看完这篇,立马看懂理想首款纯电MEGA_天天速递

作者 | 马波编辑 | 德新


(资料图片)

6月17日,理想召开了首届家庭科技日活动。

这场打着家庭幌子的科技发布会,信息密度高到有些超出预期。但是看完这场发布会,理想超级旗舰车型 W01,也就是同时在本场发布会公布名称的理想MEGA,它在智能化以及补能等方面的核心产品亮点,应该了解得差不多了。

下面我们就从智能驾驶、智能座舱与补能三个方面,来共同描绘MEGA能够给用户带来哪些「划时代」的产品体验。

一、理想率先抛弃高精地图

首先聊聊信息密度最高、外界最为热议的理想智能驾驶进展。

总结归纳有两点:

• 不依赖于高精地图的城市NOA即将在本月开启内测;

• 通勤NOA即将上线。

发布会上,理想智能驾驶副总裁郎咸朋详解了理想是如何在这么短时间内,「摆脱」了对高精度地图的依赖。

这里面的核心就是NPN网络(神经先验网络)。

自动驾驶想要进入城市,依靠高精度地图是非常困难的,这是老生常谈的话题。因为高精地图成本高、鲜度低。理想的做法是使用大模型,NPN就是对路口的神经网络特征的描述。

简单来说,城市场景中复杂的环境基本都是路口,理想通过不同车辆的传感器,在不同时间内对同一个路口,通过BEV感知的方式采集路口信息并上传至云端训练集群。当其他用户使用城市NOA经过这个路口时,云端的先验信息结合车端BEV感知,能够让车辆获得更稳定的感知结果。

并且当我们行驶至路口时,往往会出现重要道路信息被遮挡的情况。可能是其他车辆遮挡了本车的传感器,也有可能是雨雪天气导致感知视野不佳。这时候后台也会调用以往的数据,结合车端BEV感知,让系统精准预测环境和线路。

在发布会后,郎博也在个人微博补充了一些信息:

• NPN特征的信息量更大

• NPN特征的保密性更高

相较于高精地图,NPN特征是通过神经网络提取了全图的特征。高精地图是人为选择的目标。

在这里给大家补充一些信息,高精度地图的制作过程是很繁杂的,采集车进行测绘后生成稠密点云和道路结构,上传至云端后还要进行人工标注。

所以高精地图是一个公用的模板,在以往的自动驾驶研发中,图商的角色类似于咨询公司,向每一家研发公司打包售卖高精度地图。而NPN是车端感知采集,不经人手,专门用于车端BEV感知。所以NPN和高精地图,存在较大本质差别。

另外,NPN必须配合BEV模型和图像数据才能使用。而图商出售的高精地图数据,任何厂商都可以使用。

郎博称,NPN网络相比高精地图是升了一个维度的,因为用网络模型替代了认为规则。

理想前自动驾驶首席科学家王轶轮也在个人微博称:「NPN是对车端BEV的加强,国内很多路口极复杂,我认为NPN加强会是无图化的必要过程。 NPN特征由神经网络生成,经过了NN编码、加密后,它不具备人类可以看懂的道路信息,且与实车BEV融合还原出非常棒的感知结果。但NPN必须基于大规模车队才有意义,可以高频率地更新」。

另一个是对红绿灯的感知识别,理想在这一项上也用上了大模型——TIN网络。

这是一个端到端的网络,输入图像,输出行车意图。并且也会使用Transformer架构,纳入时序信息。

所以,在红绿灯检测上,理想并没有循规蹈矩地依赖高精地图、高精定位。但是实现了更好的普适性。因为使用传统的办法,流程复杂,且一旦红绿灯发生变化,系统则无法正常运作。

并且,红绿灯、路口时伴生的,在提升路口能力时也是在迭代红绿灯的检测。

通勤NOA

另一个是解放打工人通勤困苦的通勤NOA功能。

简单描述下,这个功能就是不断记忆、训练你上下班的常用道路,实现点到点的城市NOA。如果你所在的城市,理想车型保有量不多,NPN训练不及预期的话,这个功能也能够让你常用路线具备NOA功能。

演示视频中,车辆行驶在乡间小路上,这条路大概率是没有高精地图覆盖的,但系统仍然0接管抵达目的地。

通勤 NOA 预计会在下半年推出。

理想并非首家提出通勤NOA的车企,在此之前,大疆、小鹏都提到过类似的功能。所以,智能驾驶,还是以落地和表现说话。现在我们,还没有办法下一个孰强孰弱的定论。

二、座舱体验升维,从舒适空间到智能空间

大模型除了为智能驾驶带来革新,另一大重点是座舱的变化。

ONE与L系理想座舱是舒适为导向,大6/5座空间、座椅舒适、功能齐全,配合副驾屏、后排屏体验非常出众,MAX 车型还配上了小冰箱。在此基础上,理想还创新地引入了新颖的手势交互。

