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新一代沃尔沃XC90主推纯电动版，或命名为“Embla”！
沃尔沃Recharge Concept概念车 [懂车帝原创 产品] 近日，沃尔沃高层在接受海外媒体采访时表示，新一代沃尔沃XC90将采用全新命名。据报道，新车有望命名为Embla，并在2022年正式发布。新车将借鉴此前发布的Volvo Recharge Concept概念车设计语言，对纯电驱动系统有更好的适配能力，或者说“天生电动”。 沃尔沃Recharge Concept概念车 据介绍，新一代沃尔沃XC90将基于新的SPA2平台打造，名称Embla（恩布拉）灵感来源于北欧神话中众神创造的第一位女性，而该车也将是沃尔沃打造的首款原生纯电动车型。新车有望采用沃尔沃Recharge Concept概念车的设计理念，不仅具备SUV的高视野，还将兼容旅行车拥有的时尚车身线条以及更好的空气动力学属性。 以下为沃尔沃Recharge Concept概念车相关信息： 沃尔沃Recharge Concept概念车 沃尔沃Recharge Concept概念车展示了该品牌所倡导的极简设计风格，前脸保持了标志性的“雷神之锤”灯组，以承载车辆徽标的封闭式面板取代传统燃油车的进气格栅。同时，降低了车辆“引擎”盖高度以保证车辆的驾驶视野并带来更好的空气动力学性能。 沃尔沃Recharge Concept概念车 沃尔沃Recharge Concept概念车 其车身设计也颇具特色，在保持SUV车型通过性基础上，拥有流畅下滑的车顶线条，摆脱了现款XC90方正车顶的风格。在车尾部分，概念车采用了简洁的L型折线尾灯，保持了较高的视觉辨识度。 沃尔沃Recharge Concept概念车 在车辆内部，沃尔沃Recharge Concept概念车延续了沃尔沃倡导的“斯堪的纳维亚”设计风格，中控台采用全液晶仪表盘搭配竖向设置的15英寸触控大屏，中央扶手区域的设计也被简化。同时，得益于原生纯电平台的优势，该车内部采用纯平地板，将带来更好的驾乘体验。 沃尔沃Recharge Concept概念车 此外，该车还将具备更强的主动安全系统，搭载由Luminar制造的LiDAR传感器，设置在车头位置的顶部，以收集车辆周围环境的数据，提供更高级别的驾驶辅助功能。新车将在沃尔沃美国工厂制造，未来推出的极星3车型有望采用相同的平台打造。 新车背景、竞品分析： 现款在售沃尔沃XC90 在国内市场上，这一代沃尔沃XC90于2015年在国内上市销售，引领了沃尔沃家族的全新设计语言与品牌复苏。时至今日，沃尔沃XC90销量已位列豪华中大型SUV排行榜前列，虽然低于宝马X5、奔驰GLE，但却超过了奥迪Q7，可以说这一代沃尔沃XC90获得了不少用户的认可，也取得了一定成功。 蔚来ES8 奥迪e-tron 而从上述的换代车型变化来看，虽然新一代车型将在设计、纯电动等产品特性上取得突破，但如果贸然改变已被国内用户认可的造型设计和动力系统，也会带来一定的市场风险。竞品方面，新一代沃尔沃XC90的潜在竞争对手将增加奥迪e-tron、蔚来ES8甚至宝马iX等已上市纯电动中大型SUV。 撰文：陈旭明 出处：见配图水印 read more
无人驾驶的最终赢家可能不是Waymo，而是特斯拉？
无人驾驶是一项前沿技术，它将会创造庞大的市场，给社会造成巨大影响。从无人驾驶的特定属性分析，我们有理由相信未来的无人驾驶市场将会形成一家独大的格局，就像谷歌统治今天的搜索市场一样。 如果想赢得无人驾驶市场，企业必须拥有一些关键能力。特斯拉可能会成为最终赢家，为什么这样讲？我们来分析一下。 冗余摄像头数据 如果想赢得无人驾驶大战，企业开发的无人驾驶汽车必须比人类更懂驾驶。拥有冗余摄像头数据，就是说让摄像头覆盖360度，获得充足的数据。将这两点结合，机器人汽车的驾驶能力就有可能超越人类。 许多无人驾驶汽车公司认为，光是有“冗余摄像头数据”仍然不能实现真正的无人驾驶，激光雷达（LiDAR）才是正确选择。但是研究报告指出，目前的深度学习技术可以重建激光雷达提供的数据，也就是说激光雷达基本上已经过时，它不是通往无人驾驶的好选择。