您的位置:首页 >智能汽车 >

晚到的理想 为什么总能赢得欢呼声?

2023-06-19 09:20:13    来源:快科技

只关注技术的先进与否,没有意义


(相关资料图)

6月17日晚,理想汽车举办家庭科技日活动,在活动上,重点就纯电产品、智能座舱、智能驾驶三个领域进行了目前情况与未来计划的讲解。

智能座舱、智能驾驶等汽车科技领域,理想一直都不是最亮眼的那一个,也不是动作最快的那一个,但他依旧赢得了欢呼声——至少从销量上看是的。这背后,与理想对技术的态度,与对产品的逻辑,有着密不可分的关系。

纯电主打快充

理想构建起了一套通过增程模式带来电动体验、但又解决了补能问题的产品逻辑。首次踏入纯电市场,想要将体验延续下去,就有必要在补能上做出突破。

理想做了三件事,800v高压平台、5C电池、自建充电桩。

首先,800v高压平台是快充的基础条件。品驾曾对一辆小鹏G9进行长距离测试。测试结果显示,采用800v的车更容易“吃满”充电桩功率,并且目前高速上的第三方充电桩,很多在几年前就已经支持800v高压快充。

也就是说,虽然400v+大电流的方案也能有不错的充电速度,但800v高压的通用性更强,并且充电速度还有进一步提升的空间。此外,在800v平台与碳化硅模块的搭配下,车辆的电驱效率也会得到提升,整车能耗能有所降低。

其次,5C电池则决定了充电速度的上限。在理论状态下,100kWh的电池如果达到5C充电速度,那么充电功率将高达500kW,这对于电芯、热管理等方面是一个综合挑战。

从理想发布会上公布的信息来看,理想的首款纯电车型将会采用宁德时代麒麟电池,而麒麟电池的一个特征便是在热管理系统上的创新,通过将水冷设置在一个个电池包之间,让散热面积扩大了四倍,这将有利于电池进一步提升充电功率。

此外,无论是宁德时代还是理想此前发布的信息,麒麟电池都是4C快充,但在理想本次发布会上,却将充电功率提升至了5C。

提高1C虽然可能只缩短了十几分钟甚至几分钟的充电时间,但在行业内是具有突破水平的,也是电动车取代油车路上重要的一步。

最后,自建充电桩,最直接影响体验。目前市面上常见的第三方充电桩,最大充电速度基本集中在120kW到160kW左右,鲜有突破200kW的第三方充电桩。

在这样的环境下,即便是5C电池,也发挥不出几成功力。因此,现阶段想要推动快充的车企,自建充电桩是对充电体验保证的关键。

理想同时也公布了充电桩的建设计划,年底将建成300个超级充电站,2025年完成3000个充电站的建设,实现站点间隔100公里、单站每小时服务9-20台车的目标。

在充电桩上,理想还公布了一个有趣的细节——充电机器人,即车辆泊入充电位后,充电枪可实现自动拔插。在充电速度不够快的情况下,这项功能可能略显鸡肋,但如果充电速度真的缩短至10分钟甚至更短,那实现“不下车”还是对体验有所提升的。

智能座舱的“出入口”——理想同学

理想将语音助手——理想同学作为了整个座舱交互的重要“出入口”。所有的新功能均围绕理想同学。因此,首先要提升的便是“听得懂”的能力。

通过多音区数字硅麦、3D ToF摄像头、IR传感器,基于空间多模态感知-3M技术(视觉的MVS-NET、信号的MIMO-NET、语音的MSE-NET),构成了理想同学的感知系统,因此车内可以支持语音与动作两种交互形式。

在使用频率最高的语音交互上,支持分区识别已经是基础,在这之上理想还增加了声纹指代与方言识别功能,既能分清不同家庭成员,又能适应不同地区的需求。

而听得懂的关键,是基于MSE-NET 2.0的语音感知大模型,经过数十万小时的自监督学习和多任务精调,用一个模型就实现了更强的多语种、多方言、多任务语音感知,因此无需切换模式,也能识别多种语言或方言。

