天天信息:車主自己訓練常用路線 五菱『記憶行車』解析
時間：2023-06-24 15:22:07
出品 | 搜狐汽車·E電園
作者 | 王巍
編輯 | 蔡欣宇
(資料圖片)
論接地氣，五菱說自己第二，沒人敢稱第一。
狂堆傳感器，結果只能在有限幾個城市內實現高階輔助駕駛，這顯然不是接地氣的五菱愿意看到的。
所以，五菱聯手老朋友大疆，用5,000元左右的微小成本，創新地做出了一套不需要激光雷達、不依賴高精地圖、城鎮鄉村都能用的“高階輔助駕駛”系統——記憶行車。
—— 什么是記憶行車？它的創新性體現在哪里？
—— 它解決了哪些問題？
—— 我為什么愿意稱之為“好點子”？
今天的文章，主要回答上述三個問題。
解釋記憶行車模式前，請大家欣賞一段由大疆車載提供的演示視頻。
記憶行車最大亮點在于先記憶用戶點到點的行駛路線，保存路線后，系統可以根據這條路線完成點到點的領航輔助駕駛，路途中自行完成一些紅綠燈識別與自動啟停、避障繞行、近距離加塞避讓、禮讓行人、自動加減速、自動上下匝道、智能調速、撥桿變道、擁堵路段跟車啟停等動作。
即帶路線記憶的LCC。
聽起來是不是似曾相識？其實就是記憶泊車的Max版，只不過將記憶路線從停車場內部，拓展到整個城市。
在流程上，記憶行車與記憶泊車基本一致。
第一步，在某條路線首次使用該功能時，需要用戶自行駕駛并記憶軌跡，相當于給Ai司機帶一次路。
第二步，當駕駛這條路線抵達目的地后，點擊保存路線，讓Ai司機記住這條線路。
第三步，當日后再次行駛相同路線時，通過記憶行車，選擇此前保存的記憶行車路線，Ai司機就能用你教過的方式，結合實時路況數據，提供類似城市領航駕駛輔助Lite版的體驗。
記憶行車過程中并不是完全機械地循跡，而且根據實時路況進行決策。比如記憶路線時你愛走最內側車道，結果幾天后施工了，此時車輛可以自行避讓道路施工。
自動并線到空閑車道。
識別紅綠燈，自動啟停，并完成無保護左轉+避讓。
自主完成近距離加塞車的避讓。
禮讓通過斑馬線的行人。
避讓機動車和其他停在路邊的交通參與者。
由于路線固定，系統在每天記憶行車的過程中反復學習優化這段軌跡，不斷提升行車體驗，靈活適應各種駕駛風格。
就像一點點打開戰爭迷霧，越開越絲滑，越開越順溜。
很明顯，『記憶行車』是平價的城市點到點自動駕駛解決方案，解決“一鍵上班、一鍵回家”的日常通勤難題。
有了這一功能，即便廠家沒有開通所在城市的城市領航輔助功能，你也能自己訓練出一條個性化的自動駕駛路線，滿足最基本的上下班通勤需求。
『記憶行車』功能的誕生，與現階段高階輔助駕駛的局限性密不可分。
激光雷達很貴？
『記憶行車』不需要激光雷達。
外部傳感器基礎方面，『記憶行車』最少只需要7顆攝像頭即可實現（1組800萬像素慣性導航前雙目攝像頭、1顆300/800萬像素后視攝像頭、4顆側視攝像頭），對比新勢力常見的毫米波雷達+超聲波雷達+激光雷達+7目、8目甚至9目等方案，總成本可以控制在5000元左右，廉價車也能用得起。
系統還支持拓展毫米波雷達、激光雷達等額外的傳感器以提升體驗，豐儉由人，滿足不同價位車型的功能定義和需求。
算力需求很大？
『記憶行車』不需要超大算力。
域控制器算力需求方面，『記憶行車』的在固定路線中的規控需求量小，無需大算力芯片加持，最低32Tops的大疆自研智能駕駛域控制器即可解決，車載算力約等于初代小鵬P7。