这让有些厂商纷纷拿冰箱彩电大沙发调侃理想,甚至拿这些配置来带节奏,让不明所以的用户误以为「家电」是理想的核心竞争力。

但是在下个阶段,比拼的将会是AI接入车机后,为座舱智能带来的全面提升。

但是这些的基础是感知和交互。

为了让理想具备无感交互能力,理想在车内布置了很多传感器,例如数字硅麦、3D ToF摄像头、IR传感器等等。这是理想去感知人、环境的基础。

另外,理想还自研了认知大模型MindGPT,并用1.3万亿个token为其基座模型进行训练。

经过大语言模型的训练后,Mind GPT包括对话生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等在内的各项能力变得更安全,更准确,也更有逻辑。相应的,理想同学的知识量、逻辑能力都能得到全面提升。

理想称,在Mind GPT强大的通用能力加持下,理想同学可以成为伴随用户走遍世界的良师益友,专业的用车管家,或是教用户画画、编程的专家。从一个助手变成家庭的一员。

多模态的交互能够让系统更理解环境和人,大模型让理想更有逻辑地思考和推理。

最终,给用户呈现的是接近于Jarvis般的智能助理体验。

三、5C?重点看功率

看完以上内容,你对MEGA的智能化表现应该能勾勒出一些画面。

但是理想的初心是打造没有里程焦虑的电动车,理想是如何让 MEGA 没有里程焦虑的?

纯电战略方面,理想依靠理想ONE与L系产品,用44个月的时间,完成了40万辆车的量产下线。

而从今年年底开始,随着理想首台纯电动车 MEGA 的上市,理想就将正式开启「双能」时代。

理想认为,在 5 年前,想要以纯电动的形式实现城际间的通勤,还存在两大焦虑:充电速度慢、长途充电难。

今天的理想认为,时机趋近成熟了。

在 4 月份上海车展上,理想发布了纯电车型超高压充电技术和建设规划。而在家庭科技日上,理想就宣布自研的 800V平台可以实现5C充电倍率。

这里的C指的是充电倍率,表示的是最大充电功率是电池容量的数值倍数,5C指的是峰值充电功率是电池容量的5倍。例如车型搭载100kWh 电池包,充电倍率可达500kW。

在实际的运用中,5C倍率下的充电功率可以让理想的车型实现充电9分30秒,补充续航400 km。

理想情况下的效率,确实是接近了「神奇液体」的补能效率。

同时理想也给了组数据,5C充电的电费约为加油费用的50%,粗略算一下,以一辆百公里耗油 8 升,且加 92 号汽油的汽车为例,续航400 km需要花费约238.4 元。那么理想超快充补能400 km 的电价约为120元。

充电网络建设规划方面,理想计划在年底前建设超过300座充电站,在2025年实现建设3,000座充电站。也就是说,从下个月开始计算的话,理想每个月要投产100座超充站。这个OKR制定可谓不低。

截止到五月底,理想共建设超充站25座,如果一切顺利的话,年底MEGA发布,理想自建超充站达到300座,理想用户提车后就能立刻用上专属超充桩,颇有点「兵马未动,粮草先行」的感觉。

理想超充网络的建设规划是实现高速超充站间隔小于100km,2024年建成300个城市环线枢纽站。

为了提高用户补能体验,理想甚至设计了充电机器人。

用户停在车位后,机械臂会自动扫描插枪。在酷暑夏日和凛冽冬日,用户可以不下车,实现全自动无感补能。

充电机器人并非理想首创,小米、路特斯,甚至早前特斯拉都发布过类似产品。

可以预期的是,理想也有可能将这一技术与NOA结合,提高自动化水平。体验类似于蔚来高速领航换电。

四、追求极致效率

最后再说两件有趣的事,发布会当日恰好是理想第40万台车下线的日子。常州制造基地的「厂长」李斌的登台,引发了哄堂笑声。事后,李想在微博简单介绍了一下李斌的来历。

李斌出自宝沃,在2019年就加入理想,面试时李想问他的担忧是什么,李斌回答,担心车子卖不出去。李斌也放下豪言壮语:只要你能卖出去,我就能造出来。

理想单车平均下线时间是25小时,从第一块材料开始进入车间,到整车下线,仅需一天多。44个月下线40万台车,畅销和高效产能是相辅相成的。

另外一件事是MEGA的含义,字面意思巨大、形容词用法是杰出的。这两种解释都非常棒,但是在发布会后,理想员工迫不及待地在朋友圈进行了解释——Make EV Great Again。

MEGA真的能颠覆电动汽车的使用体验吗?我们年底再见!

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