开启车辆的领航辅助功能,双脚得到解放,手也只是轻轻搭在方向盘上,感觉科技的便利真是触手可及。
车辆稳稳地保持在车道中央,自动跟车、自动调整速度,一切都显得那么轻松惬意。
然而,当导航提示前方即将到达高速收费站时,这种未来的体验感往往会戛然而止。
系统会发出一连串提示音,并在屏幕上显示“请驾驶员立即接管”的字样,智能驾驶模式瞬间退出。
驾驶员必须立刻打起精神,重新握紧方向盘,小心翼翼地在复杂的收费站广场中寻找ETC通道,再精准地对准通过。
这种从自动化到纯手动的瞬间切换,不仅打断了驾驶的连贯性,也让所谓的“全程智能驾驶”变成了一句空话,收费站俨然成了智能驾驶技术的一道难以逾越的坎。
不过,这个长期困扰行业和用户的难题,如今似乎迎来了破局的曙光。
就在2024年7月初,比亚迪正式对外宣布,其旗下的“天神之眼”高级智能驾驶辅助系统,将新增一项行业内领先的功能——高速收费站自动通行。
这意味着,驾驶员在开启智能驾驶模式后,车辆将能够自主完成进入收费站、选择ETC通道、识别抬杆并安全通过的全过程,真正解决了这个关键场景下的“断点”问题。
根据比亚迪的计划,这项备受期待的功能将首先在7月初通过OTA在线升级的方式,推送给首批腾势Z9GT和Z9车型的用户,未来还将陆续覆盖更多搭载该系统的比亚迪车型。
那么,一个看似简单的收费站,为什么会成为众多智能驾驶系统集体“投降”的地方呢?
这背后的技术难点,远比我们想象的要复杂得多。
首先,收费站广场是一个非常特殊的区域,它不像标准高速路段那样有清晰的车道标线。
当车辆驶出高速主路,进入宽阔的收费站区域时,地面上的标线会突然消失,取而代之的是一大片空地。
对于依赖车道线来定位和规划路径的智能驾驶系统来说,这就像是突然被蒙上了眼睛,失去了最重要的参照物,系统会立刻陷入“迷路”的困境,不知道该往哪里走。
其次,收费站广场内的交通流极其复杂且难以预测。
这里是车辆汇集和分流的交织点,有的车要去ETC通道,有的车要去人工收费窗口,还有的车辆可能因为走错道而临时变道、加塞。
这种人车混杂、缺乏固定规则的动态环境,对车辆的感知系统和决策算法提出了极高的要求。
系统不仅要能识别出周围所有的车辆、行人以及障碍物,更要能像一个经验丰富的老司机一样,提前预判其他车辆的意图,并做出合理的避让或跟驰决策。
这种带有“社交”属性的驾驶行为,对于程序化的AI来说,是一个巨大的挑战。
最后,也是最考验技术精准度的一环,就是对ETC通道栏杆的识别和判断。
车辆在对准通道后,必须能够百分之百准确地识别前方的栏杆是抬起状态还是落下状态。
这个看似简单的任务,在现实中会受到各种因素的干扰,比如夜间光线不足、雨雪天气导致摄像头视野模糊、前方有大车遮挡等等。
系统不仅要“看见”栏杆,还要能结合ETC扣费成功的信号,确认栏杆已经抬起到足以安全通过的高度,才能下达通行的指令。
这个决策过程不容有失,一旦判断错误,后果不堪设-想。
正是这几大难题叠加在一起,使得收费站成为了智能驾驶技术落地应用中一块难啃的“硬骨头”。
面对这些挑战,比亚迪的“天神之眼”系统给出了一套综合性的解决方案。
当车辆即将驶入收费站区域时,系统会调动车上搭载的全部感知硬件,包括激光雷达、毫米波雷达和高清摄像头,对周围环境进行全方位的扫描,在系统内部瞬间构建出一个高精度的三维实时地图。
通过这个地图,即使没有车道线,系统也能清晰地知道收费亭、防撞墩、绿化带等固定物体的位置。
在此基础上,系统会利用强大的算法,在虚拟地图上为自己规划出一条通往ETC通道的安全路径。
在行进过程中,它会持续追踪周围其他车辆的动态,进行实时的路径调整和速度控制,处理复杂的车辆交互博弈。
当车辆抵达栏杆前,系统会进入最关键的决策环节,通过多传感器融合感知,精准判断栏杆状态,并在确认扣费成功、栏杆抬起后,以一个平稳柔和的动作,控制车辆安全通过。
能够率先攻克这一行业难题,比亚迪靠的并非运气,而是其长期以来积累的深厚技术实力。
首先是庞大的数据基础。
据比亚迪透露,目前搭载其智能驾驶系统的车辆保有量已经超过了一百万辆。
这一百万辆车每天行驶在中国各地复杂的道路上,就如同一个巨大的数据采集网络,源源不断地将各种极端、复杂的真实路况数据传回比亚迪的云端服务器。
海量真实数据的“喂养”,是人工智能算法迭代进化的关键养料,这让比亚迪的算法能够比竞争对手更快地学习和成熟。
其次是雄厚的人才储备和研发投入。
比亚迪拥有超过11万名研发人员,其中专注于智能驾驶领域的工程师就接近5000人,这个规模堪比一家大型科技公司。
强大的人才队伍为技术攻关提供了充足的智力支持和保障。
更重要的是,比亚迪坚持全栈自研的技术路线,从核心的芯片、算法,到传感器硬件,再到整车控制系统,都掌握在自己手中。
这种垂直整合的模式,使得软硬件之间可以实现天衣无缝的协同配合和深度优化,当软件需要新的功能时,硬件可以快速跟进匹配,从而大大缩短了新功能的开发和落地周期。
此次高速收费站自动通行功能的快速推出,正是这种全栈自研模式优势的集中体现。
它的实现,标志着智能驾驶正在从“点状”的场景覆盖,迈向“线状”的连贯体验,为用户带来了实实在在的价值提升。
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