<section><section><section><p>前天Banyan2.4.0发布会后，我收到了一些关于GOA的咨询，大概有这么一些：</p></section></section><section><section><p>1、GOA跟AEB有什么区别？</p><p>2、为什么叫GOA？这个名字感觉不太顺口/为什么不用一个别人用过的名字减少传播成本？</p><p>3、GOA很难吗？是不是只要有激光雷达就可以了？</p><p>4、主动安全2.0主要的升级是什么？是不是就多了三个功能？</p></section></section><section><section><p>这一篇先聊聊第一个和第二个问题，三和四随后聊，先说第二个问题。</p></section></section><section><section><section><section><section><p>GOA的中文名称是通用障碍物预警及辅助，英文全称是General Objects Warning and Assist。这里面有几个关键词，第一个是“通用障碍物”，下一段专门说。第二个是“预警”，预警是GOA的一个交互方式。第三个是“辅助”，辅助的意思就是通过制动帮助驾驶员避免事故的发生（全力刹停）或减轻事故的伤害（最大程度降低碰撞速度），具体最终表现是怎样，取决物体的形态、体积、位置、车辆速度、甚至天气和道路路面状况，等等。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/UTIIHPPCxpSm8aE9ZdFmX/6c448a45-2265-43bc-8dc8-44535320b8da.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>对于一个目前还没有标准化规范的主动安全的突破型功能，我们认为，准确、客观的表述其内涵，是非常重要的，即使它听起来不那么性感或者不明觉厉，主动安全传播的意义在于准确表达以及帮助到更多人。</p></section></section><section><section><p>回答第一个问题，本质是“什么是通用障碍物”。</p></section></section></section></section></section><section><section><p>在过去很长一段时间，智能驾驶的感知识别更多聚焦在人、两轮车、机动车、车道线等典型特征，这种识别基于大量数据训练的基础上，但是生活中，参与和影响驾驶的元素，不仅仅只有这些，对于没有“教”过的物体，系统并不能很确定这是什么。这种不确定性，或者说未能达到极高可靠性要求的“识别”，是无法应用于智能驾驶，尤其是主动安全这样严苛的功能上的。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/fyuy350JRU7a-PHOoZYjg/c2966d9a-cb92-40b8-b2ab-a01730ce1792.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><section><section><section><p>从去年上半年开始，NAD架构开始的领先优势开始在智能驾驶的各个产品线体现，全新的融合时序Transformer + Occupancy BEV感知框架完成落地，群体智能不仅在全域领航辅助发挥着强大的威力，对于主动安全的迭代和创新突破，也是如虎添翼。基于Banyan系统全系车辆的顶级硬件能力，智能驾驶过去的诸多瓶颈和限制都在不断被突破。</p></section></section><section><section><p>如果说以前的障碍物检测，是特定的几个类型的训练结果。那么通用障碍物的检测，就是基本上实现全覆盖，核心是回到对车辆是否有安全行驶空间的判断，而不是对特定目标物的判断（当然，这些高频的特定目标物的识别能力也随之提升）。</p></section></section><section><section><p>虽然我们在视频中，展示了对三角牌、水马、锥桶、卧倒假人、纸箱等目标的防碰撞紧急制动，但GOA并不是说是在传统AEB的基础上新增了这些类型的训练和识别，而是这些视频举例的目标，是日常中较为频率高一点或者更有代表性，来更好说明“不可行驶”的空间判断。</p></section></section></section></section></section><section><section><p>龙龖龘的“出战”，更加说明了非定向训练而是基于通用障碍物的检测和响应能力。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/ZOpLAq8ZUggLnXXZnHJ2A/3cfe2a71-9e4f-4f1b-9737-e54a2d4dcfc1.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>GOA的发布，具有非常高的安全价值，从过往的碰撞事故案例数据来看，其中至少30%的驾驶员疏忽导致的事故，GOA都可以避免事故的发生。它标志着主动安全迈向下一个时代，从“对有限的、标准的危险目标响应” 到“对无穷的、非标准的危险目标响应”。</p></section></section><section><p>本次随Banyan2.4.0发布的，是GOA的第一个版本。它支持车速大于35km/h时，最高速度80km/h-90km/h的刹停。（最高刹停车速与目标物体积相关）<br/></p></section><section><section><p>本次版本的物体体积检测能力，实现了前向碰撞场景综合覆盖度80%的要求。无论是视线良好的白天，还是光线昏暗的夜间，GOA的能力，几乎没有差别。在被前车遮挡视野然后迅速驶离后，留给本车的检测时间和响应距离都更加苛刻的情况下，GOA仍然能够在有效速度区间很好的实现安全守护。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/5JmpWdu0Ir3QTvKpF7uR4/072a0dc5-7ae8-426d-9759-72bb5290a30d.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>随着群体智能对主动安全的加持，GOA的响应速度上限、工作车速起点、综合场景覆盖度，都将持续的快速提升。如同全域领航辅助的覆盖速度，主动安全的进化速度，今年也将见证。</p></section></section><section><p>所有搭载Banyan智能系统的&#40493;&#33046;&#20307;&#32946;，都会同等获得这样一个安全价值的增强，即使是2022年3月28日首批交付的ET7。<br/></p></section><section><section><p>能够不断实现更高主动安全能力的“全系标配”，我和我的同事们，都觉得很有意义，也非常开心。</p><div>
      <div id="plv_b4b7a9a956cfacfb9b84147ee3ecb3c8_b" class="embeded_polyv_video"></div></div></section></section></section>

