視覺智駕和傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)有哪些本質(zhì)區(qū)別?

視覺智駕與傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別在于技術(shù)實現(xiàn)方式和對復雜場景的適應能力。傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)由多個模塊組合,模塊間信息傳輸有延遲且可能存在數(shù)據(jù)缺失,對復雜場景的應對能力有限。而視覺智駕采用端到端技術(shù),用一個AI大模型完成從感知到駕駛的過程,數(shù)據(jù)可無損傳輸,更擬人化、智能化,能更好地適應復雜場景,提升駕駛的安全性和自主性。

從技術(shù)實現(xiàn)方式來講,傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)的各個模塊就如同各自為政的小團體。比如在一些老款車型上,自適應巡航模塊與車道保持模塊之間,信息交互時可能會出現(xiàn)延遲,這就導致車輛在行駛過程中,面對前方突然減速的車輛時,無法及時做出精準的減速與車道微調(diào)動作。

但視覺智駕的端到端技術(shù)則截然不同,它就像是一個智慧的大腦,能整體地處理各種信息。以小鵬P7+的鷹眼視覺智駕為例,其采用單像素LOFIC架構(gòu)提升動態(tài)范圍,解決了逆光難題。在逆光環(huán)境下,傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)可能會因為光線干擾出現(xiàn)識別錯誤,但小鵬P7+憑借獨特架構(gòu),在感知和識別速度等方面都有出色表現(xiàn),保證駕駛決策的及時與準確。

在復雜場景適應能力上,傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)往往力不從心。因為不同模塊間的數(shù)據(jù)傳輸和整合存在問題,在面對多車并線、道路施工等復雜路況時,難以迅速做出全面且合適的反應。而視覺智駕通過AI大模型的深度學習,用人類駕駛數(shù)據(jù)訓練后,系統(tǒng)能夠“學會”應對復雜情況。就像在城市道路中遇到交通擁堵、行人隨意穿行等場景,視覺智駕系統(tǒng)可以根據(jù)過往學習到的經(jīng)驗,靈活調(diào)整車速、保持安全距離,做出更接近人類駕駛員的決策。

綜上所述,視覺智駕與傳統(tǒng)駕駛輔助系統(tǒng)在技術(shù)實現(xiàn)和復雜場景適應方面存在本質(zhì)差異。視覺智駕的端到端技術(shù)和更強的場景適應能力,使其在汽車智能化進程中展現(xiàn)出更大的優(yōu)勢和潛力,為未來的出行帶來更多可能。

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