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聊聊那些我接触的新能源车

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飞机先生
2023-11-08

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如何评价理想 MEGA 的传播？ 未上市就有的热度，这到底该是一台怎样的车。 昨天开始聊 MEGA 的媒体同学们有很多，从各个维度覆盖。今天我试着从其他维度聊聊 MEGA 。 一、理想造车思路：先带着一个问题再解决问题。 从理想 ONE 开始，ONE 促成了 L 系列的成功。但很多人以为理想的成功是因为沙发加彩电，以及一直被骂的增程技术。所以很多传统车企边抱怨边苦恼。 当然很多车企也抄了，甚至把供应商也扒了。但发现装到车上也卖不好。最后归咎于因为理想太会传播。 核心的关键是，传统车企每定义一台车就像让一位广东粤菜厨师做一个汤(因为广东厨师煲汤一流)，最后厨师做完才知道吃的用户是四川人。 结果回去后复盘，琢磨的是为什么四川人不喝汤？而不是四川人喜欢喝什么汤的事实。 理想构思一台车型的定位出发点根本不是车，而是人。所以理想每台车都带有解决一个问题为出发点，理想 ONE 就是解决家庭出行问题。 从一个软件代码，再到一个沙发坐垫，再大到一个空间布局，都是基于问题本身考虑。这其中有取舍也有聚焦。 二、那MEGA 接下来面对的，是要解决什么问题？ MEGA 的使命和 ONE 一样，如果 ONE 带出了一个 L 系列的成功。理想 MEGA 也一样，它要预埋接下来理想纯电系列的成功。 MEGA 就像试金石，推出市场后很多优缺点都能迅速调整，随后开启套娃系列确保纯电系的成功。所以现在很多在 MEGA 上砸的钱和资源都不算浪费。 但摆在理想面前的是理想 L系列太成功了。 MEGA 的难度不亚于让理想现在做一台轿车。 它必须在理想 L 强项以外做突破。所以理想这次抓到的关键问题是纯电。 解决的出发点是围绕纯电动车的电池、架构、补能甚至考虑每个用户的驾驶周期定义电池成本，这才是核心问题的关键。 而外观就像一个烟雾弹，所以这台车的设计我更认为反而没什么好讲，但它无可厚非是理想破圈很好的点，但不是这次解决问题的关键。 而且这件事还没结束，接下来无论用户还是媒体到理想前段时间疯狂布局 5C 超充站充电，那时候才是传播的制高点。 如今 MEGA 站在面前，证明了理想不仅能做好增程，也能做纯电，足矣。理想也已经解决了核心问题。 三、接下来是传播。 理想每台车的传播都做的非常好。我觉得这和车也没太大关系。 理想擅长于揣摩人的心理。造车去揣摩用户，传播揣摩媒体，卖的核心是车，没有毛病。 第一步传播的初期理想保密工作做的非常好，但是会持续释放谍照以及一些烟雾信息，包括前段时间的跳楼款。这是第一步，引发很多关注。 第二步是关注度预热够了准备上市，就轮到了媒体传播。这时候理想的思路是“我不保密了”，而且传播团队非常专业输出产品内容以及理想式思路。这对很多媒体来说不仅有很高的亲和力，也满足了“我已经看了”的虚荣心。开始第二轮集中式传播。 第三步是开始上市交付，也是理想传播的最后也是最关键的一步：用户。这时候用户无论从官方到媒体还是各种渠道，其实用户已经被一层一层传播覆盖，已经多多少少十分了解 MEGA。这时候车的价格、产品信息、展厅的实车都摆在面前，无论你下不下单，你都想去关注一下的冲动，更别说潜在用户，很难不下单。 如果你亲历其中你可能会觉得理想每一步都在“耍小聪明”。但无可厚非的是，当下的竞争意识，就应该是特殊时机需要有特殊的解决方法，甚至传播方式。 一台车型能否被市场认可，过去可能有三到八年的过渡期，如今可能是个位数甚至几个月。 产品定义到预热再到传播就像一个故事，它有始终，有主角有核心思想，有台下买票的观众…同时它也需要有一个很好的导演也需要有一个好的演绎者。