谈谈 GOA通用障碍物预警及辅助

<section><section><section><section><section><p><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1707215922-F03C10CD54051A8F.png" style="max-width:100%;"/><br/></p><p>在2021年初的NIO Day上，&#40493;&#33046;对外发布了二代平台的首款新车——智能电动旗舰轿车ET7。</p><p>ET7是一款具有划时代意义的车型，在智能驾驶硬件搭建上非常具有前瞻性，Aquila超感系统拥有33个感知硬件，超远距高精度激光雷达就包含在其中；Adam超算平台拥有四颗Orin芯片，其中两颗用于智能驾驶，一颗用于群体智能，一颗用作冗余备份。</p><p>此外，还有可持续迭代生长的Banyan·榕智能系统，赋予了&#40493;&#33046;智能座舱持续生长的能力。</p><p>随着ET7发布，包括上述硬件，以及由ICC智能底盘域控制器、空气弹簧+CDC动态阻尼控制系统组合而成的新一代智能底盘硬件系统，都成为了今天AI智能底盘系统和4D舒适领航功能的硬件基础。</p><p>1月26日晚，4D舒适领航功能随Banyan·榕 2.4.0版本推送更新，这是全行业首次实现AI科技加持智能底盘系统。</p><p>目前，可以使用4D舒适领航的车型包括全新ES8、ET7、ES7和EC7，主要针对空悬车型进行推送。</p></section></section><section><section><p><strong>&#40493;&#33046;如何做到首创AI智能底盘？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>纵观整个&#20307;&#32946;行业的发展历程，工程师们为了提升车辆的行驶舒适性，从未停止对底盘悬架系统进行改进和技术升级。如果按照电子技术的发展趋势来看，悬架技术的发展大致可分为三个阶段：</p></section></section><section><section><ul><li><p>在电子技术刚开始普及时，底盘的动态品质主要靠提升机械性能来实现，比如50-60年代的轿车开始使用空气弹簧，但那时候空簧无法主动调节，更多是保持车身平稳，化解路面激励，所以这个时期是底盘技术电子化的<strong>初级阶段</strong>；</p></li><li><p>从70-80年代开始，电子技术的快速发展开启了底盘技术的半智能/“单机”智能时代；到千禧年之后，以BBA的智能空悬为代表，发展到可以通过摄像头扫描识别路况，并主动调整弹簧刚度、减振器阻尼，提升舒适性、平稳性，这一时期是底盘全面电子化进程中的<strong>全盛阶段</strong>；</p></li><li><p>随着&#20307;&#32946;行业的电动化转型，伴随而来的是新一轮技术潮流，&#40493;&#33046;作为技术创新“引领者”，通过对车辆感知系统、传感器系统，以及云端数据进行融合，可提前获取前方道路起伏、颠簸，并前馈调节悬架参数，提升驾乘舒适性和安全性，这意味着&#20307;&#32946;底盘正式进入到了<strong>AI智能时代</strong>。</p></li></ul></section></section><section><section><p>目前在全球范围内，&#40493;&#33046;是首家在智能底盘上使用4D舒适领航+自适应悬架预测控制方案的智能电动&#20307;&#32946;企业，可以说行业意义重大。</p><p>所谓4D，即车身物理层面的横、竖、纵三轴以及时间维度，那4D信息是如何建立的呢？</p><p>通过遍布车身的众多动力学传感器——悬架高度传感器、加速度传感器、轮速传感器，衍生出俯仰滚转角度、横纵向加速度等信号，同时借助外部的摄像头、Lidar等传感器，通过算法端融合这些信号，来准确估计（距离）和预测路面上的颠簸（升程）情况，并送往云端进行融合推理，形成颠簸舒适度图层。</p><p>另外，再通过识别算法+云端联网的方式，&#40493;&#33046;创造性地将车辆行驶过路面的反馈定义为事件，通过识别和融合事件来构建道路事件图层，不断累积的图层也会成为后续车辆用来进行悬架主动调节的主要依据。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1707215872-D9776B77278D27E2.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>多讲两句，目前单车构建4D舒适领航的导航图层，需要在同一地点，经过四次，才能生成。四次怎么理解？</p></section></section><section><section><p>我们的初衷在于通过多次确认来持续维护颠簸图层的数据准确性，并且4次“打点”的逻辑并不是同一辆车在同一个路段经过四次，而是某一个路段，有四辆&#40493;&#33046;车型（空簧+CDC）经过，就可以对颠簸图层进行确认，从而达到实时更新的效果。</p></section></section><section><section><p>还有一点，由于我们的颠簸图层建立在导航地图的基础上，现阶段需要使用导航，才能实现4D舒适领航功能。后续我们会继续推出功能优化和升级，针对用户常开路段，不开导航也能启用4D舒适领航功能。</p></section></section><section><section><p>可能有朋友好奇会说，一个4D舒适领航功能上线，怎么就开启一个底盘AI智能时代了？</p></section></section><section><p>如果将底盘技术的自我迭代、群体智能、更大范围的感知能力作为AI智能底盘的代表性功能，那可以这么说，&#40493;&#33046;的确已经开启了一个全新的时代。这不仅涉及到一个企业的技术储备，包括产业链布局、组织架构布局都要足够强大，才足以支撑一个品牌去做出体系化的创新。<br/></p></section><section><section><p>就像是有一位专家，在给用户实时分析路况，动态调节底盘，时刻保持最舒适的驾乘体验。</p></section></section><section><section><p>而4D舒适领航这个功能的核心价值，就在于我们可以通过AI感知前方路况，像人一样思考，帮助用户把悬架提前调整到最适合当前路况的对应参数状态。</p></section></section><section><section><p><strong>AI智能底盘：想法和算法都是核心</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>接下来讲点硬核的知识。</p></section><section><section><p>4D舒适领航功能的数据融合模块，可以实现多重聚合算法和评估颠簸事件算法的融合，每天采集并处理数千万条道路颠簸事件信息，每条颠簸事件信息又包含数千条车机传感器信息。</p></section></section><section><section><p>每天处理超过数百亿数据量，通过实时和离线大数据分析，最终将颠簸事件聚合结果存储于&#40493;&#33046;私有云上，并下放给终端用户。</p></section></section><section><section><p>利用距离和颠簸事件的类型及特征，4D舒适领航功能可以提前准备空簧高度、主动调整CDC阻尼控制策略等，实现更为精准的底盘悬架调校和最优的行驶舒适性。</p></section></section><section><section><p>这种数据融合的方式创造出了一种多重聚合算法和评估颠簸事件的算法，即：通过空间聚类方法为目标颠簸事件推理类别标签，根据标签聚合事件，为事件颠簸评估活跃指数，建立数据生成与消解的迭代算法，持续提高颠簸事件的置信度。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1707215694-C89AB06F6B168360.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1707215DDFB3E3BDF.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>这套算法支持全自动数据上传、处理，无需人为介入，能够大幅降低数据运维成本。</p></section></section><section><section><p>事实上，4D舒适领航功能也是群体智能的体现，这个核心利益点可以分为两部分：</p><p>第一部分，就是我们怎么样把所有的车辆数据收集上来，然后通过AI识别把需要的数据反馈到地图上，从而将路面反馈数据与车载地图进行融合，这是一个从数据层面构图的过程；</p><p>第二部分，就是我们如何根据所生成的图层去做好车辆的底盘控制，让每一台车根据图层上的颠簸信息去做出对悬架控制的前馈准备。</p><p>在日常驾驶过程中，云端会实时下发车辆前方道路颠簸数据，依照路面颠簸类型，求解车身加速度、位移、速率的最优控制参数，并相应地调节空簧高度和高度、阻尼系数，储备悬架拉伸/压缩行程，提升高度降低行程末端冲击，化解路面激励，让用户的驾乘舒适感有着大幅的、明显的提升。</p></section></section><section><section><p>以上就是4D舒适领航功能两条最关键的链路。</p></section></section><section><section><p>最后，再给大家透露一点开发阶段的秘辛。其实在最开始的时候，我们曾试图通过用激光雷达和摄像头去实现路面感知，但在实际操作中受限于光线、天气等因素，这个方案的识别清晰度达不到设计需求，这也促使我们需要去做出技术层面的突破和迭代——除了感知硬件信息，还纳入了底盘传感器信息。</p></section></section><section><p>最终，经过了几年的深入研发，我们做出了一套传感器融合算法，结合车载传感器、群体智能、云端大数据等一整套完整的AI智能底盘体系，完美实现了这次Banyan 2.4.0发布的4D舒适领航功能，并在2024年初宣告&#20307;&#32946;底盘正式进入了AI智能时代。</p></section></section></section></section>

