自动驾驶|还没玩明白激光雷达 车企又开始给用户讲算法了( 二 )
软件层面的东西，其实比较难以体现，尤其是在自动驾驶领域 。
不过飞凡汽车这次很“头铁”，讲起了软件上的创新 。在感知融合上，号称使用了行业首创Full Fusion全融合算法 。通俗来说就是使用了前融合+后融合+混合融合三种 。
我们都知道，车辆上有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达以及摄像头等多种传感器 。车辆需要把他们的数据融合到一起 。
在融合方式上，目前绝大多数都采用后融合 。后融合，是各传感器分别通过各自的感知算法，输出对物体的识别结果给主处理器，通过卡尔曼滤波等方式再进行融合，这种方式融合的是目标数据而非原始数据 。
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后融合算法典型结构 图源：CSDN用户xingdou520
而前融合技术则较为少见，其原理是将各传感器的原始数据进行时间与空间上的同步后，统一在主处理器进行处理 。
这种方式的优势在于可以大大提升对物体感知的全面性，减少误检漏检发生 。但难度很高，一方面，对于处理器的算力要求非常高，另一方面，将各传感器的空间进行对齐也存在困难 。
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前融合算法典型结构 图源：CSDN用户xingdou520
飞凡汽车这次提出的“全融合”，则是将两种融合技术再加上两种相融的结果，三种进行融合，但为什么不只是用更有优势的前融合，三种融合在实际使用时又是怎样工作的，实际上都占了多大比重 。这些关键问题，飞凡汽车并没有详细说明 。
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手机、电脑等消费品的“软件”，可以直观地通过UI来体现，但自动驾驶的软件层面并没有直观的体现方式 。只能靠车企“一张嘴”来说 。但从两方面，就注定车企在这部分的故事讲不深 。
一方面，软件算法比较晦涩难懂，想要通俗易懂并正确的传递给大众，存在难度 。这次飞凡汽车“试图”为用户讲明白软件上的创新，就被媒体指出“硬伤太多” 。
车企自己都能讲错，更别说用户理解起来有多费劲 。另一方面，软件如何真正体现给用户看？总不能拿底层代码来看吧，最后就变成讲太多了涉密，而讲得太少又没意义这种局面 。
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图源：微博@电动知士大雨
话说回来，如此强调软件的飞凡R7，这次在感知硬件上也拉得很高，不但搭载了LUMINAR激光雷达，还搭载了采埃孚的Premium4D成像雷达 。从宣传角度来说，与其强调这些软件上的东西，还不如讲讲硬件来得实在 。但在品驾看来，无论讲软件还是硬件，事实上都有点跑偏 。
应该告别“重参数，轻效果”
汽车新四化让车变得更像是“数码产品”，比参数那一套逻辑也被带到了车上来 。
车企强调车的算力、芯片、车内的屏幕个数、辅助驾驶的功能点等等，但“这些屏幕用起来到底怎么样？辅助驾驶好用吗？极端工况下这些功能还能应对吗？”等这些注重效果的内容，则被忽视 。
特别是在辅助驾驶方面，如果只看功能点，很多家都很类似，但从实际体验来看，相差甚远 。
举个例子，算力只有10TOPS的理想ONE可以在部分高速道路上使用导航辅助驾驶功能，而算力高达1016TOPS的蔚来ET7，在城市导航辅助驾驶功能开放前，这款车也只能在部分高速路段使用导航辅助驾驶功能 。
如果不看实际效果，那它们又有什么区别？多出的一千算力意义何在？
重参数，最后也只会引来参数上的内卷，激光雷达从一个变成四个，算力从10变成1000 。车企有必要从实际应用与体验角度上，讲明白自己的产品，而不是抛出一些唬人的参数与技术 。
产品最终还是拿来用的，而不是拿来比的 。飞凡汽车也提出了“坚持做大腕不做大嘴”的口号，这款车的水平究竟如何，等着拿实际表现来说话 。
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