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飞机先生
2023-05-25

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#飞机先生唠唠#宝骏悦正式上市后，智尊版 8.98 万就配备了灵犀系统，实际上这也是一个具备历史性的价格。 大疆车载今天还专门发布了双目视觉的文章，标题也非常有意思，“像人类一样看见三维世界”，这不就是直面diss激光雷达嘛。 在两年前见到了一个百度大佬，他说他在大学很早之前就专研双目，但量产会非常困难，特别在量产车上需要经过耐久，一旦两个摄像头出现略微偏移、热胀冷缩就会带来灾难。今天大疆又刚好聊到这个话题。 1、目前第二代双目上通过加入定制的光学偏振片来取消传统的遮光罩，同时可以通过自标定算法来适应偏移问题。 同时也取消了用刚性连接杆固定摄像头的方法，安装也更加简单，两颗摄像头的距离也可以在 180 毫米到 400 毫米间灵活配置，更能适应不同车型。 2、过去我们常见的双目、三目都是“单目”，也就是各个摄像头“各自分工”，一个负责看远的、一个看近的。而真正双目的原理则是接近人眼的原理，双目能够还原深度信息。 并且原理非常接近于激光雷达，只不过激光雷达是通过激光回波测距，而摄像头还是作为光学器件，有它的优势也有它的缺陷，比如距离没有激光雷达看得远，但双目可以和激光雷达生成点云信息，也就是包括距离、空间位置关系，所以“看东西”的时候不需要“理解”，不需要像传统单目一样需要训练物体“理解”后再做感知判断。 3、大疆车载的立体双目，前面还加了一个惯导的形容词，其实原理非常简单，也就给“双目”配了个“导航”。 这个就完全提高了双目的适用范围，可以在天上飞，也可以应用在路上，包括目前非常火的“轻高精地图”的技术。 通过给双目加上一个 IMU 单元，利用视觉融合定位就像拿着把“尺子”上路，精度和稳定性会更高。 当然它还有一个非常重要的功能，就是这个“尺子”还能拿来“画图”，也就是 SLAM （视觉建图），通过把车辆定位和还原三维环境结构就可以完成“建图”的效果，可以应用在记忆泊车，当然也可以把想象力放大，可以放在城市中。 重点是算力消耗非常低，成本断崖式下降。

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飞机先生
2023-03-27

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亿咖通的「反击时刻」

在亿咖通科技生态日上，沈子瑜带着三个 title 对外亮相，分别为亿咖通科技董事长兼 CEO 、星纪魅族集团董事长兼CEO、芯擎科技董事长。不仅是沈子瑜，这也... 查看全文

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飞机先生
2023-03-07

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#飞机先生唠唠#体验了第一阶段的 XNGP 能力，大家注意目前仅是第一阶段！ 和大家做个「文字版」总结，感兴趣的同学可以再深入了解下： 一、升级 XNet 感知网络 -神经网络升级取代手写规则算法，利用端到端的驱动算法迭代； -基于 BEV 感知，通过多摄像头、多帧前融合； -生成动态目标的 4D 信息：包括大小、距离、位置速度以及预测（视频里的加塞、绕行、堵车跟车等极限场景）； -生成静态目标的 3D 信息：明显感受到系统对「远端」感知的提升，以及对车道线、马路边缘的位置感知（视频内我们绕行马路突出的路缘石、通过Y型路口、超宽车道等） 二、第二代 SR 显示（仪表环境模拟显示） -支持最多超过 8 条车道渲染，包括分辨出绿化带、栏杆上的行人； -支持 3D 模型，显示的动态数量也升级了； -刷新率比较高，明显感受到仪表显示流畅度提高不少； -静态车道线、停止线、曲率弯道、斑马线、路缘识别非常稳，不会出现劈叉或者抖动； -识别红绿灯（LCC-L 支持自动启停）； -对道路横向空间的识别准确，横向通行空间精准，给下游规控留足了很多能力 三、LCC-L 的能力 -这部分主要基于 XNet 下的升级，包括对加塞、绕行、红绿灯路口（错位）、复杂路面的通过能力； -绕行策略提升：无图能力提升后cover了更多施工场景，包括我们这次的连续绕行； -对横切车辆识别较弱：我们遇到对横切车辆加塞处理能力较弱，期待交付版本能升级 四、CNGP -堵车时连续跟车起步：数据驱动能力的加持，制动时机、跟车起步时机有明显优化，有较高的防加塞策略； -加减速体验：加减速舒适又提升，可能和 P7i 底盘优化以及适配有关； -变道策略：变道没有被“拽出去”的感觉了，平稳了很多，更适应很多新手同学。变道频率也低了，少了无效变道； -绕行策略：支持压虚线、借道绕行，特别是绕行弱势交通参与者，绕行幅度更大，留足安全空间； -防御性偏移：对侧后来车的两轮车，系统明显会有向对向打方向盘偏移； -通过复杂左转路口：继承了无图能力+远端感知，大型路口博弈能力以及进入主路能力升级 五、规划 2023 年 3 月：开通广州、深圳、上海；无图能力开放直行红绿灯的自动启停、借道绕行能力，后续打通 VPA 记忆泊车； 2023 年下半年：开放无图城市的变道、超车、左右转能力； 2024 年：全场景能力