&#20307;&#32946;底盘正式进入AI时代

一图看懂NOP+

<section style="text-align:left;"><section><p>智能驾驶时代离不开“规控”，但对用户而言，“规控”可能是一个既陌生，却又带有很强技术感知的词语。</p><p>本期Tech Talk，由&#40493;&#33046;自动驾驶研发部门规控团队的B.FAN、E.QIN，以及全域智能驾驶体验团队的S.WANG，为我们解读“规控”的开发逻辑，揭秘NOP+增强领航辅助是如何“开车”的。</p></section><section><section><p><strong>什么是决策规划控制算法？</strong></p><p><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/YCurJXcYC3Pr--3xeXQPg/ddeb6863-81c7-4e59-885d-4c66dd8c7853.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em;"/></p></section></section><section><section><p>规控的全称——决策规划控制算法，对外简称“规控”，它是智能驾驶系统的核心组成部分之一。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/2u4-bmTk8lXJiXT0hK3I6/f924ab06-b0f4-412e-a800-914f7ae8fe8f.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p><font color="#000000">Aquila&#40493;&#33046;超感系统，</font><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">拥有包括超远距高精度激光雷达</span><span style="color: rgb(0, 0, 0); font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">在内的33个高性能感知硬件，</span><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">如果把Aquila&#40493;&#33046;超感系统比喻为智能驾驶系统的眼睛，那么规控就是智能驾驶系统大脑一般的存在。它的职责，是负责安全且平稳地驾驶车辆，让用户享受轻松、愉悦的出行体验。</span></p></section><section><section><p>简单而言，规控算法决定了自车应该何时让行切入车辆、何时变道，以及何时进出匝道；这些驾驶行为指令会传递给车辆控制端，实现细腻的、毫秒级的方向盘转角以及加减速控制。<br/></p><p>因此，规控的聪明程度也决定了智能驾驶系统的舒适性和通行效率的平衡。</p></section></section><section><section><p><strong>如何成为一个优秀的规控算法？</strong></p><p><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/JyPUPQB5GjxxMa2jRkgIb/3956e5ed-7990-4840-8b09-e4f35be788bd.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em;"/></p></section></section><section><section><p>智能驾驶系统能够像人一样实现自如地开车，至少需要满足两个条件。<br/></p><p>第一，是否能够像人一样获取周围的环境信息；第二，则是构建像人一样的思考方式和驾驶行为。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/9FeR_OrPl_Ux9vEg8bhYC/feed436a-29a9-434b-b747-0a5a70b59095.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>NOP+增强领航辅助功能开启状态</p><p>关于智能驾驶系统对自车周围环境的感知，可以在<a href="//app.nio.com/app/community_content_h5/module_10050/content?id=527922&amp;type=article&amp;is_nav_show=false&amp;wv=lg" target="_blank">《&#40493;&#33046;眼中的世界，有多特别？》</a>这篇文章里找到答案。不过要让其构建像人一样的思考方式，就需要投入研发精力，至少做到以下两点。<br/></p><p><strong>第一，理解什么是优秀的驾驶行为。</strong><br/></p><p>优秀的驾驶行为由诸多要素组成，其中最重要的就是安全。智能驾驶状态下的车辆，需要在复杂的环境中保持和其他交通参与者安全的交互，尽可能地平稳驾驶，并且高效的到达终点。因此，安全、平稳和高效，这三点就成为了智能驾驶规控模块的开发目标。<br/></p><p><strong>第二，构建类人的驾驶思考方式。</strong><br/></p><p>这一点尤为重要。智能驾驶系统需要模仿人类驾驶员的思维方式，比如在获知驾驶目的地信息（导航），当前所处位置（定位），和周围环境信息（地图，感知）后，要进行分层级思考。<br/></p><p>这个思考的过程可以分为三个阶段，比如思考是否该进行超车、让行、换道的决策规划阶段；思考安全、舒适、高效的运行轨迹规划阶段；以及车辆如何执行指令的控制阶段。</p></section><section><section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/ZzQgbmQPPfTJt94Bh4Qmr/72de61cd-bedb-4ffe-9d71-3c3372552b7f.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section></section></section><section><p>智能驾驶系统规控工作流</p><p><br/></p><p>基于上述三个层级的思考，接下来为大家展开详细聊一聊。<br/></p><p>首先，我们来拆解<strong>决策规划（Behavior Planning）</strong>。NOP+的决策规划不仅包含对周围其他交通参与者行为的预测，也包含自车行为对周围环境造成的影响。对所有这些自身和其他因素进行整体建模，便构成了NOP+的决策预测一体化。<br/></p><p>好比棋手对弈，<strong>我们无法百分百精确预测对手下一步到底会怎么走，但通过对棋局当前形势的推演，优秀的棋手知道怎么出手会获得更高的胜率</strong>。因此，智能驾驶系统的决策目标就是更加细致、深入地判断“棋盘的‘势’”，即形势和收益。<br/></p><p>为了能得到更高的胜率，智能驾驶车辆需要精确的识别与认知周围环境——类似棋盘中棋子的摆放位置；以及和障碍物之间的博弈关系——下这步棋后对手会怎么落子；在思考完成后需要在有限时间里选择合适的响应行为——下棋的策略。<br/></p><p>在下面这个换道场景中，NOP+的算法在识别到前方慢车以及左方、右方和后方的车辆、环境信息后，会“观察形势”，推演执行不同驾驶行为可能发生的结果。</p></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/ZpdLlmvbeSQQ94_n-8wHA/91909802-ba3b-46ec-ad63-24004f9b07db.gif?