听得懂后,就需要“做得到”的能力。理想发布了自研的认知大模型Mind GPT,这也是车载语音开启下一阶段的关键点。车载语音的第一阶段,是一问一答式的简单交互,汽车无法进一步理解用户的真实意图;

而第二阶段,则是神经网络模型下的语音交互,虽然确实更智能了,但还有一定局限性;而Transformer模型下的GPT则是第三阶段,对于上下文、情感、准确性等方面都较神经网络模型有着很大提升。

也就是说,车载语音将不再会经常出现“人工智障”的情况,而是变得更加实用。

从具体功能来看,此前需要手动“编程”的任务大师,可以通过理想同学实现AI任务大师,用户只需提出自己的需求,车辆便可自动设定一套自动化程序。此外,多模态可见即可说2.0等功能,也即将在今后的OTA中正式推出。

总结来看,座舱智能化方面提升的细节很多,但最终都通过理想同学来实现功能,不仅降低了学习成本,还让体验得到了提升。

每个用户都是“地图采集员”

智能驾驶方面,主要分成两部分——城市NOA与通勤NOA。不过他们的核心都是相同的,即引入NeuralPriorNet(NPN,神经先验网络),通过云端大模型对复杂的路口特征进行提取,在车辆经过路口时与车端的实时BEV特征融合。

同时,针对信号灯,理想训练了TrafficIntentionNet(TIN,信号灯意图模型),可以摆脱对地图规则的依赖。

先来解释一下NPN,NPN可以理解为是取代高精地图的一个存在,与高精地图相比,NPN存储的是特征信息,而高精地图则是经人为制作后,有关道路行车的详细资料(如车道线、信号灯位置等),NPN无法单独使用或查看,必须在车端进行BEV特征融合后才可使用。而高精地图可以单独剥离出来查看。

也就是说,这部分理想解决的是高精地图的两个痛点,第一,高精地图采集成本高,且需要资质,部分地区会受到限制,而提取NPN信息并存储则不存在地图资质问题;

第二,高精地图的更新频率会受到成本与车队规模限制,而地图更新不及时则会影响行车体验,但NPN模式下,每辆用户的车都可以成为NPN信息采集车,道路发生变化,则第一时间就会上传至云端,供所有用户使用,且不会涉及资质等地图采集问题,因为采集的信息无法单独作为地图使用。

而TIN(信号灯意图模型),则决定了城市NOA的落地速度。即便不少厂商已经发布了无图城市NOA的计划,但也无法做到全国通用,其原因就在于,即便不需要高精地图,信号灯的相关信息也需要依据各个城市的不同情况来单独做,通过TIN,便可解决这一问题。

虽然拿掉了高精地图,但复杂路口的NPN特征信息还是需要提取和云端存储。但是,正如上文所说,这件事,用户可以自己来做。理想推出了通勤NOA功能,用户通过对车辆一到三周左右的训练(正常驾驶即可),便可在日常高频出行路线上使用NOA功能。

体验、体验、还是体验

从这场活动的命名——家庭科技日可以看出,理想不是一家愿意去单独强调技术的公司。他们不会召开一场技术研讨大会,每项技术必须要和实际使用场景(家庭)与体验挂钩。

从三部分的具体细节也能看出,理想在每一部分都将技术与实际应用场景做了关联,并尽量让每个功能都能覆盖到所有用户,例如支持方言识别的理想同学,支持用户自主学习的通勤NOA等。

正如长期调侃的汽车新三电“冰箱、沙发、彩电”一样,在品驾看来,理想会不会在车上搭载某些功能,并不取决于这项功能的技术是否领先,而是这项功能是否实用且实在。实用,要看是不是用户真的需要;而实在,则要从造车角度来看它的可行性与成本。这两点,是理想造一辆车的根本逻辑。

今天,理想讲了三个技术板块的技术故事,有些功能或许并不是业内首发,最终理想也未必是首发落地,但绝大多数用户并不会在乎到底是谁早谁晚,也不会注意到那些非常专业的技术细节,他们只关心,最终在体验上,到底谁更好,而不是技术路线上,谁更优。就像增程一样,他确实不先进,但市场告诉大家“我觉得挺好”。

关键词:

相关阅读

精彩推送