技术要服务于人才有意义，“重感知”技术路线的价值体现，也必须遵循这个逻辑。
从技术难度角度看，关于智能驾驶体验，随着高速公路智能辅助驾驶以及特定环境下的智能辅助驾驶（比如智能泊车）逐步普及，城市智能辅助驾驶是未来的重要攻坚领域。
从使用频率角度看，现在大部分人的生活圈是在城市内，智能驾驶辅助如果不能提供高质量服务体验，可能会稍显鸡肋。
从车企竞争力角度看，随着汽车市场在电动领域的渗透率逐步到30%以上，中国企业扎堆推出30万以上的车型，如何体现车型的高智能服务体验，城市智能辅助驾驶是一个非常重要的竞争要点。
讨论“重感知”技术路线是不是智能驾驶的最终选择，我们很有必要先看看它的实现难点在哪里，不同技术路线的区别是什么，以及这一技术是否能够为用户带来价值。
因为，有实现价值和实用价值的技术路线，才有可能成为车企的最终选择。
一、城市智能辅助驾驶攻关难
虽然各大车企都知道城市智能辅助驾驶很重要，但实际上将其城市智能驾驶功能量产落地真是寥寥无几，截止目前仅有3-4家，说明这真的是“知易行难”。
但令人惊喜的是，最近魏牌也公布了自己的城市NOH功能内测视频，在这段放出的视频中，可以看到搭载城市NOH功能的摩卡DHT-PHEV激光雷达版已经可以在0接管的情况下顺利行驶，顺利完成保定市区长度达到17公里的城市道路。途中经过了31个红绿灯，有6次十字路口的左右转弯。摩卡激光雷达版保持适中的速度，以比较流畅的节奏顺利完成了整段测试，魏牌城市NOH的精彩表现给观众留下了深刻的印象，很好地体现了技术服务于人的理念。
但尽管都是城市智能辅助驾驶，此技术与彼技术还是有区别的。比如，魏牌和新势力品牌XP虽然都采用的融合感知的技术，但是两者就各有侧重点，魏牌更加偏重感知，而XP则偏重于高精地图。那么不同的技术路线会给城市辅助智能驾驶带来哪些影响呢？
二、为什么“重感知”路线受到青睐？
先来看看不同的技术路线各有什么特点。
从全球范围来看，从高速智能驾驶辅助往城市智能驾驶辅助发展，美国的T品牌是国外率先采用摄像头视觉为主的新能源车企，是“感知”路线的先行者。
与重感知相对的，则是强调“预先采集信息”的高精度地图方案。但是现实来看，不依赖高精地图，使用标精地图则是有两个好处：a、可避开高精地图带来的政策审批局限性，使得方案能快速落地更多的城市；b、减少高精地图带来的成本和以后固定时间的更新维护。并且随着激光雷达开始使用后，汽车的高精度感知能力大幅提升，为“感知”路线注入了一支强心剂。
2022年很多企业都开始尝试围绕感知来构建技术。除了新势力汽车之外，在智能驾驶方面投入大量资源的企业也包含了魏牌。摩卡DHT-PHEV激光雷达版是魏牌首款搭载城市NOH系统的车型，与XP和T品牌相比，魏牌的不同之处在于，既不走“纯视觉”路线，也不过分依赖高精地图。
魏牌的“重感知”路线，是在感知系统上配备2颗125线激光雷达，5颗毫米波雷达，12颗超声波雷达，12颗高清摄像头，集成激光雷达+毫米波雷达+超声波雷达+摄像头，31个感知组件，四位一体高效协同的超强感知模组。
这台车最有辨识度的是车头两侧的两颗固态激光雷达，来自速腾聚创，波长905nm、视场角120°*25°；角分辨率非均匀，水平和垂直均为平均0.2度，等效于125线。
