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看完這篇,立馬看懂理想首款純電MEGA

作者:HiEV

作者 | 馬波

編輯 | 德新

看完這篇,立馬看懂理想首款純電MEGA

6月17日,理想召開了首屆家庭科技日活動。

這場打着家庭幌子的科技釋出會,資訊密度高到有些超出預期。但是看完這場釋出會,理想超級旗艦車型 W01,也就是同時在本場釋出會公布名稱的理想MEGA,它在智能化以及補能等方面的核心産品亮點,應該了解得差不多了。

下面我們就從智能駕駛、智能座艙與補能三個方面,來共同描繪MEGA能夠給使用者帶來哪些「劃時代」的産品體驗。

一、理想率先抛棄高精地圖

首先聊聊資訊密度最高、外界最為熱議的理想智能駕駛進展。

總結歸納有兩點:

• 不依賴于高精地圖的城市NOA即将在本月開啟内測;

• 通勤NOA即将上線。

釋出會上,理想智能駕駛副總裁郎鹹朋詳解了理想是如何在這麼短時間内,「擺脫」了對高精度地圖的依賴。

這裡面的核心就是NPN網絡(神經先驗網絡)。

自動駕駛想要進入城市,依靠高精度地圖是非常困難的,這是老生常談的話題。因為高精地圖成本高、鮮度低。理想的做法是使用大模型,NPN就是對路口的神經網絡特征的描述。

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簡單來說,城市場景中複雜的環境基本都是路口,理想通過不同車輛的傳感器,在不同時間内對同一個路口,通過BEV感覺的方式采集路口資訊并上傳至雲端訓練叢集。當其他使用者使用城市NOA經過這個路口時,雲端的先驗資訊結合車端BEV感覺,能夠讓車輛獲得更穩定的感覺結果。

并且當我們行駛至路口時,往往會出現重要道路資訊被遮擋的情況。可能是其他車輛遮擋了本車的傳感器,也有可能是雨雪天氣導緻感覺視野不佳。這時候背景也會調用以往的資料,結合車端BEV感覺,讓系統精準預測環境和線路。

在釋出會後,郎博也在個人微網誌補充了一些資訊:

• NPN特征的資訊量更大

• NPN特征的保密性更高

相較于高精地圖,NPN特征是通過神經網絡提取了全圖的特征。高精地圖是人為選擇的目标。

在這裡給大家補充一些資訊,高精度地圖的制作過程是很繁雜的,采集車進行測繪後生成稠密點雲和道路結構,上傳至雲端後還要進行人工标注。

是以高精地圖是一個公用的模闆,在以往的自動駕駛研發中,圖商的角色類似于咨詢公司,向每一家研發公司打包售賣高精度地圖。而NPN是車端感覺采集,不經人手,專門用于車端BEV感覺。是以NPN和高精地圖,存在較大學質差别。

另外,NPN必須配合BEV模型和圖像資料才能使用。而圖商出售的高精地圖資料,任何廠商都可以使用。

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郎博稱,NPN網絡相比高精地圖是升了一個次元的,因為用網絡模型替代了認為規則。

理想前自動駕駛首席科學家王轶輪也在個人微網誌稱:「NPN是對車端BEV的加強,國内很多路口極複雜,我認為NPN加強會是無圖化的必要過程。 NPN特征由神經網絡生成,經過了NN編碼、加密後,它不具備人類可以看懂的道路資訊,且與實車BEV融合還原出非常棒的感覺結果。但NPN必須基于大規模車隊才有意義,可以高頻率地更新」。

另一個是對紅綠燈的感覺識别,理想在這一項上也用上了大模型——TIN網絡。

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這是一個端到端的網絡,輸入圖像,輸出行車意圖。并且也會使用Transformer架構,納入時序資訊。

是以,在紅綠燈檢測上,理想并沒有循規蹈矩地依賴高精地圖、高精定位。但是實作了更好的普适性。因為使用傳統的辦法,流程複雜,且一旦紅綠燈發生變化,系統則無法正常運作。

并且,紅綠燈、路口時伴生的,在提升路口能力時也是在疊代紅綠燈的檢測。

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通勤NOA

另一個是解放打勞工通勤困苦的通勤NOA功能。

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簡單描述下,這個功能就是不斷記憶、訓練你上下班的常用道路,實作點到點的城市NOA。如果你所在的城市,理想車型保有量不多,NPN訓練不及預期的話,這個功能也能夠讓你常用路線具備NOA功能。

示範視訊中,車輛行駛在鄉間小路上,這條路大機率是沒有高精地圖覆寫的,但系統仍然0接管抵達目的地。

通勤 NOA 預計會在下半年推出。

理想并非首家提出通勤NOA的車企,在此之前,大疆、小鵬都提到過類似的功能。是以,智能駕駛,還是以落地和表現說話。現在我們,還沒有辦法下一個孰強孰弱的定論。

二、座艙體驗升維,從舒适空間到智能空間

大模型除了為智能駕駛帶來革新,另一大重點是座艙的變化。

ONE與L系理想座艙是舒适為導向,大6/5座空間、座椅舒适、功能齊全,配合副駕屏、後排屏體驗非常出衆,MAX 車型還配上了小冰箱。在此基礎上,理想還創新地引入了新穎的手勢互動。