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/><i></i></section></section><section><section><p>这就是“博弈推演”，权衡利弊后，最后以安全、舒适的方式完成换道。<br/></p><p>NOP+的决策算法需要考虑环境中所有可能发生交互的障碍物，当环境发生变化时，交互决策需要考虑的因素将会以指数级别增加。<br/></p><p>比如在当前时刻，有10个障碍物需要考虑是否避让，那么决策的复杂度是2^10=1,024；在接下来（1秒、2秒......5秒）的每一个时刻是否要进行避让时，复杂度将会变成1,024^5，大约是10^15。<br/></p><p><strong>优秀的司机往往能够通过预判性驾驶来降低风险，提高通行效率和舒适性。因此，思考得越深，NOP+的驾驶行为预判就越好。</strong><br/></p><p>一个优秀的棋手，每次落子前大约会推演5-8个回合的“博弈”，而智能驾驶需要在&lt;0.1秒的时间内完成更复杂的推演。为了能在超过10^15量级的策略中快速找到最优解决方案，除了更强的硬件算力，更重要的是NOP+规控算法的设计与提升。<br/></p><p>事实上，NOP+的决策算法用百万量级的自动驾驶数据进行不断的训练学习，总结出“定势”并记录下来，从而在决策树中实现快速精准的搜索。我们将这个过程称为：<strong>价值网络学习（Deep Learning Policy Network）</strong>，即通过深度学习网络，去学习优秀司机对于驾驶交互的判断逻辑。<br/></p><p>随着系统硬件能力的提升和数据的积累，在NOP+决策系统中考虑的因素也会更加的细化，从而能在千变万化的世界中寻找出最优的决策。<br/></p><p>在拆解决策规划后，我们来看看<strong>运动轨迹规划（Motion Planning）</strong>是如何工作的。<br/></p><p>当车辆得到最优决策后，运动轨迹规划模块需要将其转化为车辆可以执行的行驶路径。<strong>一个好的行驶路径需要在安全的条件下尽量优化路径的安全度，平滑性以及通行效率。</strong><br/></p><p>比如以下拥堵场景跟停的场景中，车辆在规划合理的刹车力度时，不仅需要考虑前车的距离，也要尽可能的优化减速度的变化幅度，做到安全平稳舒适的刹停和起步（如Gif图中左下方平滑的蓝色加减速曲线）。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/HOjAL2iBB2ewsSfbBV29p/7beba357-82b6-4a96-bfed-9bb388620bef.gif?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>优秀的驾驶是在安全、遵守交通规则的前提下，尽量在效率和舒适中达到平衡。但是在不同场景中，效率和舒适的平衡又是不一样的。<br/></p><p>比如北京、上海的道路和乡村道路就很不一样。在拥堵环境下，普通的城市道路和环路、高架又有很大区别。因此需要通过数据分析更深层次地理解周围环境，在诸多因素中自适应地去调节平衡关系。<br/></p><p>例如，在Banyan 2.0.0的拥堵跟车场景中，系统通过大量数据学习老司机开车的驾驶方式，从而获得安全、平稳、舒适的驾驶体验，随着数据的积累，体验还可以不断进化。<br/></p><p>最后一个层级，则是对指令的<strong>控制（Control）</strong>。在系统做出运动轨迹规划后，需要控制让车辆按照预判完成相应的动作。“控制”会系统性闭环考虑车辆的运动状态，以便更好地执行指令，达到“手脑一致”。</p></section></section><section><section><p><strong>NOP+：追求连续的点到点驾驶体验</strong></p><p><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/6o3r3dbwp8mn9vrZcQAlg/cc86f704-496c-4171-b6b3-e1cb02412bff.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em;"/></p></section></section><section><section><p>传统的辅助驾驶研发，往往以单一功能为原点（例如大家熟悉的ACC自适应巡航，LKA车道保持辅助，LCC车道居中辅助等），实现特定场景下的辅助驾驶。<br/></p><p>但是，做好每一个单点功能，是否就能够算智能驾驶？答案是否定的，现实远比想象的更难！<br/></p><p>首先，现实中的场景往往更复杂，要求有多个单点功能的组合。试想一下人类的驾驶行为，变道时目标车道有前后车的情况下，不仅仅要考虑变道的空间是否足够，还需要考虑前后车未来的运动轨迹和速度变化。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/ZZTM5-YUSNvO4VSC5f3JV/e6e46b0a-6136-400a-bc50-7d6590557b97.gif?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/><i></i></section></section><section><p>除了思考复杂的道路场景，<span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">NOP+还会根据天气因素来控制车速，</span><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">安全始终是摆在首位的，</span><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">如果此时第三车道也同时有车变道汇入呢？如果变道发生在汇入口附近呢？多种场景组合在一起会让功能开发的复杂度呈现指数型的上升。</span></p></section><section><section><p>其次，场景变化存在连续性。单点开发的功能往往存在功能或状态的离散变化，在适配体验的过程中衔接并不连续。比如，单点开发上下匝道会由于状态的切换导致成功率下降。<br/></p><p>NOP+通过整体开发统一建模的方式克服了上述痛点。就好像2000年初的手机智能化，厂商往往以某一个功能，如发短信、打电话、玩游戏、发邮件的角度进行功能开发，而今天大家显然聚焦在打造一个高效互通的平台系统上。<br/></p><p>实际上，我们就致力于将规划控制模块打造成类似的平台。它能够覆盖更多的功能，接受不同的感知源输入，在硬件不断迭代和数据不断积累的基础上，还能让规划控制算法自主进化和学习，为适配更复杂的驾驶场景提供底层原子化的能力和操作系统。<br/></p><p>通过解读“规控”的开发逻辑，不难发现，一套优秀的规控算法能为智能驾驶系统赋予思考逻辑，这也是NOP+能够脱颖而出的关键。</p></section></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/BI9PQSxDeu5KbgI_Mna4F/1e18b1e6-7bc4-429e-b340-32f8a8246d4d.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>最后，再分享一组数据给大家。<strong>截至2023年8月，NOP+累计使用里程超过8,300万公里，当下它正以每周超过500万公里的速度快速“成长”。</strong><br/></p><p>NOP+的目标很清晰，就是为用户在日常通勤及长途出行中，提供更安全、轻松、愉悦的驾驶体验。</p></section></section></section><section><section></section></section>

