江西
从前些天的特斯拉潮州事件，到美国多州发生的智能驾驶致死风波，都让人们对现阶段的智能驾驶安全问题心存芥蒂。其实智驾能否保证安全，除了取决于智能驾驶系统对于车辆的掌控能力外，也在于智驾传感硬件系统对于周遭情况的感知能力。
比如特斯拉安全事故的频繁发生，其实一方面是因为智驾系统的稳定性问题；而更大的原因还要归结于其一贯坚持的纯视觉派路线，这种主要依靠 “眼睛”的做法，虽能大大节约成本，但也不可避免具有局限性。
而作为激光雷达派的主要代表，阿维塔11（参数丨图片）配备了3颗激光雷达，6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗高清摄像头共计34颗各类型智驾传感器，虽然看似这样的硬件数量有点冗余，但也正是因为这种冗余，可以让其对周围的动态和静态信息有着更为完全、准确的感知能力，对智能驾驶的安全性能够有更好的全局把控能力。
同时，相比于特斯拉Model Y总算力仅为144tops，阿维塔11在AVATRUTH超算系统的支持下，涵盖了高性能计算平台、融合感知算法、VRU交互与博弈算法、数据仿真训练等，具备400TOPS的高效算力，并拥有拟人化的算法优势，其应对中国复杂的道路交通场景会更加得心应手，智驾过程中也会有更好的安全保障。
基于这样的硬、软件系统，阿维塔11在智驾方面的表现堪称优秀。日前，在阿维塔与华为联手举办的“智驾体验日”活动中，笔者就对阿维塔11的高速NCA智驾导航辅助进行了一次深度的测评。其中有三个场景，让笔者对阿维塔11的高速NCA功能留下深刻印象。
其一，面对隧道口光线变化的突发情况，阿维塔11到激光雷达在距离障碍物20米左右时，已经有所预警，并且开启刹车；其二，在地面雪糕筒汇流场景下，阿维塔11能够快速识别多个雪糕筒所构成的引导线，在引导线前针对侧方车流的情况进行引导驾驶；其三，在面对路面小体积障碍物时，阿维塔11选择了有限避开操作，也就是根据障碍物体积，对车辆进行控制，有限侵占侧向车道，快速通过障碍物。
从以上三种场景的演示中可以发现，阿维塔11在对障碍物的处理方面都采取了绕行，随行等多种不同的操作方式，更像是一个人类老司机，而非很多竞品“停或走”的传统逻辑，这样的处理方式，在保障安全的前提下，可以让车内人员可以有一个更加良好的驾乘体验。
显然，在智驾安全再度引发大众质疑的当下，阿维塔用实际行动做出了回答。就像阿维塔科技的谭老板所言，公众不愿意为智能驾驶买单，是因为之前的其他厂家做得不够好，而现在阿维塔来了，目标就是让车辆的智能驾驶与用户之间建立信任。那么，在技术层面已经做到“秒杀同级”的阿维塔11，能够收获广大用户信任吗？且让我们拭目以待。
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