只要让摄像头覆盖360度，拥有出色的神经网络训练，汽车就可以超越人类驾驶能力。 各大汽车商又是怎样做的呢？ 通用汽车给凯迪拉克增加摄像头，它们指向前方。人类的视线也可以指向前方、侧方，甚至可以用后视境观察后方情况，所以通用汽车的方案并不能实现真正的无人驾驶。 谷歌Waymo的摄像头遍布汽车全身，但成本太高。每辆Waymo汽车的摄像头成本高达7500美元，整车成本高达20万美元。如果只是演示车，20万美元也可以接受，但无法大规模销售。没有规模，也就无法为机器学习系统提供充足的数据，系统解释世界、安全驾驶的能力也就无法超越人类。 如果有了360度摄像头，汽车数量庞大，就可以获取足够的数据，让机器学习技术发挥潜能。特斯拉汽车引诱用户付费，然后向他们解锁无人驾驶技术，获得数据，这种模式超前很多。其它汽车商只是付费聘请测试司机，获得的数据集很少，所以这些汽车商者才会鼓吹激光雷达。 电动汽车维护成本很低 如果想赢得无人驾驶大战，汽车的成本必须足够低，在竞争时有优势。 我们当然可以将汽油汽车变成无人驾驶汽车，但是很快它就会失去竞争力，因为每英里成本太高。有数据称汽油汽车每英里的运营成本是1美元，因为它的维护成本更高，汽油成本也不低，出于安全原因消费者自己无法加油。电动汽车每英里的运营成本却只有0.25美元，主要是因为维护成本低很多，可以用电磁感应充电，而且充电时不需要向别人支付费用。当无人驾驶真的到来时，电动无人驾驶汽车的定价会比汽油汽车低很多，到时汽油汽车公司会破产。 从效率与成本看，特斯拉有很大优势，未来它仍会是领导者。截止2021年1月，没有任何生产版汽车的续航里程比2012款特斯拉Model S还要长（265英里）。新版Model S的续航里程更是超过400英里。 如果特斯拉只是一味通过增大电池容量来提升续航里程，意义并不大，但特斯拉还用到其它一些方法，比如优化制造工艺、降低阻力。Model 3的阻力系数只有0.23，比丰田Prius还要低。如此一来，特斯拉汽车就可以延长续航里程，降低无人驾驶汽车的成本。 还有一点要注意，特斯拉汽车在整个一生中可以行驶100万英里，电池也一样。如果Waymo只能行驶20万英里，特斯拉汽车行驶100万英里，成本分摊到每英里，特斯拉就会领先很多。特斯拉十分重视电池寿命，其它汽车制造商却没有那么在意。 不断进步是特斯拉的优点，未来它肯定会寻找其它办法节省成本。例如，特斯拉将70个独立组件压铸成1个，这样做就能降低成本。 定制神经网络芯片 Waymo无人驾驶汽车已经在美国亚利桑那接送乘客。汽车上装有计算机服务器，它吞食大量电能。正因如此，Waymo汽车一次只能行驶30分钟，而且并非任何地方都能去。 分析指出，特斯拉芯片比丰田、大众领先6年，至少比Nvidia Orin芯片领先3年。特斯拉的芯片是自己设计的，这是一个很有力的竞争优势。 从能耗的角度看，特斯拉芯片也比Waymo有优势。如果汽车的能耗太高，就没有办法组建电动汽车车队，因为无人驾驶汽车行驶5小时需要充电1小时。 现在Nvidia的芯片是Xavier，下一代Orin芯片的能耗会降低很多，但仍然比不上特斯拉芯片。当Orin推出时，特斯拉会用上5纳米芯片，能耗比目前的芯片低很多。 渴求进步的文化 如果企业没有出色的文化，就无法在无人驾驶大战中保持优势。 例如，如果有一家公司推出行业首款无人驾驶汽车，但它却是汽油汽车，那么这家公司极可能会被电动汽车摧毁。如果一家公司率先推出电动无人驾驶汽车，但它无法降低成本，也有可能会出局。 在电动汽车大战中，只有推行付费订阅模式、降低成本、提升电动汽车能效、增强安全性，这样才能保持优势，另外企业还必须拥有正确的企业文化。 所有这些优点特斯拉都有，它用创新方案提升能效，比如从计算机芯片上吸收热量，然后用热量给汽车内部供暖。将70个部件压成1个。所有这些举措都能降低每英里成本，最终目标就是降低无人驾驶汽车的价格。 原文来自：seekingalpha 编译：雷科技 read more
抢鲜试驾小鹏辅助驾驶技术“NGP”的Beta版