Tech Talk｜NOP+是如何“开⻋”的？

<p>2023年9月21日，在NIO IN 2023 &#40493;&#33046;创新科技日上，&#40493;&#33046;正式发布智能电动&#20307;&#32946;整车全域操作系统天枢SkyOS。&nbsp;</p><p>天枢SkyOS是首个智能电动&#20307;&#32946;全域操作系统，可为用户提供安全、智能、丝滑的驾控体验，建立全方位的、立体的技术体系，使得各种设备能够有机地融合在一起，实现高效、安全的的协同工作。天枢SkyOS全功能量产将在NT3平台车型上实现。</p><p>天枢SkyOS构建起1+4+N技术集群，涵盖车控、智驾、座舱、移动互联等多个领域，是全面且领先的智能数字技术基座。</p><p>“软件定义&#20307;&#32946;”是智能电动&#20307;&#32946;的必要条件，其中最底层、最核心的技术是整车操作系统。天枢SkyOS实现了软件定义&#20307;&#32946;分层解藕的架构设计，能将车辆功能开发与车辆平台的生命周期分离，为用户提供更高效的升级和增加软件价值。同时，天枢SkyOS衔接整车全域硬件与软件，解决了智能电动&#20307;&#32946;不同域的安全性、实时性、和应用的复杂性的需求。</p><p><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/undefined/smart-tech/1706107318-7006D991E79A6506.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></p>

&#40493;&#33046;发布智能电动&#20307;&#32946;整车全域操作系统天枢SkyOS

<section><section><section><section><section><section><p>9月21日，&#40493;&#33046;在“NIO IN 2023 &#40493;&#33046;创新科技日”上宣布，首款自研芯片激光雷达主控芯片“杨戬”10月量产。</p></section><section><p>“杨戬”芯片是&#40493;&#33046;智能硬件团队发布的第一颗自研芯片，8核64位处理器，配备了8个9bit的AD模数采样，每通道采样频率高达1GHz，可高效捕获激光回波信号。</p></section><section><p>强大的计算能力加持下，“杨戬”芯片对点云处理延迟优化30%，每秒处理点云能力高达8百万点，并可同时接收原始数据和点云数据，为整个系统提供更好的数据闭环迭代,同时降低50%的功耗。</p></section><section><p>芯片强大处理能力也帮助AD应用定制更加丰富的点云特征，进一步提高感知系统的精度和可靠性；横向120度、纵向9.6度的有效ROI覆盖以及7回波处理能力，也使得AD可以支持更复杂甚至恶劣的行车场景。</p></section><section><section><img src="//cdn-udp-public.nio.com/gaia/1Ow1nIh-zE6hUl3-BzXPd/b381cfba-24a4-4fd3-a057-057c1477ecb1.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section></section></section></section></section></section>

&#40493;&#33046;首款激光雷达主控芯片 “杨戬”正式发布

ET7自动驾驶黑科技揭秘｜超远距高精度激光雷达

<section><p>2024年1月1日后，非BaaS永久升级服务规则有所调整，<strong>购车发票日期在2024年1月1日（含）之后的车辆，开票日期满一年后，方提供非BaaS的永久升级服务。</strong></p></section><section><section><p>如需下单100kWh非BaaS永久升级服务，可前往爱车-车商城-充电补能-电池升级-永久升级（非BaaS用户）完成下单。</p></section></section><p><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634449-79001A0151547BC5.png" style="max-width:100%;"/><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634448-D9EAEA3F5CF61457.jpeg" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em; max-width: 100%;"/><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634329-81CD0B96BE9F72E5.jpeg" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em; max-width: 100%;"/><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634771-6E1DA315B47EAA21.png" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em; max-width: 100%;"/><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634791-92D131B265ACE6A4.jpeg" style="font-size: 1rem; letter-spacing: 0.00938em; max-width: 100%;"/><br/></p><section><section></section></section>

100kWh电池升级方案-服务规则调整

<section><p>大家好。</p></section><section><section><p>距离上一次公布全域领航辅助NOP+的进展已经过去15天。前几天，我们新增释放124,551公里全域领航的城区路段，累计开通城区里程达319,821公里，再次刷新了15天前的“年底完成25万公里城区领航路线验证”的目标。这些路线的释放也使得截止到今天，我们实现汇路成网的城市新增了74座，总数达到208座。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634631-F951A7F65313ACD9.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>这不仅仅是里程和城市数量的增加，也是不断在进行自我超越，每一座被定义为“汇路成网”的城市，主干道覆盖率最低标准从15天前的85%提高到了90%。本次新增的124,551公里，其中66,272公里就来自于74座新增的汇路成网城市。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634719-70471CEC2BA25B1B.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>同时，我们也在持续提升所有城市的里程总量及道路覆盖率：新增释放里程中有58,279公里来自于上一批134座城市的路网加密，这些城市的城区总里程环比增长30%。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634709-F01EF34BEE32C48B.gif" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634225-4B7C97643FB0B1C5.gif" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>之所以仅用15天就提前超额达成“新版”年度目标，是因为通用能力和群体智能的提升速度远超预期，从而让更多的场景能够得以覆盖，带来验证里程的急剧提升。其中，新覆盖的场景包括了“无图”城市的主干道复杂路段与路口，和以双向两车道为代表的支路。以上海为例，15天时间里，城区里程从10,284公里增长至19,031公里，涨幅达85%。其中城区主干道覆盖率从92%提升至超99%，包含主干道和所有支路的全量城区道路覆盖率从42.4%提升至78.4%。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705634567-BEEB9D03D9341FD4.gif" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>接下来，全域领航辅助NOP+将很快进入全新的阶段：验证里程数量和覆盖的城市数量在不断刷新的同时，通用能力支持到每一条道路，真正的全域终将到来。</p></section></section><section><section><section><section><section><section><section><section><p>过去一个多月，在更多先锋领航用户的支持下，我们通用能力的迭代已经进入新的阶段，各项性能指标均取得了显著的提升。接下来，我们将在全新版本完成备案并推送后，邀请更多先锋领航用户参与进来，请大家关注用户领航团团长<a>@团长Steven</a>&nbsp;后续发布的招募推文。</p></section></section></section></section></section></section></section></section>

