你在意辅助驾驶吗？来看看 飞凡 R7

首先先问一下大家，在如今我们购买新能源车会在意高阶辅助驾驶吗？

在意或者不在意都有你的理由，但是笔者想说的是当“内卷”正在成为智能电动车赛道的趋势，智能化无疑已经成为新能源汽车下一阶段发展的核心产品竞争力。

还记得去年非凡R7刚刚上市的时候，发布会上公布的“首发”硬件、“首创”算法等等一连串数据令人印象深刻。但是笔者发现，传统车企对于智驾方面已经愈发重视，大家对传统车企的印象也已经开始慢慢转变了。

新能源时代硬件就是军备赛的基础，也决定了这台车的天花板。

飞凡R7拥有33个高阶感知硬件，中国首发量产的Premium4D成像雷达，800万像素高清摄像头，及全球首发量产的LUMINAR 1550nm高规激光雷达，奠定了RISING PILOT系统的硬核底层实力。飞凡R7也是目前唯一集齐这三大领域最顶级硬件的车型。

飞凡R7的大脑——Orin X超算力、高带宽的芯片，不仅功耗更低，而且性能更强，单颗芯片算力达到254 TOPS，不仅让顶级硬件能够最大程度发挥自己的效能，同时满足后续高阶辅助驾驶的算力冗余要求，为之后升级迭代、持续进化提供算力储备。

想要做好智能辅助驾驶，单纯的堆料是不够的，背后的算法也是重中之重，目前行业内比较主流的分别为前融合和后融合算法，而这两种算法也都存在一定的利弊。

前融合算法是将来自摄像头和毫米波雷达的不同原始数据统一处理，相当于一套环绕全车360°的超级传感器，通过一套复杂精密的超级AI算法，来完成整个感知过程。前融合算法对于硬件的要求非常高，需要很强的算力支持。但另一方面，神经网络也会存在极低概率的误判或者失误。我们熟知的特斯拉用的就是前融合算法。

后融合算法被较多车企选择，比如小鹏，以激光雷达、摄像头、毫米波雷达等不同传感器分别通过不同的算法进行独立感知，完成识别后生成独立的信息。其更擅长判断距离、速度、角度等，而不擅长判断颜色和识别纹理，也不能识别文字信息。所以不同类型传感器的识别结果需要互相验证，才能达到更高的置信度。

方便大家理解，这里举个例子来概括后融合算法、前融合算法和全融合算法。如果把传感器的工作过程比做人开会的话，后融合算法就是“传感器们”聚在一起只做观察思考，会议结束后，每个“传感器”给出自己的观点和判断，最终让决策者（算法）来做决定。前融合算法则是“传感器们”一边思考，一边发表看法，最终决策者（算法）综合参考各种意见，做出决策。

全融合算法是指“传感器们”一边思考，一边发表看法，决策者参考其中某个“传感器”的观点来做出一个初步的判断。而在会议结束之后，每个“传感器”都给出自己独立观点与判断，最终决策者（算法）根据初步判断和会后的独立观点，做出综合性的决策。

飞凡R7推出了行业内首创的Full Fusion全融合算法，把所有的传感器硬件都用起来了，通过对各种环境要素的全融合，最终对车辆周边的环境实现准确判断。以luminar激光雷达为例，它在测距和波长上所具有的能力，补足了视觉方案受光线影响较大、毫米波雷达探测轮廓准确性不足的问题。其目的就是更好地发挥了传感器的作用，也更针对性解决了实际智能驾驶环境难点场景的安全性。

如果应用到我们日常驾驶使用场景，当遇到一些更高难度且复杂的情况，例如雨雪雾等极端恶劣天气，随时可能从任何方向出现的两轮车、行人交通易受伤害者等，前融合和后融合都有一定的概率误判，而搭载全融合算法的智能汽车的实时检测、运算、预判和执行结果的精准度会大幅提升。

最后回到开头这个问题，我们目前需要高阶辅助驾驶吗？相信每个人心中都有自己的答案。但是，智能化高阶辅助驾驶一定是未来的趋势。所有新能源车企的发展趋势一定是向着越来越高阶的辅助驾驶，更智能化的方向发展。就像当初从功能手机往智能机方向发展的阶段一样，燃油党们觉得燃油车不能没有发动机，同理，新能源车就不能没有高阶辅助驾驶。

可能现阶段因为种种原因，我们还不能完全享受到高阶辅助驾驶带给我们的各种优势，但笔者相信在不久的将来，我们必然会享受到它带给我们出行的便利。同时越来越多的车企会像飞凡R7这样注重智能化和高阶辅助驾驶，也根据用户需求，把买车、用车诸多选择全都给到用户，让用户按需选择，合理考量。