单Orin能做城区NOA吗？

单 Orin - X，算力为 254Tops，而目前的城区 NOA 基本只在双 Orin-X 上，你认为单 Orin 能做城区 NOA 吗？

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BusinessCars
2024-11-13

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技术分野，端到端掀翻了谁，消耗了谁？

“量产项目与融资都还不明朗，很难长期投入端到端。”这是很多科技公司的困境。“随着技术成熟普及，我现在认为它（自动驾驶技术）已不再是灵魂。”10月28日，广汽集团 查看全文

X 智能 纯视觉 VS 激光雷达 单Orin能做城区NOA吗？

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2024-11-13

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智驾端到端，不养闲人

端到端的风口，不会让所有人都能走过这道窄门。“端到端，不养闲人。”做自动驾驶相关研发五年的王军，说自己的焦虑从端到端技术开始走热就有了，今年1月，特斯拉发布“端 查看全文

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2024-11-13

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抽丝剥茧端到端，智驾终局还是营销乱局？

技术演进的脚步已经超越了消费者的认知速度，国内智驾的一汪池水已然是波涛汹涌。从今年年初开始，习惯于造词的汽车行业炒热了一个新词——“端到端”，并且以前所未有的频 查看全文

X 智能 单Orin能做城区NOA吗？ 纯视觉 VS 激光雷达

飞机先生
2024-11-05

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看到有同学开始聊「第二代端到端 VLA」 ，这里可以和大家进一步展开：


★ 第二代端到端和第一代端到端有什么区别？

第一代是 E2E（系统一）+VLM（系统二）的形式为主。

系统一负责直觉输出，系统二帮助系统更好理解环境信息，然后告诉系统一怎么做。但毕竟还是有“分工”和“交流”的过程，一定程度上带有延迟。

第二代 VLA 就是将系统一和系统二合并，直接由 VLA 输出，结构简洁、推理时序更长、执行效率更高，更具备有通用 AI 的条件。


★越过第一代端到端 ，直接到第二代 VLA 合理吗？

不合理。1.0 和 2.0 是递进关系，不是技术路径切换的问题。

端到端的变化不是过去我们理解的有图和无图某个技术区别，它是 100% 基于 AI 理论下进化的产物，不是过去某个技术切换或者拿掉哪个模块这么简单。

所以接下来自动驾驶的竞争维度发生巨大的改变，没有 AI 人才和方法论储备的企业，基本没法参与竞争。而自动驾驶 AI 的变化可以参考 GPT ，速度、体验变化惊人。


★ Orin 车主能上吗？

Thor 应该是标配，Orin 大概率做不到。


★ 那是不是意味着 Orin 已经被淘汰了？

有技术储备的车企就绝对不会淘汰。

我个人预判未来城区领航是个标配功能，但体验会有差异，具有 AI 储备的企业，可以在 Thor 的基础上蒸馏出好的模型给 Orin 甚至其他普惠芯片，这是好用的前提。


★ 会干掉激光雷达吗？

端到端和激光雷达没有任何关联，随着价格下探，有很多企业会保留激光雷达作为安全冗余件。

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BusinessCars
2024-10-30

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PC、手机、汽车，高通的大一统野心

高通想要再次通过中国厂商站稳汽车芯片霸主的地位。10月22日，远在大洋彼岸的夏威夷，高通的年度发布会如期举行，来自国内的各手机厂商几乎都选择了出席发布会，这已经 查看全文

X 智能 单Orin能做城区NOA吗？ 智能座舱我会玩

BusinessCars
2024-10-28

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谁让越来越多司机把手“离开”方向盘？

导语如何让中国越来越多的司机开始更好地接受并使用高阶智驾仍是一门难解的课题。随着智能驾驶技术快速迭代、新能源汽车产业快速发展，高阶智驾开始走向大众化。曾经30万 查看全文

X 智能 单Orin能做城区NOA吗？ 纯视觉 VS 激光雷达

双擎会铁皮
2024-10-23

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刚刚试驾了三个新东西，第一个是全新 P7+，第二个是 AI 鹰眼纯视觉智驾系统，第三个是全新 XOS 5.4 的 XNGP，上述的，实际上就是一个东西。现在估计对此有兴趣的吃瓜者都老是希望能否抠出小鹏的纯视觉系统跟带有激光雷达的系统究竟用起来有啥不同！我是自问能力有限，抠不出来，而且因为 5.4 本身整体提升不少，使用体验当然会比之前的版本感觉更好。虽然视频还未能解密，但其实懂看的人，看看 SR 图片就八九不离十了，所以，选几张 SR 图片给懂看的人找找里面的丰富语言。当然完全没使用高阶智驾经验的人可能看不出啥端倪，那个不要紧，以后大把机会自己亲身感受。

X 智能 小鹏P7+ 小鹏G9 小鹏G6 单Orin能做城区NOA吗？ 小鹏P7+动态试驾 小鹏端到端共创版体验

双擎会铁皮
2024-10-22

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这几天随着小鹏的 AI 鹰眼纯视觉智驾和 P7+ 一起开启了媒体试驾，关于选择高阶智驾产品究竟要选带激光雷达的？还是不带激光雷达的？好像成了平行选项放在很多潜在用户面前。昨天也刚好收到一个朋友对此的询问，我把我回答的大致整理一下，聊聊这方面的问题。