全域领航辅助｜32万公里208城，再次提前超额达成

<section><p>大家好，我是少卿。距离9月21日举办的NIO IN 2023 &#40493;&#33046;创新科技日已经过去三个月，让我来为大家同步一下&#40493;&#33046;智能驾驶的最新进展。</p></section><section><section><p>首先，我们在11月FOTA升级的Banyan 2.2.0版本中，上线了高速服务区领航换电PSP Beta功能（以下简称PSP），实现了高速换电场景的全流程自动化和全程领航体验。目前已有29座高速换电站支持PSP，更多的站点覆盖已经展开，在即将到来的NIO Day 2023，如果您自驾前往西安，无论是从京津冀出发，还是长三角出发，或者珠三角、成渝出发的朋友，都可以在抵达西安前，去打卡各自路线上的领航换电站点。同时，也对高速环境下的领航辅助功能做了进一步的体验优化，在防御性驾驶、变道超车、跟车等方面更加得心应手。</p></section></section><section><section><p>在即将全量推送的Banyan 2.3.0版本中，增强领航辅助NOP+正式更名为“全域领航辅助NOP+”（以下简称NOP+），并为用户提供覆盖高速、城区和换电场景的全域领航体验。基于&#40493;&#33046;智能驾驶统一的技术架构NADArch，NOP+支持车辆在城区道路上依据设定的导航路线，自主完成如路口通行、导航变道、超车变道、绕行车辆等驾驶任务，并具备面对施工区域、异形障碍物等场景的安全避让能力，提供连通地面道路与城市快速路、高速公路的点到点辅助驾驶体验。</p></section></section><section><section><p><strong>群体智能，快速覆盖</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>在NIO IN上，我们介绍了&#40493;&#33046;全系NT2车型标配的群体智能芯片与云端超算所构成的群体智能系统，这是我们能提前达成，并且远超当时设立路网进化目标的关键。</p></section></section><section><section><p>这两个月里，我们收到了超过3万条用户心愿路线，西起乌鲁木齐，东至威海，北抵哈尔滨，南临三亚。心愿单的分布情况成为了我们进行路线开通的重要参考。</p></section></section><section><p>结合车端通用能力、群体智能系统和用户心愿单，我们“按路开通、路线共享、汇线成网”的拓路方式在近期连续取得较大进展：<br/></p></section><section><section><section><section><section><p>6月30日，我们在上海完成城区领航路线验证807公里；</p><p>9月27日，上海、北京两地累计验证路线6,457公里；</p><p>11月19日，累计验证路线34,477公里，遍布于17座城市；</p><p>11月29日，累计验证路线124,343公里，遍布于75座城市；</p><p>截至今天零时，累计验证路线195,270公里，遍布于134座城市。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705631980-C7EA7A022B8A6FDA.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>我们有信心在年底前，完成25万公里的城区领航路线验证，遍布到200座城市；到2024年第二季度，将完成40万公里的城区领航路线验证，遍布到超过230座城市。这意味着届时，我们96%的用户常驻地城市，都能实现汇路成网。</p></section></section></section></section></section><section><section><p>群体智能系统的进化效率和覆盖广度超出预期，验证了群体智能系统的扩展能力和潜力：得益于NT2全系标配所带来的超大规模分布式算力，群体智能不止在一二线城市可以提高道路覆盖率，更是可以具备将NOP+的覆盖渗透到更多的县城、乡镇的能力。在常规测试车辆短时间内较难触及到的地区也实现了更加快速的开通。与此同时，我们也特别感谢在日常行驶中协助&#40493;&#33046;完成道路验证的用户朋友们。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705631551-C400160A8BE0BC53.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>随着群体智能系统的持续运作，全量用户及我们测试车队的里程和覆盖范围不断增长，城区领航路线开通的里程数、遍布到的城市数量以及用户的体验都将越来越好。</p></section></section><section><section><p><strong>全域可用，分批开通</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>在最近一个月，先锋领航用户已经在全国多个城市开启NOP+的试用，他们给予的鼓励和提出的宝贵意见，都在鞭策着我们持续优化功能体验。</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">随着Banyan 2.3.0版本的到来，我们会逐步扩大先锋领航用户的规模，邀请更多地区的用户朋友们加入。城区的场景复杂多变，道路千万条，安全第一条。我们将在邀约的过程中参考大家的地区分布、往期参与情况、历史反馈以及智能驾驶安全习惯等，进行定向邀约。后续我们也会开启领航招募，请大家关注用户领航团团长</span><a style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">@团长Steven</a><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">&nbsp;后续发布的招募推文。</span></p></section></section><section><section><section><p>后续关于NOP+的进展，包括开通里程的更新，会定期跟大家沟通，也欢迎大家多提意见。</p></section></section></section>

