[汽车之新鲜技术解读] 不知大家发现没有，近几个月新势力车企纷纷在智能驾驶领域亮出底牌，先有蔚来在北京公测城市NOA，后有理想在望京测试了无图NOA，最近小鹏也在北京的南锣古巷展示了自己强大的无图NGP能力。这些车企的爆发并不是偶然，随着大模型的发展，人工智能也开始爆发，根据智能驾驶行业的预测，在未来3-5年，自动驾驶就会拨开迷雾，出现真正的爆点。
新势力热闹，传统车企也毫不示弱，昨天智己汽车在清华科技园举办了主题为“自动驾驶前的最后一战”的公开课，在此发布了一系列的智能驾驶AI技术，以及未来IM AD智驾产品计划。
我为大家做了简单的总结和提炼，我们一起看看智己是如何面对未来的挑战，同时也看看智己对未来的产品有何规划。
这次智己带来的智能驾驶AI技术便是大脑的控制技术，分别是：D.L.P.、DDLD、Occupancy，家人们先别急着离开，我做个简单的讲解，大家就能清晰的了解了。
我们人类驾驶员新手和赛车手的驾驶路线是有很大差距的，面对不同道路状况也会有不同的判断。
接下来我们聊聊DDLD。这个其实是Date-Driven Landmark Detection的缩写，其中Date-Driven是我们经常说的数据驱动，这项技术本质是用于解决高精度地图在自动驾驶中的问题。
因此，车企们开始了向无图自动驾驶转变，这就是文章开始提到的无图城市NOA（自动导航辅助）。
通过DDLD，智己IM AD（智己自己的智能驾驶系统）不需要依赖高精地图，就能够在更广阔的范围内，提供给用户安全、安心、智能的驾驶体验。
最后，我们来看看Occupancy算法。特斯拉最初的安全事故想必大家很了解，摄像头将横着的白色货车识别成了天上的白云。蔚来当年在高速上的事故也是类似，智能驾驶系统没有识别前方的异形路政车，最后发生了追尾。由此可见，识别异形障碍物对于自动驾驶的重要性。
我们可以将三维世界划分为一个网格单元，定义哪个单元被占用，哪个单元是空闲的，还可以把当前场景下被遮挡的静止物体和动态物体也用体积块表示出来。
除了上面的AI算法，本次公开课的另一个信息来自于IM AD智驾产品计划。首先，今年9月份，智己将开始去高精地图NOA公测，10月，进行城市NOA公测，正式进入全场景无图NOA；2024年，通勤模式百城齐开；2025年，智己IM AD迈入Door to Door（全场景通勤）时代，适用于绝大多数场景。
总结：在互联网上，我们经常听到这样的言论，中国自动驾驶的发展得益于特斯拉对代码的开放，但通过这次的活动，我们看到了清华大牛们做出的硅谷没有做出来的东西，比如城市NOA、无图驾驶辅助等。
当然，虽然取得了一些成绩，但中国车企们也不能掉以轻心，智能这条赛道即将进入刀刃战，技术、产品、营销缺一不可，谁能笑到最后，我们拭目以待。（图/文 汽车之冷晓阳）
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