有些老粉應該知道，去年我們公司提了一臺理想L9 MAX，這臺車自從進門也稱得上兢兢業業，不僅承擔起日常公務出行的責任還參與了各項大測試。
【資料圖】
但最近，它出事兒了，先看下面這條事故視頻：
視頻中，理想L9 MAX（后文以理想L9指代）正開啟著NOA功能行駛在高架路上，在一輛特斯拉近距離加塞時，理想L9不僅未察覺，甚至還在特斯拉變道至中間車道線時速度從13km/h增至14km/h，最終車輛追尾并立刻退出NOA功能。
首先我們明確NOA功能僅為輔助駕駛功能，但在本起事故中，路況僅為中級擁堵，無大車、合流或施工路段等復雜場景。
同時理想L9最高時速僅14km/h,加塞車輛也速度極低并做了打燈警示，應對難度在NOA功能正常能力內，所以這起事故可以歸屬于側向感知失效問題，在此不討論駕駛員接管狀態。
所以在這種情況下，為什么NOA功能沒有工作呢？
先來看看理想L9實現NOA功能的硬件：
·2顆英偉達Orin- X處理器
·6顆800萬像素攝像頭（2前側、2后側、2前視）
·5顆200萬像素攝像頭（4環視、1后向）
·1顆前向毫米波雷達
·1顆128線激光雷達
·12顆超聲波傳感器
理想汽車對于純視覺方案是有一定青睞的，我們可以看到側向并沒有搭載任何角毫米波雷達，這等于取消一道終極防線。
視頻中右側加塞狀況，主要由其中2顆前側800萬像素攝像頭工作，這兩顆攝像頭的水平視場角達到120°。
同時128線激光雷達也可以起作用，視場角度120°?25.4°，但前提是識別到障礙物才會識別距離。
視頻中當特斯拉侵占車道線時，已經處于感知范圍內，但是系統未做出任何避讓。
在算法邏輯中，感知硬件取得信息后進行融合得出決策再執行，例如攝像頭和激光雷達分別獲得距離、顏色、成像、點云信息，經融合后確認此障礙物為近距離小轎車，并判斷其軌跡再進行避讓。
所以這里問題如果出在硬件，那就是這臺車的高清攝像頭和雷達的有效覆蓋面并沒包括特斯拉所處區域，可能是裝載角度有偏差(可能性極小)或者是本身硬件性能問題。
問題如果出在算法，一方面可能是因為算法并沒有做到融合所有感知硬件信息。這事兒又得拿出來嘮一嘮了：
在年初我們做的《第三季智駕大橫評》中，我們遮住理想L9的激光雷達，NOA功能仍能啟用；作為對照，蔚來ES7被遮住激光雷達后則顯示激光雷達受遮擋，功能無法啟用。
所以原因可能是在感知不完全的情況下，給不出全方位的信息，最終系統判定沒有障礙物。
另一方面可能是因為算法的滯后性，這里指的不是算力不行，畢竟508TOPS算力的運行速度應對如此低速的路段絕對綽綽有余。主要是模預測模塊能力不足，對于目標車輛的路徑預判能力不足。
路上車輛眾多，車輛在開啟智能駕駛功能時，算法需要隨時預判周圍車輛動態并及時做出決策，尤其是在高速路段，比如檢測到前車速度明顯放緩，那我們就應該減速，面對cut in車輛需要避讓，或者提前加速讓對方取消變道意圖。
本視頻中的事故，也有可能因為系統識別車輛后判斷對方為正常路線行駛車輛，并未預判其加塞意圖，導致毫無反應能力。
針對預測能力，國內不少廠商已經將BEV+Transformer模型搬上車，通過將攝像機信息特征投入BEV網格，再用Transformer模型進行時間和空間的特征融合，輸出特征圖預測目標物路徑。
毫末智行基于BEV+Transformer的方案
理想在目前這個側向感知能力的情況下，仍然沒有選擇這種靠譜的主流方案，我不得不說一句，這是不是有點OUT了？
在做《第三季智駕大橫評》時，我是理想L9的記錄員。當時我們車輛低速在一段更為擁擠的早高峰路段路遇近距離cut in車輛，也是毫無反應。
我們判斷可能是速度過低、位置變化小，導致車輛判斷障礙物軌跡不靈敏。但后來以100km/h左右時速跑高速時，仍然出現對cut in車輛應對無能。著實不能用理想L9 NOA功能不適應低速為其開脫了。
這件事兒也有網友佐證，今年春節，一位車主駕駛理想L9開啟NOA功能行駛在夜間高速路上，車主設定巡航速度為120km/h，最后以104km/h的速度撞上前方并線車輛，期間無報警也未緊急剎車。
但如果車輛對前方障礙物毫無知覺，那車輛應該是以120km/h的速度行駛，所以系統應該還是感知到了一些信息，但是算法最終沒做出有效決策。
綜上，可以確認為理想L9側向感知的確有問題。
那么出現此情況是因為近距離cut in場景很難應對嗎？看看小鵬G6是如何處理的。
小鵬G6路遇極限距離cut in，且加塞車輛并入車道后立刻駐車，SR界面對加塞車輛的路徑顯示很精準，小鵬G6也能及時減速避讓。
能做到這樣的能力得益于小鵬G6 的算法可以駕馭魚眼攝像頭，魚眼攝像頭的攝像角FV在180度左右，四顆環視基本可以實現360°感知。
這樣的方案對算法的駕馭能力要求更高，當然，以上魚眼攝像頭方案理想也沒有采用。
華為或者蔚來的處理方式也值得參考，前文中《智駕巔峰戰》視頻里也有體現。
總之，理想的NOA功能目前確實還不夠理想，畢竟這已經是我近期第二次關注理想NOA的掉鏈子事件，不過這次是因為理想忽略側方來車，上一次《遇廣告牌剎停，理想汽車的“眼光”怎么總是不一樣》的事件則是理想汽車將路邊斜上方廣告牌人像識別為人類，又顯得過于敏感。
這樣說來，我們公司的理想L9未識別出側方來車，難道是因為特斯拉太矮感知硬件覆蓋范圍過高？
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