全域领航辅助｜超3倍完成年度目标，提速规划节奏

<section><section><p>随着NIO Phone正式上市，大家已经感受到&#40493;&#33046;智能电动&#20307;&#32946;与NIO Phone的全景互联带来的全新体验，高效、智能、场景全面的车控功能收获不少车主的好评。这些功能的实现，离不开NIO Link&#40493;&#33046;全景互联技术的应用。</p><p>本期Tech Talk，我们邀请到&#40493;&#33046;NIO Link互联与手机系统负责人王晓铁，为大家解读NIO Link&#40493;&#33046;全景互联如何解决跨端服务难的问题。</p></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705650808-B837D22BB2437303.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p><strong>使用跨端服务有多难？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>新技术和新产品不断推出，个人设备越来越多。电脑、手机、手表、耳机之间可以实现互联和协同。但当这些设备与车连接，功能少不说，连接不稳定、指令不生效，像回到原始社会。</p><p>车控难用，对于任何一位车主而言都是老生常谈的话题，这主要是受限于传统的车控原理。</p><p>传统车控是通过App给云端发送指令，云端将指令发送到车，车再响应做出对应动作来完成车辆控制。这种传输方式弊端有很多，比如手机信号不好，连接超时、多设备冲突时，云端指令就无法送达车辆，严重影响用户体验。</p><p>NIO Link就是支持车、手机，以及其它IOT设备全景互联而自研的一套技术栈。为让跨端服务智能起来，不仅需要解决设备连接问题，更需要将设备的软硬件能力融合打通。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705650059-C06CA6929D717FD4.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p><strong>设备能力融合，产生“化学反应”</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>与App不同，NIO Link不是简单地把设备相互连接，实际上它是通过“融合”产生“化学反应”。</p><p>举个例子，用户的每个设备都有自己的算力、输入和输出（IO）能力，传感器及数据集合。把这些设备和数据都通过融合打通以后，车端的能力被拓展，变得更智能。</p><p>座舱拥有强大的电源供应、震撼的7.1.4沉浸声音响系统、丰富可调节的座椅。与座舱相比，手机则拥有更丰富的传感器和通信能力，可以“感知”到环境或状态变化，并把这种变化同步给座舱。</p><p>比如在座舱内，用户对车控的需求比较复杂，不同座位有不同功能，不同功能还有不同的档位。对手机App而言，要精准理解用户需求是一个难题。NIO Link的车手互联，就是通过UWB模块（超宽带无线载波通信技术）、座椅信号、陀螺仪、加速度计综合判断实现了对座位的智能识别——手机在哪个座椅使用都能快速识别，最终给用户提供个性化的车控功能。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705650004-FBBC22582667FA70.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><p>总之，NIO Link就是把不同设备的信息和资源共享起来，并充分发挥不同设备外设/算力的优势，让用户可以随时随地在合适的设备上使用到自己想要的服务。</p></section><section><section><p><strong>建设一条设备连接的“高速公路”</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>或许在体验过基于NIO Link的车手互联功能后，有人会提出疑问：延迟这么低，是如何实现的？</p><p>实际上，通过Wi-Fi或者蓝牙，手机与车连接并不难，难就难在如何保证低延迟和稳定。</p><p>通过单一通信方式连接易造成数据拥堵，尤其是天空视窗功能对延迟的要求很高。因此，NIO Link的SkyBus互联协议，为跨端传输设计了“不同的车道”，根据数据量大小，物理层会安排不同车道传输通信——各车道有序传输，拒绝堵车，最终把天空视窗的时延做到了50毫秒，处于行业第一梯队，达到了我们的发布标准。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/170565139D73E.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>此外，工程师们创造性地把车端SOA技术应用到了跨端连接领域。SOA技术是基于车的原子化能力的语言，每个服务组件都有独立的功能，可组合、可扩展，就像中文拼音一样可以灵活组合，只要我们掌握拼音字母和规则，就可以拼出丰富含义的句子，这就大大提升了信息传输的灵活度。</p><p>车端和手机端统一使用SOA技术，让手机可以作为一个访客融入到车端，更方便地访问车端的数据和功能，降低移动互联功能的迭代成本，功能常用常新。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651563-6CA25EA763C2EF3A.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>在解决了传输速度、灵活度、迭代成本后，数据传输的“高速公路”就建成了。车、手机，以及其它IOT设备相互靠近就可实现互相扫描、发现、连接，带来自动、无感的体验。</p></section></section><section><section><p><strong>从硬件底层构建安全屏障</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>当端与端的数据开始流动后，我们就不得不面对信息安全和隐私问题。</p><p>我们团队希望在带给用户无感体验的同时，也能让用户放心、踏实的使用车手互联功能。从一开始，工程师就基于跨端认证、端端加密等技术构建了全链路安全，车手互联的功能都是基于该安全架构实现的。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651550-570B398D6ED0E9E7.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>在跨端传输开启前，互联设备会进行跨端认证，确保目标设备安全可信。</p><p>为此，&#40493;&#33046;自研了账号认证体系和可信设备认证技术，其认证的核心逻辑和算法是运行在TEE可信执行环境。TEE环境独立于操作系统之外，仅用于安全服务。</p><p>由于TEE与操作系统硬件级隔离，可以避免设备受到外部、自身系统和自身硬件的攻击，这在金融领域已有较多应用。跨端认证通过后，端与端传输才会发起，确保用户数据只在同一账号下的用户信任设备间传输。</p><p>与此同时，个人敏感数据也不会上传云端，而且在跨端传输时会做端端加密，避免敏感数据在传输过程中被截获。当数据到达目标设备后，才会调用TEE环境的密钥和算法进行解密，构建全链路安全。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651970-E807F77A93268050.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>NIO Link&#40493;&#33046;全景互联体现了&#40493;&#33046;对移动互联体验的探索和追求，我们希望充分发挥不同设备的优势，让用户可以随时随地、自由地在合适的设备上使用到自己想要服务和功能。工程师们重点打造的NIO Link应用，未来会支持更多的应用在设备之间流转，提供移动互联全新体验。</p></section></section></section>