小鹏于2021年1月11日在广州举办“智能体验营”活动，皆电受邀前往。本次活动是小鹏继2020年“1024小鹏汽车智能日”推出NGP（Navigation Guided Pilot）工程版体验后，针对该系统的又一次体验试驾活动。 首先要点赞的是，小鹏在整个活动过程中都强调NGP Beta是“辅助”驾驶，而不是“自动”驾驶，这对消费者而言，是一个十分正确的引导。 除了新版本NGP Beta的放出，小鹏还推出了自家的领航辅助类功能评价标准。 小鹏表示，希望大家从驾驶员接管次数、变道超车成功率、出/入匝道通行成功率、隧道通过成功率及夜间同类型数据等维度，来评判辅助驾驶系统的能力，同时也非常自信地表示：欢迎用户以此类标准去评价NGP的表现，同时也欢迎所有媒体鹏友的测试以及友商的PK。 那么NGP Beta究竟表现如何呢？ 第一感受，就是整个交互界面更加丰富、更加清晰了。 中控屏的左侧4/5的位置都用来显示路况，辅助驾驶框的右上角是交通指示标识，右下角为小地图，左上角为辅助驾驶功能的运行状态，包括NGP是否启动或是提示接管等等： 实时3D建模非常直观，据小鹏工作人员补充，就算在高架和隧道也能很好完成显示，不过我们这次试驾没遇到这些路况，有点可惜。 定位和地图方面，NGP Beta与高德合作的高精地图，可以很清晰地标明车辆所在车道，同时对于路面的标线以及箭头也能做到实时显示，清晰直观。 路况简略信息也会在仪表盘位置显示： 启用NGP Beta的方法也很简单，设定好目的地，当路况允许后，双拨方向盘右后方的拨杆就会自动进入NGP Beta接管，如果你当前在使用LCC车道居中，那么一旦NGP Beta条件满足，也会自动切换成NGP状态。 从去年1024至今，小鹏NGP已经经历了12次大版本迭代以及91次小版本迭代。按照小鹏的描述，目前NGP Beta覆盖了自动超车、自动限速调节、最优车道选择、自动切换高速公路、自动上下匝道、变道自动紧急避让等使用场景，可实现交通锥/水马识别与避让、夜间超车提醒、故障车辆避让等功能。 本次试驾路段分为城区路段和高速路段，NGP Beta可在大部分高速路段中开启，我们来看看它的表现究竟如何。（关于可用区域这一点我们后面还会讨论） 一、道路识别 这次的体验过程中，NGP Beta对于车道线和其余车辆的识别都非常准确，并能及时反应。譬如进入变道准备后，如果发现道路是实线，将延后变道操作。此外，除了识别其它车辆，新的NGP Beta还能识别雪糕筒和水马等，判断车道是否失效： 二、限速调节 NGP Beta依靠高精地图判断限速条件，比如当前高精地图的限速为80km/h，那么NGP Beta开启后的默认速度即为80km/h，当然你也可以手动调节。如果高精地图限速和道路限速不一样，也优先是以高精地图的速度为准。 从高速行驶的体验来看，NGP Beta的加减速过程都是十分平缓，接近人类老司机的驾驶方式，不会出现很突兀的感觉： 三、自动超车与车道选择 在限速范围之内，NGP Beta会优先选择无车的左侧车道；如果前方有车，则会判断前车速度，速度不够则会进行变道超车，相较于之前1024的测试版，NGP Beta的变道策略更加保守，变道角度更小，且变道的时机更谨慎。 当然，如果你选择手动拨动转向灯杠，NGP Beta也会自行变道，不过有一个小BUG就是，这种方法变道后，转向杆不会自动回正，而要手动回正。 说它变道时机谨慎，是因为在试驾过程中，笔者发现在80km/h速度左右，侧后方80、90米有车辆驶来，它也会等车辆经过后才开始变道。当然，好处是更加安全，且不会让车内的人感觉到突兀，缺点就是有点慢咯。 四、自动上下匝道 本次试驾的地点选在广州花都区，线路途经珠三角环线高速、广河高速以及深港澳高速，期间需要切换3次高速、也就相当于进入3次匝道。NGP Beta基本上都成功了。 但需要指出的是，在出匝道时，NGP Beta会将车速限制在60km/h左右，且在距离匝道前300米左右就会开始降速。这和变道一样，都很保守。我们在试驾过程中，出现了“前方车辆明明还很距离远，但是就是不提速，且后方有来车紧跟”的情况，让人有点心急。 五、接管提醒 这一点是个人认为当天体验最好的一点。 在NGP Beta功能无法适用的情况下，NGP Beta将通过清晰的边界和责任划分系统，按照距离预先提示你接管，它包括：I告知（语音播报）；II提示（语音播报+视觉提示）；III警示（语音播报+视觉提示+警示音）；IV强警告（语音播报+视觉提示+警示音+安全带预警），四级提醒、逐级变强。 『200米后将退出辅助驾驶系统』，可以让驾驶员提前做好驾驶准备。 值得再点赞的是，NGP Beta的辅助驾驶功能是逐级升降的，比如在切换高速的匝道上，NGP Beta退出后是降级到ACC功能；在高速路上高精地图数据丢失之后，NGP […] read more