首先我们得搞清楚为什么很多产品都会使用激光雷达，包括小鹏。

智驾在某个阶段，特别是很多品牌系统的早期阶段，因为前端算力不足很需要激光雷达直接反馈空间立体信息，减轻算力负担，后来随着 OrinX 等全面普及算力上问题不大了，但整个 AI 感知体系也没有搭建和训练完善，如果不采用激光雷达，那么可能造成大量目标漏检，影响智驾系统的工程落地进度，所以很需要激光雷达的识别信息进行补漏，甚至是依赖它对立体空间的识别结果来实现交付。

引入激光雷达之后，它的好处肯定大家都体会到了，但同时问题也来了。俗话称：多个香炉多只鬼！它是一个决策机构，但因为能力也是有限的，所以同时也必须有视觉系统作为另外一个决策结构存在，两者之间如何协调出最合适的终审结果成了技巧关键。

其实如果激光雷达的可信度无限接近 100%，那么可以完全依赖它进行终审。但此时它的缺点就被凸显了，它很难无限接近 100%！例如类似水蒸气会被误认为是固体障碍，以及无法分辨物体的软硬度等等都会令它产生误报或是不恰当的神经过敏，最终也需要结合 AI 判断和视觉系统的决策去填补去修正。另外也不需要太极端的天气，较常见的大雨天气对视觉系统影响不大，但却会对激光光束造成影响，诸如此类的问题造成它没法完全充当权威。

当然，作为一个精密设备，除了产品增购成本外，本身故障率以及撞损的维修等维护成本，也是一个附加因素。

其实，哪怕使用激光雷达的系统，它也仅是负责车头前方扇形区域的识别，目前高阶智驾系统都是得 360 度全区域进行感知，所以最近经常见到一些失败案例往往都是侧面产生误差和漏检，其实还是在考验视觉系统。包括停车场里面悬空的箱子等等，都需要 OCC 等视觉系统能力去判断，而乘用车也极少能将激光雷达部署在整个车身的四周并且上仰下视都完全不遗漏，远远不如四个方向的眼睛能涵盖的元素广泛。

在 360 四周感知都有很高要求的训练下，视觉系统已经越来越强。在以往，视觉系统看前方看不完整的时候都需要问激光雷达一嘴，现在前后左右都是视觉系统自己看着，都不需要再去问它，它就被冷落了。

所以类似小鹏，在早期高阶智驾落地的时候就需要激光雷达来协助兜底，在两年多以前就落地了城区智驾。但是当整个 AI 云端算力和车端协同算力体系逐步完善的今天，逐步实现了类似人类司机用眼睛开车的能力，就会逐渐减少对它的使用，并且慢慢走向完全舍弃。值得注意的是，舍弃激光雷达不代表舍弃所有主动传感器，类似毫米波雷达这种在很多情况下也可达到使用激光雷达的结果，而且维护成本低得多的传感器会继续充当协同视觉系统的任务。

激光雷达肯定是有它重要的用途，也很可能长期继续在很多品牌的高阶智驾产品里面，毕竟各家都有自己的发展周期和工程落地的进度，也有不同产品之间成本权衡的考量。所以不能二极管一样去肯定和否定，但这些设备最终都是服务具体应用的，如果具体的应用能够满足用户需求，产品价格也符合大家的购买能力就行了。

最后，以下的配图，好像跟本文没有关系，但是好像又有那么一点关系 ……

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飞机先生
2024-09-24

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Momenta 的端到端大模型来了！彻底的 one model...

现在 Momenta 的主线算法是 5.0 ，这次大模型也是在 5.0 基础上更新，主线还是 5.0 不变。大模型内部叫 EBM （也就是 E2E Big Model），这是一个彻底的端到端框架模型。

之前原本 9 月底智己量产，智己官方称是推到 10 月，26 号 LS6 发布会会讲明白端到端技术。今天昊铂官宣 9 月发布 NDA 3.0 。但我和官方确认了下，首发还是智己。

这次主要变化是感知和决策规划更老司机，过去是跑端到端+传统分模块，现在全部合并成一个端到端大模型。

按照 Momenta 过去战略是短期、长期记忆两种记忆方案，长期记忆就是端到端的核心能力。

大家可以简单理解，长期记忆更像人思考决策的能力，短期记忆更像快速学习能力，可能快但不一定见效，但学习成本很低。

过去短期、长期记忆要做的就是不断收集老司机的数据，在仿真中和人的差距做对比，通过不断缩小模型和老司机的差距，最后越来越像人，沉淀下来的就是“长期记忆”。

现在开放端到端，也意味着数据训练已经达到一定上限，也就是“这个老司机可以正式上路了”。

相比主机厂不同，供应商的主线是决定生死线，比如元戎是坚定战略判断才做端到端，M侧重量产体验效果做端到端，而不是纯粹为了不掉队。M 的方案沉淀已经非常久，城区中的大部分困难场景训练+老司机数据恐怖的完善，而工程化能力是研发测试和创始人曹旭东本人都要上车。

这次 Momenta 推送的主线已经有智己、昊铂、二代AION V霸王龙，当然还有德系日系车企，明年基本实现规模化。

X 智能 智己LS6 昊铂Hyper HT 昊铂Hyper GT 单Orin能做城区NOA吗？

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