智驾卷王？体验飞凡R7领航辅助驾驶，这个细节把我看呆了

智能电动汽车市场目前越来越卷，智能驾驶更是各大车企比拼的重要领域。

在这里，上汽的飞凡R7毫无疑问是卷王之一。

▲飞凡R7（参数丨图片）

它的顶配车型不仅搭载了一堆摄像头和毫米波雷达，还额外配上了一颗Luminar 1550nm的激光雷达、2颗采埃孚的4D成像毫米波雷达，以及目前量产车算力最强的英伟达的Orin 芯片…

软件上，飞凡R7搭载了上汽自动驾驶团队自研的“全融合”算法，算是业内首创，同时也引入了业内现阶段最前沿的BEV算法…

从纸面参数和配置来看，毫无疑问飞凡R7是当之无愧的新一代智驾卷王，那么它的实际智驾表现到底怎么样呢？

日前，车东西在北京的环路和郊区高速上，实车体验到了顶配版飞凡R7的领航辅助驾驶系统，找到了问题的答案。

一、加塞是智驾难点 处理方式把我看呆

飞凡R7的中高配车型在选装了RISING PILOT全融合高阶智驾系统软件包后，可具备城市/高速领航辅助驾驶、记忆泊车、自动代客泊车和智能召唤能力，不过目前飞凡汽车只向用户开放了高速领航辅助驾驶能力，城市领航辅助驾驶能力现在还没有落地的时间规划。

与其他自主品牌的高速领航辅助驾驶系统一样，设定好导航终点，在有高精地图覆盖的高速公路路段（特斯拉无需高精地图），车辆会自行完成高速路段的行驶。

在过程中，它会自动变道超车、自动驶入匝道切换高速、自动汇入主路，最终自动驶出匝道下高速。

领航辅助驾驶系统和单车道L2系统一样，最基础的能力是车道居中智能巡航，然后在此基础上增加自动变道和上下匝道的能力。

R7的车道居中能力属于一流水准，车辆能稳稳地行驶在车道线中央，方向盘没有频繁的左右画龙现象，但可能是因为试装车装配工艺的缘故，在居中行驶时，明显可以看到方向盘一直有轻微的震动。

▲飞凡R7的车道居中能力

车道居中智能巡航有两大难点，一是对加塞车辆的处理，包括cut in（驶入）和cut out（驶出）两大场景。二是对非规则静止异型障碍物的处理。

对加塞车辆的处理非常考验感知能力，难点是加塞车辆在侧前方会出现跨相机的情况，每个摄像头只能看到一部分车辆的图像，无法精确识别。

目前业内主要靠引入BEV算法或者在增加侧向激光雷达/侧向毫米波雷达来解决。

飞凡汽车则是是两手抓，BEV算法和侧向毫米波雷达都加上了，理论上来说应该对加塞是信心满满。

但现实情况却有点不太一样。

飞凡R7确实解决了加塞问题，但解决方法却是，不让其他车有近距离加塞（Close Cut-in）的机会！是不是把人看呆了？

具体咋做的？我们在高速上开启领航辅助驾驶或单车道智能巡航后，车辆的跟车距离会很大。即使手动把跟车距离调到1档，也依然很大——目测时距在2秒左右，而特斯拉的1档时距大约在1秒左右。

▲飞凡R7领航辅助系统跟车距离展示

这样做有什么好处？因为跟车距离远了，其他车超越本车想加塞的时候，基本没啥危险——因为前面距离足够远，别的车都会在较远的距离“加塞”，我们全程都没碰到近距离加塞的情况。

所以某种程度来说，飞凡R7目前版本的智驾软件，是通过不让加塞问题出现来解决加塞问题。

这种做法能明显提高安全性，无可厚非。但在高速公路上车流较大和频繁堵车的环路场景就显得就不够老司机了，既容易被后车喇叭滴滴滴滴的催，也会不停有车从侧面过来“加塞”，影响心情。

而从常理来说，如果是一套对加塞场景应对更好的算法，跟车距离（时距）显然应该也会更小一些。

同样的，因为飞凡R7的跟车距离较远，所以在加塞的Cut out驶出场景下，前车走开后，突然出现的前前车也不会有很大的风险，感知系统提早就能发现并应对前前车可能的刹车情况。

二、静止物体识别不错 可躲避雪糕筒

过去几年，L2的车辆在高速上出现的事故，大部分都是毫米波+视觉方案难以应对的“前方静止异形障碍物”场景。

这种场景下，角分辨率很低且没有高度信息的毫米波雷达往往会过滤掉静止/缓行物体，视觉对非规则异形物体又无法识别，车辆自然就不会做出任何反应。而驾驶员此时又没有注意到前方路况或及时接管，最终就会出现碰撞事故。

