理想 TOP2 02月13日
纠正巨大误区: 理想智驾安全接管其实非常少, 多的是安心感接管
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本文深入探讨了理想智驾的真实能力,并分析了用户对其安心感不足的原因。通过对多位高频用户的交叉验证,发现理想智驾的安全接管次数实际上非常少,很多被认为是安全接管的情况实为安全感接管。文章指出,理想在效率与舒适感之间可能更侧重效率,且舒适度的打分标准可能较为粗糙。此外,理想可能优先考虑增加数据量和充分利用硬件性能,再推出不同智驾风格,以提升用户体验。文章还引用了中科院自动化所与理想联合发布的研究,揭示了理想智驾评估体系中各项指标的权重。

🛡️ 理想智驾的安全接管次数实际上非常少,很多被认为是安全接管的情况实为安全感接管,原因是驾驶员对车头和侧面距离的把握不准确,导致本能接管阈值不统一。

📈 理想在效率与舒适感之间可能更侧重效率,这导致用户在某些场景下感觉不够舒适。理想的打分系统中,舒适性的权重低于效率。

⚙️ 理想可能优先考虑增加数据量和充分利用硬件性能,再推出不同智驾风格。这或许是为了在资源有限的情况下,先提升整体智驾能力,再针对不同用户需求进行优化。

🚦 理想智驾的评估体系包含安全、舒适、规则、效率和导航五个维度,其中舒适性的衡量标准可能较为粗糙,例如未充分考虑加速度变化率等因素。

原创 理想TOP2与群友 2025-02-09 21:23 四川

申明:本文绝不是引导任何一位读者开理想智驾时少接管,而是指出经过和多位高频理想智驾用户交叉印证沟通后,确认理想智驾真实安全接管其实真的非常少。与此同时确实存在相当比例的人,将理想安心感接管理解成安全接管,并认为理想挺容易安全接管(大量的媒体测试都有这个误区)。进而引申出理想智驾下限不稳定或下限不高的观点(这个观点最低限度也是有误导性的)

本着基于公共利益负责任的立场,提醒读者,任何时候你想接管时,都请及时接管。

本文目的:尽可能准确刻画理想目前智驾真实能力,以及推测理想智驾安心感暂时不足够好的原因。


分享一位开了理想智驾2.57万公里0剐蹭的群友的观点:

”理想城区几乎没有真正的安全接管,我不能代表广泛群体,因为很多司机对车头和侧面距离把握不准,视觉上觉得很近实际上还有很大空间,人的本能接管阈值不统一。

产生危险的不是绝对速度,而是速度差。

城区道路速度差很小,速度很慢哪怕刹停,也不危险。

我大学买第一台车前几个月很在意到之后可能车买的多修的多已经完全麻了(虽然现在是智驾2.57W公里无任何刮蹭)。

开油车市区事故也是拍照完马上离开生怕耽误后面的那种,因为人自己开车也不能保证完全避免事故。

我和肉呆不一样,走错路我很介意,对市区可能存在刮蹭反而看很淡,对任何在高速上的事故机器介意。

我每年开五万公里左右,对辅助驾驶需求很高,油车时代就是很早期的定速巡航/ACC自适应巡航配置重度使用者。13年左右就是愿意为这些配置加钱买高配车的。

这次142.1公里无接管包括高速国道城市高架,和城区中心电瓶车行人多的区域。城区最放心,反而高架收窄处有个排队情况它绕行插队回来的动作在我阈值点疯狂踩,忍住没接管,还好是顺利插进去了。

可能现阶段更多人对华为方案“安心感”更强。

系统提示“接管一下”对整体智驾水平评价影响不大。反而是插队未遂、高速度时变道让车身产生晃动等行为更减分。

变道加塞是道德负罪感。出ETC站我这边没有失败过,但进ETC站确实有画龙情况。

可变车道路口识别率每个版本都在提高但还不是100%。

大雨天大雪天,这些情况都会本能调动人脑精力去提前观察。

高速导航播报前方拥堵速度下降过快,我习惯有按双闪的动作,春运期间很频繁,车似乎只有非常急刹车才自动开双闪,但实际上高速上有拥堵减速情况就得提前开,后面的车也都会跟进一起开双闪。

这个开双闪动作和在车机上看接下来各个服务区的充电功率、充电中的车时实剩余时间是我开高速少量要操心的事,精力可以用在听播客音乐、与车里人沟通上。

以前高速特别是晚上精力100%全开,现在差不多只用30%,甚至听歌时BGM里的有什么不同的乐器都能更仔细去听。(脑子100%在开车时听歌好像只能听到人声唱的部分)

穿脱衣物、喝水吃零食、遇到好看的风景拍照等情况比以前没有智驾做动作安全很多。”


即,包括大量媒体测评,不算少的智驾高频用户认为的安全接管,背后实际几乎都是安全感接管,背后最核心的锚点就是群友开头分享的很多司机对车头和侧面距离把握不准,视觉上觉得很近实际上还有很大空间,人的本能接管阈值不统一。


关于理想智驾安全感为什么目前不足够好,TOP2推测核心是因为,理想经过综合考虑,在效率与舒适感上,理想先优先效率,理想打分系统里对舒适感的定义可能本身也粗糙了些。以及优先先增加数据量,推到orinX性能上限,再考虑推出不同的智驾风格的思路。

2024年12月3日,中科院自动化所&理想发布Preliminary Investigation into Data Scaling Laws for Imitation Learning-Based End-to-End Autonomous Driving 

里面提到,对于闭环仿真,使用3D-GS来重建部分测试场景,并实现视觉闭合回路反馈的端到端模拟。该模拟在五个维度上评估驾驶轨迹:安全、舒适、规则、效率和导航。每个指标得分越高,则性能越好。最后,总分由这五项加权计算得出。


得分=0.25*安全+0.15*舒适+0.2*规则+0.25*效率+0.15*导航

其中
安全
根据无责碰撞和可行驶区域合规性来衡量自规划的安全性
舒适
与nuPlan相似方法衡量舒适度。将横向和纵向加速度的最大绝对值、侧向角速度的最大绝对值以及转弯半径的最大值与舒适的阈值进行比较。
规则
评估交规遵守情况,实施了五种常见违规行为:跨实线变道、闯红灯、不礼让行人、逆行和超速。
效率
根据nuPlan中的ego计划进度指标来衡量效率。测量范围还扩展到车道变化和绕道。计算指标时,纳入了无效车道变化、不必要绕道启动等不高效行为作为惩罚。
导航
测量自我计划的规则来评估导航合规性,对违反驾驶命令实施处罚。 


可以看到,理想打分系统里,舒适性的分就比效率低。

一位万人团群友提出一个观点:“理想舒适度的打分标准太粗糙了,加速度变化率,加速度变化量,单位里程的总速度变化量(delta v),横向加速度,应该也要作为衡量标准。例如影响舒适度的风琴脚,其实是最大加速度不大,但是加速度变化率和变化量比较大。风琴脚就是在车辆"匀速"行驶过程中,不停地踩下和抬起加速踏板,或者本应匀速行驶时,一会儿刹车一会儿踩油门。”

猜测,如果理想之前就推出不同驾驶风格的版本,可能就需要额外多匹配不少资源,可能每一次版本升级,都需要不低程度的重新再调整。还不如优先先增加数据量,推到orinX性能上限,再考虑推出不同的智驾风格。


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