高精地圖沒開放？
『記憶行車』壓根不需要高精地圖。
天時（市場需求）地利（很多城市無高精地圖）人和（五菱帶貨能力加持），聰明的五菱和大疆已經三者兼備了。
通過今天的介紹，你會發現在商業世界中，『記憶行車』是一個好點子。
論性價比，『記憶行車』在技術、硬件上無需任何多余投入，既能實現品牌和用戶的雙贏。
論功能性，『記憶行車』針對的用車場景是上下班通勤剛需，針對性解決用戶駕駛疲勞的痛點，為產品增加賣點。
論商業化，『記憶行車』成本低廉，可以向10萬元級A0、小型車普及，從而實現模型、算法、功能的快速優化迭代。
在本土化方面，『記憶行車』還可以拓展出很多亮眼的玩法。
如“熱門上下班自動駕駛路線分享”，一人跑圖，全城共享。
針對郊游，可以推出“熱門旅游路線分享”，一人旅游，大家抄作業。
再比如“開圖有獎”。
由于路線開發權完全在用戶自己，本身參與路線建設時的成就感就很強，品牌稍加鼓勵，就能實現快速積累數據、訓練模型、優化功能的目的。
根據可靠消息，五菱聯手大疆出品的『記憶行車』功能，將在寶駿云朵車型上全球首發，這也是五菱與大疆合作的第三款量產車。
作為參考，云朵車身長寬高分別為4295×1850×1652mm，軸距為2700mm，電池組最大能量37.9度電和50.6度，NEDC續航里程360/460km，電機最大功率100kW，全方位對標售價11.68萬-13.68萬元的比亞迪海豚。
沒有缺點，既不符合辯證法，也不符合實際。
事實上自動駕駛（高階輔助駕駛）出現那么多年，『記憶行車』的思潮也并非第一次出現。
美國科技初創企業tusimple圖森未來就選擇了“美國熱門貨運路線點對點高階輔助駕駛”技術路線，專注訓練美國最熱門的48條最繁忙的貨運線路，在固定路線上不斷提升數據、算法、模型顆粒度，以實現“建立全美無人駕駛貨運網絡”的商業藍圖。
大疆自家經緯系列、御2行業定制版無人機的“路線巡檢”功能也是一個實際應用。
電網和公路在本質上都是固定路線，無人機路線巡檢既能提高效率，又能降低人員傷亡。
『記憶行車』的缺陷，實際上就藏在題面中。
第一，『記憶行車』積累的地圖并非完整的地圖，不能完全取代高精地圖的概念，也永遠無法做到高精地圖的精度和完整度。
第二，由于需要反復刷圖才能獲得比較良好的體驗，次數越多，體驗越好，這意味著前期用戶可能會有體驗不佳的抱怨。
第三，距離受限，只適用于公司-家、家-學校、公司-學校、家-父母家這種高頻點對點通勤需求，無法達到支持跨省、跨城等高階領航輔助的技術水平和高度。
【 · 編輯總結 · 】
在大家感嘆只有幾十萬的豪華旗艦車型才能實現高階輔助駕駛功能的時候，大疆把智能駕駛的價格打了下來，率先在10萬元的A0級車上實現了L2+輔助駕駛能力。
甚至將高階智駕能力下放到了9萬元級別的“悅也”車型上。
可以說一舉打破了“智能化只屬于中高端車型”的固有格局。
另外，大疆和五菱首創的“記憶行車”概念，正在快速被新勢力們學習跟進。
小鵬汽車就打算于今年第三季度推出基于XNGP的“通勤模式”，宣稱可在任何城市為用戶針對性推送上下班通勤+高頻出行的路線。
從這一角度上，人民的五菱，不僅完成了它自己那一份，還為其他品牌的用戶做出了額外的貢獻。