智能汽车的下一仗 ~ 激光雷达（LiDAR）
智能汽车 最近资本市场，新能源“三傻”在大闹华尔街，互联网上也十分热闹，马斯克何小鹏两位创始人在社交平台上吵了起来。 11月20日，在广州车展上，小鹏汽车发布了一款“鹏翼版”全新P7，其CEO何小鹏透露明年将推出全球首款搭载激光雷达的量产智能汽车。当晚马斯克就在Twitter上嘲讽小鹏汽车软件模仿特斯拉，随后何小鹏则在微博强硬回怼，声称要将特斯拉打得找不着东。 去年马斯克还吐槽“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾，阑尾本身的存在基本是无意义的”，“任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终”。按理说，激光雷达已经不在马斯克的视野范围内了，为何却在这个时候因为激光雷达而亲自上阵怼小鹏汽车呢？ 有趣的是，在汽车圈子之外的华为也开始密集释放关于量产车规级激光雷达的消息。在今年广州车展期间，华为智能汽车解决方案BU总裁王军接受媒体采访时表示，华为的激光雷达已经成为车企抢购的爆品，并考虑在近期做一个激光雷达产品的整体发布。 为何马斯克要因为激光雷达打口水仗，为何巨头们纷纷盯着激光雷达？这都要从汽车的智能驾驶说起。 在《速度与激情8》中，大反派查理兹·塞隆为了抢夺核武器发射装置，用高科技黑入汽车智能驾驶系统，使得上千辆无人汽车组成了一支庞大的“僵尸车”军团，在街头拦截俄国国防部长的专车，汽车巨浪在街头汹涌前进，画面震撼。 那智能驾驶究竟怎样实现的呢？ 简单的说，就是给常规车加上智能驾驶模块，再连上通信网络。这个模块主要有三大核心功能：环境感知—计算决策—控制执行，分别对应于人的“眼睛-大脑-神经”。 它们的功能执行逻辑也很简单，非常像人类：走在路上，首先眼睛发现对面走来了一个人，然后大脑去决策怎么躲避这个人，最后是神经驱动肢体去绕开这个人。 智能汽车的眼睛主要是由摄像头、激光雷达、高精度地图、GPS定位等构成，主要负责收集车身周边信息，确定车辆的位置。 智能汽车的大脑是在收到了眼睛传来的数据信息后，通过计算芯片+感知算法，去识别交通状况，然后分析计算出最优的路线。 智能汽车的神经是基于大脑给出的决策结果，对制动系统、转向系统、电机系统等下达指令，控制车辆运行状态，执行驾驶路线。 而马斯克和何小鹏的争论点在于：应该主要用什么来当眼睛，激光雷达还是摄像头？ 视觉方案模仿的是人眼，主要是靠“看”，相当于一个二维照相机。雷达方案模仿的是蝙蝠，是立体的“扫”，相当于一个三维照相机。 视觉方案的好处在于，已经相对成熟。以摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本元件，构成纯视觉计算，可以满足当前L2级自动驾驶的需求，典型代表就是特斯拉。 但摄像头拍下来的毕竟是二维图像，相比三维信息更难挖掘，需要更强大的算法、大量数据的训练和更长期的研发投入，并且会存在精度、稳定性和视野等方面的缺陷，暂时无法满足L3级以上的自动驾驶要求。 雷达方案可以创建出清晰的3D图像，通常看得更远，看得更清晰，抗干扰能力也更强，可以满足L3级以上的自动驾驶要求，但成本也更高。通常以激光雷达主导，配合摄像头、毫米波雷达等元件，典型代表为谷歌Waymo、国内的百度Apollo。 根据结构，激光雷达分为机械式、固态式和混合固态式三种，可以说是传统版、高配版和市场版三种路线。 机械式激光雷达当前技术最为成熟，通过机械旋转360°扫描的方式收集信息，所以转得越快，收集的信息越多。