对于很多已经用上智能驾驶辅助系统的车主来说,可能都遇到过一个不大不小却格外影响心情的时刻。
想象一下,在高速公路上,你开启了车辆的领航辅助功能,双手轻轻搭在方向盘上,车辆自动保持车道、自动跟车、甚至能自动变道超车,一路顺畅,科技带来的松弛感油然而生。
然而,就在前方出现收费站的龙门架时,仪表盘上会突然弹出一个提示,伴随着一声清脆的警报:“前方路况复杂,请驾驶员立即接管车辆!”这一下,瞬间就把人从未来的科技体验拉回到了现实,刚才的轻松惬意荡然无存,取而代之的是一种被打断的割裂感。
你得立刻集中精神,在多条匝道和车流中寻找自己要去的那条ETC通道,手动完成减速、对准、通过这一系列操作。
这种体验,让所谓的“全程智能驾驶”在关键节点上掉了链子,成了一个需要人工弥补的“断点”。
这个看似不起眼的问题,实际上是横在智能驾驶通往真正实用化道路上的一道坎。
而最近,比亚迪似乎正准备用它的“天神之眼”高阶智能驾驶辅助系统,来把这个恼人的“断点”彻底连上。
根据一些已经公开的实测信息,比亚迪即将通过系统升级,让车辆具备自动通行高速ETC收费站的能力。
这听起来可能只是个小小的功能增加,但对于整个智驾体验的完整性来说,却是一次意义重大的突破。
它意味着,智能驾驶正在从“路段化”的辅助,向着“全旅程”的无缝衔接迈进。
从流出的实测画面来看,比亚迪这套系统的表现确实让人印象深刻。
当车辆行驶至收费站前那片开阔但复杂的广场区域时,系统并没有像很多现有智驾那样“不知所措”。
首先,它能够准确地识别出远处的各种指示牌,分清楚哪些是ETC专用道,哪些是人工或混合收费车道。
更智能的是,它并不会死板地选择第一条看到的ETC车道,而是会像一个经验丰富的人类司机一样,动态地观察前方几条车道的排队情况,实时计算后,选择一条车辆最少、预计通行时间最短的路线。
这种动态决策能力,已经超越了简单的循迹行驶,展现出了一定的“思考”能力。
在行进过程中,如果遇到突发情况,比如某条车道因为施工或事故被临时的锥桶路障封锁了,系统也能及时识别并从容地规划出新的路线进行绕行,整个过程非常流畅,没有出现犹豫不决或者需要驾驶员干预的情况。
最能体现其细节把控能力的,是在通过ETC栏杆的那一刻。
系统能够精准地计算车辆与栏杆的距离,控制车速平稳地减速,并在栏杆抬起的一瞬间恰到好处地加速通过,整个过程的平顺度甚至超过了不少新手司机。
而这一切操作,都是在车道线模糊不清甚至完全缺失的收费站广场上完成的,这背后依靠的,正是强大的感知硬件和算法。
要实现这种高难度的操作,靠传统的摄像头视觉方案是远远不够的。
比亚迪为其“天神之眼”B系统配备了包括激光雷达在内的多传感器融合感知方案。
激光雷达就像是给汽车装上了一双能够洞察三维空间的“火眼金睛”,它通过发射和接收激光束,可以实时构建出周围环境厘米级精度的立体模型。
无论是收费亭的轮廓、防撞护栏的位置,还是前方车辆的精确距离和动态,甚至是那个小小的抬落杆,在激光雷达的“眼中”都是清晰的3D数据点云。
这使得车辆的感知不再严重依赖于地面上的车道线,而是转为对整个物理空间的理解。
再加上算力高达每秒254万亿次的英伟达Orin-X芯片作为“超级大脑”,对这些海量数据进行实时分析和处理,才能在暴雨天等恶劣天气下,依然保持稳定可靠的感知和决策,做出堪比老司机的判断。
当然,技术再先进,如果不能让广大普通消费者用得上,那也只是实验室里的“屠龙之技”。
比亚迪最让市场感到“压力”的地方,恰恰在于它强大的成本控制和技术普及能力。
在目前的汽车市场上,一套能够同时支持高速公路和部分城市道路领航辅助驾驶,并且配备了激光雷达的智驾系统,通常都搭载在售价30万元以上,甚至是40万元级别的中高端车型上。
很多时候,这套系统还需要额外花费数万元进行选装。
而比亚迪却打破了这个价格壁垒,直接将这套“天神之眼”B系统下放到了售价20万元级别的海豹DM-i荣耀版和宋L等主力车型上。
这意味着,普通家庭用车的预算,就已经可以享受到行业内第一梯队的智能驾驶体验,这无疑是“技术平权”理念最直接的体现。
这种做法不仅极大地提升了自身产品的竞争力,也推动着整个行业加速智能驾驶技术的普及。
这种趋势在比亚迪的产品线上非常明显,例如,其百万级高端车型仰望U8上展示的“易四方”原地掉头、蟹行等功能,如今也开始通过OTA软件升级的方式,下放到三十多万的腾势Z9GT上,让更多消费者能够体验到前沿科技的魅力。
然而,我们必须清醒地认识到,任何技术在走向成熟的道路上都不可能一帆风顺,智能驾驶尤其如此。
就在人们为比亚迪攻克ETC通行难题而喝彩时,也有专业的汽车博主在进行深度测试时,遇到了令人心惊胆战的一幕。
在一次模拟城市路况的无保护左转测试中,测试车辆竟然对路边一个体积极其庞大的高架桥桥墩视而不见,毫无减速意图地径直向前行驶,似乎在它的“世界观”里,这个巨大的障碍物并不存在。
幸好测试人员反应迅速,在碰撞前一刻紧急踩下刹车并接管了方向盘,才避免了一次严重的事故。
这次事件暴露出了当前智能驾驶技术一个普遍存在的软肋:对“异形障碍物”或“极端场景”(Corner Case)的识别和处理能力依然存在短板。
在人工智能模型的训练过程中,工程师会喂给它海量的道路数据,其中包含了各种形态的汽车、行人、自行车等常见交通参与者。
但对于像桥墩、路边奇特的雕塑、侧翻的货车、散落一地的货物等不常见的物体,训练数据库中的样本量就相对稀少。
这就可能导致系统在现实中遇到这些“知识盲区”时,出现感知失灵、识别错误,甚至完全“漠视”的情况。
这不仅仅是比亚迪一家面临的问题,而是整个自动驾驶行业都需要共同攻克的难题。
当车企们在宣传自己的智驾系统能覆盖多少城市、识别多少种物体时,更应该关注的是,如何应对这百分之一甚至千分之一的极端情况。
因为在关乎生命安全的驾驶场景中,一次失误就可能造成无法挽回的后果。
比亚迪这次着力解决高速收费站这一实际痛点,体现了其务实的产品思路,值得肯定。
但类似桥墩识别这样的致命漏洞,也必须引起最高级别的重视,并尽快通过算法优化和模型训练来弥补。
毕竟,智能驾驶的最终目标,是让出行更安全、更便捷,而不是让车主用自己的安全,去为尚不完善的系统进行“公测”。
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