[汽車之家 新鮮技術解讀]不知大家發現沒有，近幾個月新勢力車企紛紛在智能駕駛領域亮出底牌，先有蔚來在北京公測城市NOA，后有理想在望京測試了無圖NOA，最近小鵬也在北京的南鑼古巷展示了自己強大的無圖NGP能力。這些車企的爆發并不是偶然，隨著大模型的發展，人工智能也開始爆發，根據智能駕駛行業的預測，在未來3-5年，自動駕駛就會撥開迷霧，出現真正的爆點。
新勢力熱鬧，傳統車企也毫不示弱，昨天智己汽車在清華科技園舉辦了主題為“自動駕駛前的最后一戰”的公開課，在此發布了一系列的智能駕駛AI技術，以及未來IM AD智駕產品計劃。
我為大家做了簡單的總結和提煉，我們一起看看智己是如何面對未來的挑戰，同時也看看智己對未來的產品有何規劃。
這次智己帶來的智能駕駛AI技術便是大腦的控制技術，分別是：D.L.P.、DDLD、Occupancy，家人們先別急著離開，我做個簡單的講解，大家就能清晰的了解了。
我們人類駕駛員新手和賽車手的駕駛路線是有很大差距的，面對不同道路狀況也會有不同的判斷。
接下來我們聊聊DDLD。這個其實是Date-Driven Landmark Detection的縮寫，其中Date-Driven是我們經常說的數據驅動，這項技術本質是用于解決高精度地圖在自動駕駛中的問題。
因此，車企們開始了向無圖自動駕駛轉變，這就是文章開始提到的無圖城市NOA（自動導航輔助）。
通過DDLD，智己IM AD（智己自己的智能駕駛系統）不需要依賴高精地圖，就能夠在更廣闊的范圍內，提供給用戶安全、安心、智能的駕駛體驗。
最后，我們來看看Occupancy算法。特斯拉最初的安全事故想必大家很了解，攝像頭將橫著的白色貨車識別成了天上的白云。蔚來當年在高速上的事故也是類似，智能駕駛系統沒有識別前方的異形路政車，最后發生了追尾。由此可見，識別異形障礙物對于自動駕駛的重要性。
我們可以將三維世界劃分為一個網格單元，定義哪個單元被占用，哪個單元是空閑的，還可以把當前場景下被遮擋的靜止物體和動態物體也用體積塊表示出來。
除了上面的AI算法，本次公開課的另一個信息來自于IM AD智駕產品計劃。首先，今年9月份，智己將開始去高精地圖NOA公測，10月，進行城市NOA公測，正式進入全場景無圖NOA；2024年，通勤模式百城齊開；2025年，智己IM AD邁入Door to Door（全場景通勤）時代，適用于絕大多數場景。
總結：在互聯網上，我們經常聽到這樣的言論，中國自動駕駛的發展得益于特斯拉對代碼的開放，但通過這次的活動，我們看到了清華大牛們做出的硅谷沒有做出來的東西，比如城市NOA、無圖駕駛輔助等。
當然，雖然取得了一些成績，但中國車企們也不能掉以輕心，智能這條賽道即將進入刀刃戰，技術、產品、營銷缺一不可，誰能笑到最后，我們拭目以待。（圖/文 汽車之家 冷曉陽）
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