但因为里面机械部件太多，调试装配复杂，生产周期长，成本很难降低，并且机械部件在真实路况下比较容易损坏，难以符合车规的要求。 固态式激光雷达属于“高富帅”版，分为OPA和Flash两种，都不需要机械部件，但当前技术都不成熟。前者技术原理和战斗机的相控阵雷达类似，量产成本很高。后者原理是快闪，可以一次性完成对整个场景的3D绘制。两者都是明日之星，现在汽车还高攀不上。 当前，混合固态激光雷达是最有希望快速落地的方案，它把所有的机械部件集成到单个芯片上，通过电路来控制旋转，所以雷达本身不需要大幅旋转，真实路况下不容易损坏，量产能力大幅提高，在芯片摩尔定律助力下，未来量产成本有望降低至数百美元。 随着未来自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大。咨询机构Yole预计，2025年全球激光雷达出货量约470万个，销售额约61.9亿美元。 激光雷达看起来这么美，为何各家车企却并不见得对此有多狂热呢？ 说白了，现在车上装激光雷达，账还是有点算不过来。 马斯克曾说“激光雷达，免费他都不用”，他想从算法上解决视觉信息的处理问题。 马斯克 他的理由也很简单，马斯克认为车和道路都是为人类设计的，人的视觉加大脑处理信息的模式可以安全行驶，那么自动驾驶也可以做到。雷达是人都不具有的感官，干嘛要装，这不是正常人拄拐杖，多此一举吗？ 但更可能让马斯克看不上的原因是当前激光雷达成本高昂，是视觉解决方案的十倍以上。以Velodyne的激光雷达为例，16线束的激光雷达需要约4千美元，64线束的更是高达8万美元，相比之下，摄像头自动驾驶的硬件成本才几百美元。 一个激光雷达价格顶的上两辆Model3，这种烧钱玩意，马斯克自然不感冒。 小鹏则在考虑打安全牌来和特斯拉竞争。小鹏声称之后要采用摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+激光雷达的融合方式来搞自动驾驶，简单来说就是加满装备跑得更快更稳更安全。 可即使激光雷达能满足L3以上级别的自动驾驶要求，高昂的成本，小鹏汽车又该如何应对呢？ 小鹏自己的答案是其一直在培养自己的供应商，通过提升订单量可以大幅降低制造成本，也可以增强自己的议价能力。但除了这个答案之外，显然华为的入局是一个不可忽视的外部变量。 就在小鹏和特斯拉互怼之际，华为也透露在研究激光雷达，目标是短期内开发出100线的产品，并在未来将成本降至200美元，甚至100美元。华为轮值董事长徐直军还声称，“特斯拉现在能做到的事情，我们都能做到”，正在将华为的兵团作战应用于激光雷达。 简单的说，小鹏直接挑战低价激光雷达可能有点悬，但华为的入局让这场争论出现变局。 此外，今年8月大疆宣布可以量产千元级别车用激光雷达，适用于L3、L4级别自动驾驶。Horizon和Tele-15的价格分别只要6499和9000元，相比于Velodyne的几万、几十万元已经非常便宜了，这可能也是小鹏的底气来源。 如果未来一两年激光雷达价格大幅下降，“免费也不用”的特斯拉仍然继续坚持自己的视觉方案，可能真够马斯克喝一壶的。 当然激光雷达也不是完美的，应用中也存在着不足。比如大雾和大雨会减弱激光信号的强度，精度会下降，并且现在的激光雷达的点云是基于几何呈现的，虽然能分辨出形状，但却不能辨别颜色和纹理等，这意味着激光雷达还无法区分纸袋和石头的不同。 激光雷达配合其他传感器的整体方案可能才是应用方向。 在智能驾驶产业链的三个层面中，环境感知主要对应的是摄像头、雷达（包括超声波、毫米波、激光雷达）；计算决策主要对应的是计算芯片、感知算法、高精地图、通信技术等方面；而控制执行则是制动系统、转向系统、电机系统等方面。 海外厂商存在先发优势，国产势力也正逐步崛起。美国Velodyne一马当先，今年已经成功上市，国内市场也在百花齐放，竞相准备IPO。 智能汽车是硬件+软件的结合，当前世界的头号玩家就是中美两国。特斯拉与中国新势力的竞争，也是中美硬件、软件科技人才的竞争，也是美国开放合作和中国大兵团作战的竞争。 围观一场CEO直接的口水战，固然乐趣十足，但背后的技术路线之争，才会给我们的生活带来更深远的改变。 撰文：贾桂翀、许沁佩 read more