HI,下午好,新媒易不收取任何费用,公益非盈利机构
24小时服务热线: 4000-162-302
请扫码咨询

新媒易动态

NEWS CENTER

在清晰了落地和具体表现后,加价,是顾客在考虑智能驾驭的第二道门槛

2023-08-31

蔚来当时能体会的是其城市领航辅佐驾驭增版,功用掩盖北京区域的环路和主要的高速公路。在咱们的实践体会中,或许遭到客观路况影响(测试时刻为晚上8点,测试道路为广渠路)当天车辆不多,蔚来在行进中没有看到自主超车和变道。整体看来,蔚来的城市领航辅佐驾驭虽也算是“进城”,但实践体会也与高速领航近似。

另外,搭载毫末智能驾驭系统的长城魏牌新摩卡在选配时只显示高速NOH智驾包、HWA高速公路辅佐驾驭、主动泊车等安全辅佐驾驭功用。关于城市NOA的具体状况,光锥智能经过魏牌北京体会店了解的结果是,“相关功用已经落地,在魏牌蓝山的四驱版是标配的。但是只有在高精地图掩盖的区域才干发动,并且北京五环内不能体会。如果需求试驾体会,或许需求去京沈高速。”至于北京五环内是否有大致落地时刻规划,出售人员表明不清楚。


其他几家,智己仍处于测试阶段,抱负的AD MAX功用尚不能公开体会。

在清晰了落地和具体表现后,加价,是顾客在考虑智能驾驭的第二道门槛。

“MAX版跟PRO版只差了城市领航辅佐驾驭吗?”在一家小鹏的体会店里,一位顾客向出售人员咨询道,“相当于加2万买断,不会再有别的费用了吧?”

关于“新司机”来说,城市NOA必定程度上能减轻开车时的心思负担,并让行进过程中更安全,更稳。但关于“老司机”来说,城市NOA功用虽好,但若价格过高,在钱包的“负担”下,顾客也或许被“劝退”。

咱们用特斯拉FSD的价格作为参考,对比出各家厂商城市NOA的“含价率”(城市NOA价格/搭载功用的根底车型价格)。以23万的Model 3作为基准,买断FSD价格为6.4万,对应特斯拉带FSD的车价格为29.4万,含价率21.8%。换句话说,顾客在购买一台带FSD功用的Model 3,内含的城市NOA价格部分为21.8%。


小鹏以G6作为参考,MAX版对比PRO版加价2万(其他包括真皮座椅),小鹏城市NOA含价率约为9%。抱负的AD MAX功用相同也是MAX车型标配,比上一级加价4万(包括后排一个屏+两个扬声器)。以L7作为参考,对应含价率约为11%。

蔚来当时仅敞开订阅NOP+功用,价格为380/月。后续按计划还会推出功用完整版的NAD,价格为680/月。按照8年使用核算,对应订阅总价分别为36480元和65280元,含价率约为11%和18%。智己LS7在Lux版别才干选配激光雷达,选装费2.2万(激光雷达)外加3.68万的功用包,总价为5.88万,含价率约为13%。

华为系的智驾费用在问界M5智驾版、阿维塔11和极狐阿尔法 HI的定价一致,订阅为720/月,7200包年,1.8万元买断。以问界M5智驾版作为参考,2023增程后驱智驾版相对2023版价格加了3万。对应总加价为4.8万元,含价率约为16%。不过,以NOA功用软件价格1.8万的绝对值来看,华为的价格仍是很有诚心的。

整体来看,当时中国品牌的城市NOA含价率都控制在20%以内,价格均低于特斯拉FSD水平。

但各厂商的定价逻辑,似乎并不是由完成城市NOA所需求的算力巨细和硬件装备所严格决议的。

整体上看,在过去几年预期的轿车算力“堆料”并未完成。小鹏的508TOPS和问界的200TOPS算力都能较好地完成城市NOA功用。对应算力芯片上,国产主动驾驭芯片(地平线、华为)正逐渐形成与英伟达的Orin芯片平起平坐的局势。

在咱们问到蔚来的NAD何时落地时。出售人员只能给出大致时刻,但随后说:“蔚来搭载传感器数量装备都是没问题的,并且咱们的算力是1016TOPS。这个级别的算力,比其他厂家都高。咱们的智能驾驭在后续的提升空间会更大一些。”

在询问问界车载算力较低,仅200TOPS能否跟得上后续OTA升级时,出售人员则表明算法更重要。“华为的技能更倾向于算法,刚才在体会中咱们的车都很好地应对了正常市区驾驭的状况。”

不过,这个问题的切当答复,或许小鹏给出了答案。

在小鹏在2023年二季度财报电话会时,当问到“无高清地图主动驾驭是否需求更多算力”的问题时。小鹏方回应,“当时已经在使用30TOPS完成了XNGP”。如此计算,问界M5的200TOPS算力或能在相当程度上支持后续的功用更新。

从实践表现来看,上海车展的四个月后,各家车厂的城市领航辅佐驾驭正在顺利落地。这也代表着,背后所用的技能正在迎来成熟期。

二、重感知,轻地图,AI让城市NOA快速落地

城市NOA之所以能快速落地多个城市,背后是主动驾驭找到了技能的可完成道路——BEV+Transformer(BEVFormer),简单来说就是使用视觉为主的感知融合+人工智能的算法处理。

在城市NOA落地之前,主动驾驭更多是依托2D视觉+CNN完成的以高速NOA为主的L2 辅佐驾驭。

相关推荐