我们实际体验的具体场景中，传感器几乎满配的飞凡R7对静止障碍物的处理，比特斯拉更强。

在高速行驶中，我们遇到了一段修路场景，前方左侧车道被雪糕筒封闭掉了。R7的激光雷达和视觉系统清楚地感知到了这些雪糕筒，并做出了向右变道的操作，表现不错。

而如果是特斯拉的智能驾驶系统，虽然也能识别到封路的雪糕筒，但其并不会对它们做出避让动作。

根据飞凡汽车官方的说法，其智能驾驶团队专门对CIPS非规则障碍物的识别和应对做了加强，官方PPT中展示的也是车辆应对前方雪糕筒封路的场景。

▲飞凡智驾算法对非规则物体进行了特殊训练

当然了，雪糕筒其实并不算特别难的静止异形障碍物场景，其整体还算是规则物体的范畴。而特斯拉的系统也能识别，只不过中国销售的车辆搭载的软件的决策模块还没对它做避让设计。

需要说明的是，这次测试里程较短，我们并没有遇到特别棘手的静止异形障碍物——比如前方侧翻的车辆。理想官方展示智驾能力时，就曾展示过车辆对前方侧翻事故车的躲避能力。

考虑到飞凡R7搭载了探测距离更远的1550nm激光雷达和4D成像毫米波雷达，理论上其对静止/缓行异形障碍会有更好的感知和避让能力。

▲飞凡R7车顶搭载了1550nm的激光雷达

随后车东西也会找机会，再着重体验一下飞凡R7或者其他飞凡车型对更棘手的静止异形障碍物的处理能力，比如前方的静止异形卡车。

三、博弈能力有待加强 车辆主动求接管

领航辅助驾驶系统的基础功能是车道居中智能巡航，在此基础上再加上变道能力（变道超车、变道上下匝道），就构成了领航辅助驾驶系统的全部功能。

车东西测试当天，高速上的车辆比较少，R7的自动变道表现不错。在前方有慢车的时候，车辆会自动向隔壁车道变道以超越慢车。

测试中，我们将变道超车的模式设置为无需人工确认，这样车辆在变道超车时就会完全自动，体验更智能。而如果对自动变道不放心，也可以改为需要人工确认的模式，或者自己手动开启转向灯来下发变道指令。

在需要换高速或者下高速的时候，飞凡R7会在距离匝道1公里以上的时候提前向右变道，然后沿着车道驶入匝道。即使是那种接近360度的圆形匝道，R7也可以从容应对，始终会稳稳行驶在车道中央。

▲飞凡R7可实现自动变道

因为当天测试时路上车辆很少，所以自动变道这一块我们并没有遇到什么特别困难的场景，比如路上车很多需要见缝插针去变道的场景，又或者下匝道时遇到严重排队，需要向右博弈加塞的场景。

唯一一个让车东西印象深刻的地方是R7在换完高速，需要汇入主路的时候会在仪表上弹出“路况复杂，请立即接管”的提示。而这个时候其实主路上只有零星一两台车，路况并不复杂。

汇入主路和下匝道的场景类似，在车辆很多的时候，需要智驾系统具备很强的博弈能力，需要眼疾手快、见缝插针的开过去——这种场景对经验丰富的人类司机来说也是一种挑战。

飞凡R7的仪表盘会出现上述提示，车东西推测可能是因为这套智驾系统的PNC决策模块在博弈这一部分还不太成熟或者说不太自信，还需要人类司机小心和注意。

这里需要说明，博弈算法对整个自动驾驶行业，包括L2和L4的公司来说都是一个很困难的事情。其最核心的难点是要去预测其它车辆的驾驶行为，以及本车做出动作后其他车又会做出什么反应。

现在的深度学习技术在教会视觉系统识别物体种类上还算做的不错，在预测其他车辆的行为上，可发挥的空间还比较少，业内多使用规则算法来进行博弈决策，所以整体表现都要差一些，各家都需要继续努力。

结语：飞凡卷起来是好事儿

通过这次体验，虽然车东西发现飞凡R7的领航辅助驾驶系统并不完美，比如方向盘会震动、跟车距离过大、博弈能力有待提升等等。

那么问题来了，既然综合表现还有待提升的空间，飞凡到底为啥还要争做卷王呢？

车东西认为卷起来是好事儿。

往大了说，中国车市，尤其是智能电动汽车市场卷起来，正说明中国汽车产业处于弯道超车的过程之中，对整个中国汽车工业有利。

▲飞凡R7

往小了说，具体车型比如在智能驾驶上卷起来，让激光雷达、4D成像毫米波雷达上车，确实是增加了车辆的感知能力，能够规避掉此前视觉+毫米波雷达对静止异形障碍物无能为力的致命弱点，比如飞凡R7面对雪糕筒封路场景就能从容应对。

而传感器多了，在软件算法上也能给厂家更多的发挥和创新空间。比如飞凡汽车就把像素级的前融合和目标级的后融合分别做一遍，然后再把两者的结果再来一次目标级的后融合，理论上确实能具备更好的感知结果。

所以我们看到飞凡R7在智驾上当起了卷王。

并且飞凡车型所搭载的智驾系统也是上汽集团自主开发而来，没有选择更容易的供应商购买模式。自主研发在早期比较困难，也确实会出现一些问题。

但从长远来看，自主研发有更多的发挥空间，后劲更足。比如飞凡的全融合感知算法就具备了一定的创新属性，还在CVPR上引起了学术和科技圈的广泛关注。

再给飞凡一些时间，相信这套智驾系统也将会变的越来越好。