既然是“重感知”，能够承载算法的算力规模就十分重要，支撑魏牌智能驾驶平台的，是HPilot3.0高通骁龙 Ride 平台，算力360TOPS，搭配 144MB 的高速缓存，计算能力达到了 200K+ DMIPS，而通过这个高算力的平台，也是能把感知的配置和效果发挥到极致。
在硬件配置和算力算法的加持下，“重感知”路线体现出很多优势。比如，在信息采集能力上比“纯视觉”方案更加可靠，不同种类的传感器可以分别获取不同距离、位置、尺寸和特点的障碍物情况，可以更加全面感知路面信息；而高算力可以实时对庞大的视频数据量进行演算，进而指导车辆做出最快速的判断。而这些信息和判断都是基于实际获取的信息，而非地图上预先存储的信息，因此会更加准确、及时，应对能力更强，最大化保证城市智能辅助驾驶的安全和可靠。
实际上，正是因为“重感知”路线体现出了诸多优势，所以即便以前对高精地图非常重视的新势力XP品牌，在技术路线上也开始有所转变。
三、魏牌城市NOH内测结果展示了哪些价值点
再回过头来看看魏牌城市NOH内测的情况，在保定市区早高峰路况下，摩卡激光雷达版的城市NOH功能在红绿灯识别与控车、路口通行、切入避让、智能绕障等消费者最为常用的城市核心场景下仍然有着优秀的表现。
在这个过程中，我们可以获得以下价值点。
（1）人相比机器很大的不同在于触类旁通能力。
比如对不同的红路灯显示方式识别，又或者在能见度稍差或者有大车遮挡的情况下，对“残缺内容”的理解能力。
（2）没有明确车道线下的安全工作
城市道路的车道线并不是完美的，没有明确道路线的情况经常存在。别说机器了，就是驾驶员在这种路段，也会打起精神。
魏牌采用的是自研 BEV Transfomer 用于车道线识别。从“重感知”路线的发展来看，我们可以把SLAM算法（也就是单一摄像头的时间序列）+深度学习作为感知路线1.0时代。基于激光雷达、多摄像头+多传感器的BEV（Birds-Eye-View）模型则是感知路线2.0时代。
从这次魏牌内测视频来看，车辆可以稳定通过各种交叉路口，并且会在显示屏上提示道路信息和行驶意图，并不需要驾驶员接管操作。
（3）交通流处理能力
关于交通流处理很是重要，从个人角度说，这是避免交通事故，快速达到目的地的重要能力。从城市道路运营管理者角度看，这是避免堵车的重要能力。
关于幽灵堵车大家可能听得不多，但肯定不陌生。其实幽灵堵车经常发生，比如前方强行加塞、无缘无故踩急刹车；前方车辆没有按照交通规则行车，在绿灯的时候就停车了，无形中降低了红绿灯通行率等等。
对于交通流的处理能力，一个是要做到预判，并在适当时候，能准确地选择变道或者超车。而不是自己做好自己，我慢但是不做错就有理。
总之，据资料显示，魏牌城市NOH系统可以达到路口通过率 70%，变道成功率 90%，交通流处理能力 4 级。也就是说这套系统，可根据导航提供的行驶路线，在城市环境中实现自动变道超车、红绿灯识别与控车、复杂路口通行、无保护左右转等主要功能, 同时也可应对车辆近距离切入、阻塞占道、交叉路口、隧道、立交桥等复杂的城市交通场景。对于切实解决城市交通智能驾驶辅助的难题，帮助用户更好应对市区驾驶可以起到良好的作用。
小结：
整体来看，“重感知”技术路线在实现上确实具有一定的优势，而且从测试结果来看，其表现也令人眼前一亮，能够让用户体验到新技术带来的体验改变。所以，作为城市智能驾驶辅助的技术手段，“重感知”路线肯定是未来的一支重要力量，魏牌本次测试直观展现了他们的测试效果。
希望以后有机会能做亲身试驾，到时候我会做一个更详细的体验总结。