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飞机先生
2023-02-23

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出乎意料的惊喜！深度对比理想 L8 Pro 与 L9 高速 NOA

理想 L 系车型迎来一个大的 OTA 版本，理想 AD Pro 的高速 NOA 也正式上线。和 AD Max 版本搭载英伟达 Orin 平台车型不同，AD P... 查看全文

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飞机先生
2023-02-22

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最近系统体验了理想 L8 Pro 以及 L9 的高速 NOA ，有很大的收获： 1、理想 L8 Pro 与 L9 在高速 NOA 下有没有区别？ 理想的 AD Max 以及 AD Pro 我一开始有个担心的点是这是两套不同的硬件平台，包括不同的芯片平台（双Orin/单征程5）、有无激光雷达、单目以及双目的前视，而且算力差距也比较大，会觉得前期的表现应该顾上AD Max 而顾不上 Pro。 现在看 AD Max 以及 AD Pro 仅从高速 NOA 体验来看两套系统基本没有太大区别，从 NOA 地图、感知到下游的算法基本判断是一致的。 我们也和大家做一个预告，在第三批「谁才是最好用的 LCC 」中我们也会加入 L7 Pro ，来“追根刨底”看看有没有区别。 2、理想 L8 Pro 没有激光雷达 感知差异大吗？ 理想的 AD Pro 即使没有加入激光雷达，凭借前挡的一颗 800 万像素感知也非常强大，大家可以看看 HUD 以及屏幕的 EID 显示，对环境模型的重建以及车辆追踪都非常精准，特别是车道识别能力，相比一代车型有很大的升级，这也给“无图化”提供了很多想象空间。 3、有哪些「惊喜」？ 在视频中我截取了一段 AD Pro 减速并入匝道的「钻空变道」的场景，通过调整速度不仅提高变道成功率，从体感上也会“更像人”，让整个 NOA 的体验有明显的升级。 过去基础的 L2 或者 基于 L2 的高速 NOA，基本没有做行为预测。 识别加塞车辆、或者变道还是进入匝道的策略，基本只凭借入侵距离、入侵方向、If Eles 这些“生硬”的条件来判断是否刹车或者变道，除了体感不好，也让整个高速 NOA 这种高效为先的场景看起来“很笨”。 当然预测的准确度也有更高的需求，例如我们常见的把压线车辆错误预测成加塞车辆带来的误刹车，这也是预测错误带来的反向体验。 理想很明显的是无论是 LCC 还是 NOA 状态，对周围车辆的行为预测慢慢实现了，并且带来了很多优化的体验。特别是加减速体验、识别加塞车辆以及全新的变道策略。这些都是我们非常惊喜的点，我也会在近期内容上做更细致的分析...