Tech Talk｜车与手机的全景互联是如何实现的？

<p><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651792-FF09F3B3681A3B6E.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></p><section><section><section><section><section><p>9月12日，一代车型用户已经通过FOTA方式，收到了&#40493;&#33046;智能系统Aspen 3.4.5以及Alder 1.2.5两个全新版本车机系统的推送。</p><p>相信各位老用户对于这次推送都抱有极高的期待，因为此次更新除了覆盖智能座舱、驾驶辅助、NOMI等功能的体验升级，还包含了驾驶体验层面的优化提升——尤其是空气悬架的舒适性提升。此项更新，将惠及超10万辆“老款866”车型。</p><p>在Aspen 3.4.5和Alder 1.2.5版本推送更新后，“Tech Talk”邀请到&#40493;&#33046;车辆动力学调试开发组的产品体验经理吴泓年，让他和大家聊一聊，一代车型NT1智能架构空气悬架优化的那些事儿。</p></section></section><section><section><p><strong>媒体和用户普遍反馈“有换了台车的感觉”</strong></p></section></section><section><section><p>此次两个系统版本更新，将一代车型的空气悬架响应速度和面对颠簸路面的应对策略全面优化，让车辆在舒适模式时更张弛有度，而在运动模式时更硬朗清晰，提升了整体驾驶的悬架舒适性。</p><p>简单来说，就是当车辆经过颠簸路面时，车身比之前更加平稳，尤其是车身晃动收敛更好。在此之前，一代车型的空气悬架在高速通过桥梁（抛跳）、接缝等路面时的车身起伏现象，现在经过全面优化，已经得到了明显缓解甚至消失于无形。</p><p>在Aspen 3.4.5、Alder 1.2.5版本更新正式推送前，主流&#20307;&#32946;媒体、KOL以及&#40493;&#33046;用户领航团的伙伴们已先行对空气悬架体验优化的第一代ES8进行了试乘试驾，大家普遍如是反馈“升级后空气悬架提升明显”，甚至有媒体提到“有换了台车的感觉”。</p><p>当然，大家也不约而同地给&#40493;&#33046;“还在不懈努力地为2018年交付的一代车型驾乘体验进行升级”点赞。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651879-94FD3740DAB89415.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p><strong>第一代ES8全系标配空气悬架，重写市场竞争标准</strong></p></section></section><section><section><p>在第一代ES8问世之前，空气悬架的“上车”门槛还集中在50-60万元甚至更高的价格区间，而且也只有一部分豪华车型才会提供标配或选配主动式空气悬架。而2017年底发布的第一代&#40493;&#33046;ES8，将空气悬架作为全系标配写进了配置单。</p><p>除了空气悬架，第一代ES8还整合了独立的底盘电子控制单元ECU，可以理解为ICC智能底盘域控制器的初代版本，让当时的空气悬架拥有了属于自己的“大脑”，能够更聪明、更快速地响应车身动态对底盘悬架的控制需求。</p><p>直接体现之一，就是能够以每秒100次的速率检测车身横向和纵向加速度，并通过CDC连续阻尼可调主动式电子减振器进行实时阻尼（软硬）调节。</p><p>此外，通过对车身高度的调节，也会为不同的驾驶场景提供合适的支撑度——车身低带来空气弹簧更高的刚度；标准高度时空簧刚度则降低，为车辆带来更柔顺的滤振性能。</p><p>实际上，空气弹簧和CDC搭配，还可以根据路况、载荷、车速和驾驶模式进行自动调节，即使路面再颠簸，也能稳健前行。</p><p>彼时的第一代ES8，被用户赞誉为“上得街道、下得赛道、也爬得山路”。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651431-D3512FF78772FC45.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>例如，其空气悬架的“轻松进入”模式能够在停车时自动降低50mm车身高度，让驾驶者和乘客上下车姿态都更优雅、方便；空簧配合CDC主动式电子减振器，一键切换至运动模式，过弯时能获得更快的转向响应和更好的变道反应，减小侧倾角保证驾驶安全，即便是一台车身长度超过5000mm的大车，也能在城市里闪转腾挪、游刃有余。</p><p>在通过崎岖路面时，主动式空气悬架也会根据路面情况实时、主动地调节悬架软硬，过滤掉多余的颠簸，带来如履平地的驾驶感受。</p></section></section><section><section><p><strong>NT1智能架构常用常新，空悬升级“老车”脱胎换骨</strong></p></section></section><section><section><p>在经营理念上，&#40493;&#33046;“以用户为中心”，因此为用户带来驾乘体验的持续提升也被视作一项长线任务。</p><p>这一次空气悬架体验提升，主要针对舒适、运动和介于两者之间的节能模式——共3种驾驶模式下，涵盖平整柏油路面、水泥接缝路面、桥接接缝抛跳、颠簸坑洼路等不同工况下的空气悬架表现进行了全面升级。</p><p>在舒适和节能驾驶模式下，无论路面条件如何，改善后的空悬在中低速时都可以很好地化解路面起伏，使车身控制更加平稳，同时中高速下车身俯仰和侧倾也更小。</p><p>其中，舒适模式通过对路面颠簸冲击的柔化处理，实现了车身运动舒缓且呈现出非常高级的呼吸感。节能模式的空悬反馈也更有韧性，车身的动态表现更加均衡。</p><p>在通过井盖、减速带，以及连续减速带等颠簸、坑洼路面场景时，轮胎接触不平整路面后传递到车身的冲击更柔和，舒适性提升明显。尤其在应对连续凹凸路面上，车身的起伏感大幅降低，车身上下运动收敛更积极，避免了过多晃动带来的“船感”。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651763-3B05BB490AA19B36.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><p>这些空悬的具体改善，离不开空气弹簧和CDC主动式电子减振器在软件层面逻辑和标定的优化。</p><p>我们将空气弹簧高度控制精度提高了40%，从而使四轮悬架刚度均一、稳定；同时，提高了CDC减振器针对车辆姿态的修正速度和精度，保证车身动作被更好地抑制，同时前后轴的阻尼优化也让车身更平稳。</p><p>比较明显的感受变化是，驾驶“老款866”配备空悬的车型通过粗糙的柏油路面时，空气弹簧高度及刚度的精准控制和悬架整体刚性及阻尼设定，能够更好地隔绝细碎颗粒感传递。</p><p>而在通过路面接缝时，虽然可以听到轮胎的撞击声，但体感要比目视更柔和，路面隔绝感大幅度提升。这当然离不开空簧高度控制的均一稳定性，使空气弹簧性能管理在目标预期内，轻松应对复杂道路环境切换，甚至包括换电在内的各种场景。</p><p>最后来聊一聊运动模式。在保证足够贴地路感的同时，运动模式降低了车身动作速率，实际上也是一种提升舒适性的方式。</p><p>同样当轮胎通过井盖、减速带以及连续减速带等颠簸、坑洼不平整路面时，CDC的阻尼调节会更积极，在保证操控性的同时，路面颠簸带来的冲击质感更厚重，隔绝感更好。而面对凹凸路况，空悬对车辆抬升/落下的承托感更高级，同时速率偏运动型车的紧致感，降低拉扯感和不适感。</p></section></section><section><section><img src="//zhiweini.cn/cdn-static/mynio/cms/zh_CN/smart-tech/1705651319-40E471035D5DE23F.jpeg" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><p>一系列针对空悬的更新，足以持续刷新老用户对驾乘体验的期待和向往。只要用户对驾乘体验提升和对愉悦生活的向往不变，我们仰望星空、脚踏实地的初心就不会改变。</p></section></section></section></section>

Tech Talk | 一代车型空悬如何实现精进？

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