一、感知冗余的军备比赛：BEV+Occupancy双引擎怎么破解城市迷局
极氪千里众多智驾体系搭载15颗800万像素摄像头（含3颗前向）、5颗毫米波雷达、4颗激光雷达（速腾聚创RS-LiDAR M1），构成“视觉+雷达”的立体感知网络：
a.视觉体系：前向800万像素摄像头选用多焦距交融规划（长焦+中焦+广角），掩盖200米内车道线、交通标志及行人；侧后方摄像头优化低光照场景（如地道进口）的动态物体捕捉。
b.激光雷达：4颗激光雷达（128线°水平视场角掩盖车辆盲区，点云密度达100000点/秒，支撑0.1°角分辨率，可辨认200米外的锥桶或施工围栏。
c.毫米波雷达：5颗4D成像雷达（大陆ARS540）供给笔直方向感知才能，在雨雾气候中补偿视觉盲区，削减“鬼探头”误判。
a.BEV网络（Bird’s Eye View）：将多摄像头数据投影为鸟瞰图，经过Transformer架构提取车道线、路途鸿沟等大局语义信息，提高对S型弯道、坡道的途径规划才能。动态方针猜测：经过时空编码器（ST-Transformer）猜测车辆、行人未来3秒轨道，误差率低于15%。
b.Occupancy网络：以激光雷达点云为输入，构建动态占用网格（Occupancy Grid），实时符号路途中可行进区域（Free Space）与障碍物（Occupied Space）。多模态交融：BEV与Occupancy的输出经过**穿插注意力机制（Cross-Attention）**交融，下降单一传感器失效危险（如摄像头反光时依靠激光雷达）。
a.无图区域才能：在未布置高精地图的村庄路途，体系经过BEV+Occupancy的交融感知，完成98%的车道线辨认率，但施工路段锥桶辨认存在5%漏检率（需人工接收）。
b.夜间场景：激光雷达在无照明路口的行人检测间隔达80米，但对暗色衣物行人误报率上升至12%，需依靠视觉体系二次验证。
a.强化学习（RL）模块：经过离线+在线混合练习，在仿线亿公里极点场景（如加塞、鬼探头），生成“老司机”等级的博弈战略。战略输出：RL模型输出“主张轨道”，但需经过规矩束缚层（如速度限制、车道居中）验证，防止急进决议计划（如剧变道）。
b.规矩束缚层：硬束缚：强制执行交通法规（如限速、制止实线变道）。软束缚：依据危险等级动态调整战略权重（如遇大车时优先向车道中心偏移）。
a.城市NOA：支撑120+城市，但施工路段、杂乱环岛仍需人工接收（接收率约3次/百公里）。
b.高速NOA：变道成功率92%，但对匝道出口判别依靠高精地图（无图区域成功率降至68%）。
c.代客泊车：支撑300+车位类型，但对断头路车位（仅进口无出口）存在15%辨认失败率。
b.安全机制：如果有单个芯片失效时，体系自动切换至“安全降级形式”（如仅支撑L2级功用）。
a.本钱操控：经过算法优化削减激光雷达数量（仅4颗），BOM本钱较华为ADS低18%，完成全系车型（极氪001极氪X）标配，起价格下探至25万元区间。
b.竞品比照：特斯拉FSD：算力（144TOPS）与感知冗余缺乏，但城市NOA掩盖场景更广（接收率1.8次/百公里）。小鹏XNGP：依靠高精地图，无图区域体现或许会比较弱些，但动态躲避战略更急进。
a.数据闭环：路测数据：经过极氪用户奉献每日200万公里实在路况数据，加快模型迭代。L4协同：与Waymo Robotaxi项目同享1000+辆测试车数据，提高极点场景泛化才能。
b.地图依靠：高精地图掩盖：与百度、高德协作，2025年计划掩盖200城，但无图区域功用仍需依靠算法补偿。
a.功用透明度：用户可经过中控屏检查“决议计划树”（如变道原因、躲避战略），但仅15%用户自动运用。
b.接收频率：杂乱城区路段接收率3.2次/百公里，高于特斯拉（1.8次），需经过OTA继续优化。
极氪千里众多智驾体系以“感知冗余+算法折中”为战略，完成了传统车企在智驾范畴的技能包围，但其竞赛力仍受制于以下对立：
a.场景泛化才能：BEV+Occupancy架构在无图区域体现优于竞品，且本钱更低。
a.极点场景短板：夜间暗色行人误报、施工路段锥桶漏检等问题，露出算法泛化缺乏。
b.算力冗余：双Orin-X芯片算力利用率仅65%，需经过算法优化提高功率。
a.技能道路挑选：证明“视觉主导+部分激光雷达冗余”是本钱可控的智驾途径，有几率会成为传统车企的干流计划。
b.用户教育应战：智驾体系需从“功用堆砌”转向“场景痛点处理”，例如优先优化“施工路段绕行”而非寻求“零接收”。
五、结语极氪千里众多智驾体系以“感知冗余”与“算法平衡”为锚点，在本钱、性能与运用者实在的体会间找到一条可行途径。
我以为其能不能成功，更多是取决于能否经过继续OTA迭代缩小与头部新势力的距离，以及在用户心智中树立“牢靠”而非“急进”的技能形象——这或许也是智能驾驭从“技能比赛”走向“生态竞赛”的要害转折点。