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飞机先生
2023-02-13

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谁才是最好用的智能座舱？6 款车型智能座舱大横评

继「谁才是最好用的 LCC 」后，新年初始我们又投入进了新的大横评，也就是「谁才是最好用的智能座舱」系列，也开始了新出行在智能化的新思考，而这一次的六车大横评也仅是我们开始的第一季。 文章：https://www.xchuxing.com/article/72101 https://www.xchuxing.com/article/72049 在新的横评标准中，我们划分了三大板块，包括： -00:36-10:39 人机交互 01:37-03:02 系统的易用性：视觉交互、手与屏幕交互对比; 03:03-08:39 感知流畅度：触控流畅度、冷车车机与语音启动时间、视觉流畅度对比； 08:40-10:39 系统交互逻辑：熟悉者与不熟悉者执行同一指令时间对比； -10:40-18:18 语音 10:42-13:08 语音效率：响应方式、响应时间、指令发出后执行时间、多指令识别时间对比； 13:09-16:32 语音使用范围：并行指令、多音区抗干扰、多音区上下文理解、多音区同时对话、可见即可说对比； 16:33-18:18 语义理解：模糊指令对比； -18:19-25:05 应用 18:33-22:51 导航：出地库场景、隧道内场景、高架上走错路口场景定位与路线规划对比； 22:52-25:05 视频：屏幕分辨率、色彩、观感效果对比 -25:06-26:21 总结与成绩一图总览

26:21

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飞机先生
2023-02-02

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XNGP 首秀！20s 视频会有哪些亮点？ 非常兴奋小鹏的 XNGP 终于亮相了，Rocky 在楼下已经分享了一个视频，有几个亮点欢迎大家随时补充哈： 1、识别红绿灯。 这是一个城市路段，可以看到 G9 还是在头车位置，也就是需要识别到红灯停止、识别绿灯起步，SR 界面展示了一个绿灯状态以及读秒界面，这个地方应该结合地图和视觉信息。 2、起步与识别加塞 有个亮点，G9 起步的时候比旁车还要快，并且把速度提到系统限速 60 km/h（道路限速 40km/h），随后隔壁车想避让前方静止车辆加速超越，所以这里刚好有一个被加塞的场景，我们只能从仪表看速度值的变化判断整个体验还比较流畅，起码起步不延迟、加速不拖泥带水。 3、无图化？ 大家可以注意 SR 界面边缘的红线，这条红线是禁行区，并且是实时动态变化的，例如有缺口时红线也会有缺口，例如被隔壁的静止车辆遮挡时红线也没有被渲染出来，所以这些道路边缘的识别基本确定不是地图。 但实际上真正的纯无图可能性不大，猜测主干道还是以地图为主，例如车道线、红绿灯等还是用了地图数据，而例如辅路或者其他非主干道可能会摆脱地图，这些路口地图更新鲜度要求太高、成本高昂，无图来做准确度更高，并且可以提高 XNGP 的使用范围。 4、变道有什么亮点？ 视频 10s 左右有一个变道动作，这里有两个亮点： SR 界面识别对向有一个摩托车侵占占道，系统发起一个变道要绕行（注意看这时候 G9 已经打了方向，但隔壁车道视野被前方出租车遮挡）。 这时候第二个亮点出现，车辆探了点头看到隔壁车道停了一辆静止打着双闪的静止车，这时候系统立刻取消变道，并且方向回正到主车道上。 这里从识别、预测、规划到控制整个连贯动作执行非常果断漂亮，并且视频中从发起变道到取消变道时长不到一秒，Xnet 看起来起了很大作用。 5、SR 交互有什么亮点？ 无论是双 orin 还是 8155，屏幕上的模型细腻度、低延迟以及高刷新率带来的提升还是很明显的，特别是模型的数量以及精准度，停在 16s 可以看到对向的最左侧车道有个车辆拐入辅路、最右侧辅路上停止的车辆都识别进来了，大概是双向 6-8 车道的识别距离。过去担心的底部激光雷达的探测受限现在看还是多余了… 比较好玩的是系统还准确识别到对向车辆的摩托车，包括数量、朝向，包括上面和大家提到的逆行的两轮车。摩托车藏在车流中，很容易被漏检，而精准度高也不单只是为了炫，更重要的还是对城市道路中弱势交通参与者的识别。 非常期待 XNGP 的实路体验…

00:19

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