這讓有些廠商紛紛拿冰箱彩電大沙發調侃理想,甚至拿這些配置來帶節奏,讓不明是以的使用者誤以為「家電」是理想的核心競争力。

但是在下個階段,比拼的将會是AI接入車機後,為座艙智能帶來的全面提升。

但是這些的基礎是感覺和互動。

為了讓理想具備無感互動能力,理想在車内布置了很多傳感器,例如數字矽麥、3D ToF攝像頭、IR傳感器等等。這是理想去感覺人、環境的基礎。

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另外,理想還自研了認知大模型MindGPT,并用1.3萬億個token為其基座模型進行訓練。

經過大語言模型的訓練後,Mind GPT包括對話生成、語言了解、知識問答、邏輯推理等在内的各項能力變得更安全,更準确,也更有邏輯。相應的,理想同學的知識量、邏輯能力都能得到全面提升。

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理想稱,在Mind GPT強大的通用能力加持下,理想同學可以成為伴随使用者走遍世界的良師益友,專業的用車管家,或是教使用者畫畫、程式設計的專家。從一個助手變成家庭的一員。

多模态的互動能夠讓系統更了解環境和人,大模型讓理想更有邏輯地思考和推理。

最終,給使用者呈現的是接近于Jarvis般的智能助理體驗。

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三、5C?重點看功率

看完以上内容,你對MEGA的智能化表現應該能勾勒出一些畫面。

但是理想的初心是打造沒有裡程焦慮的電動車,理想是如何讓 MEGA 沒有裡程焦慮的?

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純電戰略方面,理想依靠理想ONE與L系産品,用44個月的時間,完成了40萬輛車的量産下線。

而從今年年底開始,随着理想首台純電動車 MEGA 的上市,理想就将正式開啟「雙能」時代。

理想認為,在 5 年前,想要以純電動的形式實作城際間的通勤,還存在兩大焦慮:充電速度慢、長途充電難。

今天的理想認為,時機趨近成熟了。

在 4 月份上海車展上,理想釋出了純電車型超高壓充電技術和建設規劃。而在家庭科技日上,理想就宣布自研的 800V平台可以實作5C充電倍率。

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這裡的C指的是充電倍率,表示的是最大充電功率是電池容量的數值倍數,5C指的是峰值充電功率是電池容量的5倍。例如車型搭載100kWh 電池包,充電倍率可達500kW。

在實際的運用中,5C倍率下的充電功率可以讓理想的車型實作充電9分30秒,補充續航400 km。

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理想情況下的效率,确實是接近了「神奇液體」的補能效率。

同時理想也給了組資料,5C充電的電費約為加油費用的50%,粗略算一下,以一輛百公裡耗油 8 升,且加 92 号汽油的汽車為例,續航400 km需要花費約238.4 元。那麼理想超快充補能400 km 的電價約為120元。

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充電網絡建設規劃方面,理想計劃在年底前建設超過300座充電站,在2025年實作建設3,000座充電站。也就是說,從下個月開始計算的話,理想每個月要投産100座超充站。這個OKR制定可謂不低。

截止到五月底,理想共建設超充站25座,如果一切順利的話,年底MEGA釋出,理想自建超充站達到300座,理想使用者提車後就能立刻用上專屬超充樁,頗有點「兵馬未動,糧草先行」的感覺。

理想超充網絡的建設規劃是實作高速超充站間隔小于100km,2024年建成300個城市環線樞紐站。

為了提高使用者補能體驗,理想甚至設計了充電機器人。

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使用者停在車位後,機械臂會自動掃描插槍。在酷暑夏日和凜冽冬日,使用者可以不下車,實作全自動無感補能。

充電機器人并非理想首創,小米、路特斯,甚至早前特斯拉都釋出過類似産品。

可以預期的是,理想也有可能将這一技術與NOA結合,提高自動化水準。體驗類似于蔚來高速領航換電。

四、追求極緻效率

最後再說兩件有趣的事,釋出會當日恰好是理想第40萬台車下線的日子。常州制造基地的「廠長」李斌的登台,引發了哄堂笑聲。事後,李想在微網誌簡單介紹了一下李斌的來曆。

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李斌出自寶沃,在2019年就加入理想,面試時李想問他的擔憂是什麼,李斌回答,擔心車子賣不出去。李斌也放下豪言壯語:隻要你能賣出去,我就能造出來。

理想單車平均下線時間是25小時,從第一塊材料開始進入工廠中的房間,到整車下線,僅需一天多。44個月下線40萬台車,暢銷和高效産能是相輔相成的。

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另外一件事是MEGA的含義,字面意思巨大、形容詞用法是傑出的。這兩種解釋都非常棒,但是在釋出會後,理想員工迫不及待地在朋友圈進行了解釋——Make EV Great Again。

MEGA真的能颠覆電動汽車的使用體驗嗎?我們年底再見!