一、感知冗余的军备竞赛：BEV+Occupancy双引擎如何破解城市迷局

1. 多传感器阵列：从“堆料”到“精准分工”

极氪千里浩瀚智驾系统搭载15颗800万像素摄像头（含3颗前向）、5颗毫米波雷达、4颗激光雷达（速腾聚创RS-LiDAR M1），形成“视觉+雷达”的立体感知网络：

a.视觉系统：前向800万像素摄像头采用多焦距融合设计（长焦+中焦+广角），覆盖200米内车道线、交通标志及行人；侧后方摄像头优化低光照场景（如隧道入口）的动态物体捕捉。

b.激光雷达：4颗激光雷达（128线+32线组合）以180°水平视场角覆盖车辆盲区，点云密度达100000点/秒，支持0.1°角分辨率，可识别200米外的锥桶或施工围栏。

c.毫米波雷达：5颗4D成像雷达（大陆ARS540）提供垂直方向感知能力，在雨雾天气中补充视觉盲区，减少“鬼探头”误判。

2. 算法架构：BEV+Occupancy的协同进化

a.BEV网络（Bird’s Eye View）：将多摄像头数据投影为鸟瞰图，通过Transformer架构提取车道线、道路边界等全局语义信息，提升对S型弯道、坡道的路径规划能力。动态目标预测：通过时空编码器（ST-Transformer）预测车辆、行人未来3秒轨迹，误差率低于15%。

b.Occupancy网络：以激光雷达点云为输入，构建动态占用网格（Occupancy Grid），实时标记道路中可行驶区域（Free Space）与障碍物（Occupied Space）。多模态融合：BEV与Occupancy的输出通过**交叉注意力机制（Cross-Attention）**融合，降低单一传感器失效风险（如摄像头反光时依赖激光雷达）。

3. 极端场景表现：数据与算法的攻防战

a.无图区域能力：在未部署高精地图的乡村道路，系统通过BEV+Occupancy的融合感知，实现98%的车道线识别率，但施工路段锥桶识别存在5%漏检率（需人工接管）。

b.夜间场景：激光雷达在无照明路口的行人检测距离达80米，但对暗色衣物行人误报率上升至12%，需依赖视觉系统二次验证。

二、决策层的“折中主义”：从规则驱动到强化学习的渐进式革命

1. 多模态决策模型：规则与AI的动态平衡

a.强化学习（RL）模块：通过离线+在线混合训练，在仿真环境中模拟10亿公里极端场景（如加塞、鬼探头），生成“老司机”级别的博弈策略。策略输出：RL模型输出“建议轨迹”，但需通过规则约束层（如速度限制、车道居中）验证，避免激进决策（如急变道）。

b.规则约束层：硬约束：强制执行交通法规（如限速、禁止实线变道）。软约束：根据风险等级动态调整策略权重（如遇大车时优先向车道中心偏移）。

2. 场景覆盖与功能边界

a.城市NOA：支持120+城市，但施工路段、复杂环岛仍需人工接管（接管率约3次/百公里）。

b.高速NOA：变道成功率92%，但对匝道出口判断依赖高精地图（无图区域成功率降至68%）。

c.代客泊车：支持300+车位类型，但对断头路车位（仅入口无出口）存在15%识别失败率。

3. 算力分配与冗余设计—双Orin-X芯片：

a.算力分配：BEV网络占用200TOPS，Occupancy网络150TOPS，RL模块100TOPS，余下算力用于冗余备份。

b.安全机制：如果有单个芯片失效时，系统自动切换至“安全降级模式”（如仅支持L2级功能）。

三、传统车企的智驾反击与行业变局

1. 价格策略：全系标配的“降维打击”

a.成本控制：通过算法优化减少激光雷达数量（仅4颗），BOM成本较华为ADS低18%，实现全系车型（极氪001、极氪X）标配，起售价下探至25万元区间。

b.竞品对比：特斯拉FSD：算力（144TOPS）与感知冗余不足，但城市NOA覆盖场景更广（接管率1.8次/百公里）。小鹏XNGP：依赖高精地图，无图区域表现可能会比较弱些，但动态避让策略更激进。

2. 生态协同：吉利集团的“数据军火库”

a.数据闭环：路测数据：通过极氪用户贡献每日200万公里真实路况数据，加速模型迭代。L4协同：与Waymo Robotaxi项目共享1000+辆测试车数据，提升极端场景泛化能力。

b.地图依赖：高精地图覆盖：与百度、高德合作，2025年计划覆盖200城，但无图区域功能仍需依赖算法弥补。

3. 用户教育的“信任博弈”

a.功能透明度：用户可通过中控屏查看“决策树”（如变道原因、避让策略），但仅15%用户主动使用。

b.接管频率：复杂城区路段接管率3.2次/百公里，高于特斯拉（1.8次），需通过OTA持续优化。

四、技术折中主义的得与失：

极氪千里浩瀚智驾系统以“感知冗余+算法折中”为策略，实现了传统车企在智驾领域的技术突围，但其竞争力仍受制于以下矛盾：

1. 技术优势

a.场景泛化能力：BEV+Occupancy架构在无图区域表现优于竞品，且成本更低。

b.数据生态：依托吉利集团资源，构建“L2+L4”协同的数据壁垒。

2. 现实短板

a.极端场景短板：夜间暗色行人误报、施工路段锥桶漏检等问题，暴露算法泛化不足。

b.算力冗余：双Orin-X芯片算力利用率仅65%，需通过算法优化提升效率。

3. 行业启示

a.技术路线选择：证明“视觉主导+部分激光雷达冗余”是成本可控的智驾路径，可能成为传统车企的主流方案。

b.用户教育挑战：智驾系统需从“功能堆砌”转向“场景痛点解决”，例如优先优化“施工路段绕行”而非追求“零接管”。

五、结语极氪千里浩瀚智驾系统以“感知冗余”与“算法平衡”为锚点，在成本、性能与用户体验间找到一条可行路径。

我认为其能否成功，更多是取决于能否通过持续OTA迭代缩小与头部新势力的差距，以及在用户心智中建立“可靠”而非“激进”的技术形象——这或许也是智能驾驶从“技术竞赛”走向“生态竞争”的关键转折点。