比亚迪发布“智能驾驶辅助系统DiPilot”,首搭比亚迪汉

比亚迪发布“智能驾驶辅助系统DiPilot”,首搭比亚迪汉

比亚迪发布“智能驾驶辅助系统DiPilot”,首搭比亚迪汉

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DiPilot最大的亮点是引入了大数据算法,官方将其命名为“DiTrainer”,它能够学习驾驶员的驾驶习惯,对驾驶员的类型和驾驶水平做出预判,通过提醒、干预等方式,优化智能驾驶辅助的功能 。DiPilot可以理解为由“DiTrainer”和“DiDAS”组成,其中DiDAS包含自动紧急制动辅助系统、前向碰撞预警系统、自适应巡航、单车道集成式巡航、交通拥堵辅助、车道偏离预警系统、车道保持系统、盲区检测、自动泊车、全景影像、遥控驾驶等功能 。
比亚迪表示,DiTrainer已经实现了对驾驶者的行为及习惯特征进行判断,并可根据驾驶员驾驶水平,智能化开启高级辅助驾驶功能 。后续随着DiTrainer的不断升级,还将进一步提升这套系统的智能化水平 。此前在4月20日,比亚迪汉正式开启预订,预计29万元起售,新车将于6月正式上市 。比亚迪汉将提供EV和DM两个版本,除了首搭智能驾驶辅助系统DiPilot外,比亚迪汉还是第一个搭载“刀片电池”的车型 。
据悉,比亚迪汉EV在采用“刀片电池”后,单电机版NEDC续航为605公里,双电机版NEDC续航为550公里 。
"私人订制"的辅助驾驶 比亚迪汉DiPilot技术解析
比亚迪发布“智能驾驶辅助系统DiPilot”,首搭比亚迪汉

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众所周知,自动驾驶是近几年车企着力发展的方向之一 。当特斯拉将这一概念带入大众视野时,伴随而来的是上游厂商、方案及整车商以及配套服务的支撑,而人们大部分的注意力则是集中在了主机厂层面——毕竟开的是主机厂造出来的车,体验好坏很大程度上也取决于主机厂的自研/整合能力 。
记得自动驾驶概念最火爆的2018年,Uber一辆搭载自动驾驶技术的试验车在亚利桑那州Tempe市发生事故,导致一名横穿马路的行人遇难 。这一事件直接导致整个自动驾驶领域从狂热瞬间冷静下来,包括研发脚步、资本投入乃至政策开放性 。相比Uber的地震级事件,特斯拉AutoPilot事故早已为大众所熟知,特别是近几个月来,旗下车型在国内屡屡发生的疑似"自动加速",也让人们不禁怀疑,方案商和主机厂是不是走得太"快",以致司机都跟不上车辆的"步伐"? 当自动驾驶冷静下来,厂商对于这项技术的侧重点也开始发生变化 。相比方案商和新势力的大胆与激进,传统 汽车 厂商却显得稳扎稳打,甚至有点坐"冷板凳"的感觉 。
这些厂商中,比亚迪给人的印象,似乎在自动驾驶领域一直比较"低调" 。然而在我看来,比亚迪并非无所作为,DiPilot的推出,标志着比亚迪在自动驾驶领域采取了一种"稳中求进,厚积薄发"的策略 。按照我国对驾驶自动化等级的划分,其实目前绝大多数车型上面所搭载的"自动驾驶"尚处于L2级别,也就是"组合辅助驾驶" 。
行业中,当一辆车同时满足全速域自适应巡航+一定车速内的车道对中时,我们也基本承认其达到了L2辅助驾驶的水平 。比亚迪之前的车型就已有满足L2辅助驾驶的相关技术搭载,而在比亚迪汉上面,随着DiPilot的推出,汉标志着比亚迪自动驾驶技术的最高成就与未来的发展方向 。硬件层面,汉的DiPilot通过毫米波雷达实现中远距离的物体感知,通过单目摄像头实现前方三维事物的辅助探测与二维车道线等识别 。
除此之外,7个环视摄像头+超声波雷达实现对周边环境的立体感知 。同时,汉的自动驾驶软件后期还可以通过OTA远程或线下的方式持续升级,使得车辆拥有良好的成长性与功能可拓展性 。比亚迪将汉的DiPilot按照功能与交互分为两大模块——DiDAS与DiTrainer 。
顾名思义,DiDAS就是比亚迪的ADAS高级驾驶辅助系统,对应我国自动驾驶分级为L2向L3的过渡形态 。DiDAS集成了ACC-S&G、CSC、FCW、AEB-CCR、AEB-VRU、EBA、ESS、LDWS、LKS、HMA、TSR,提供全方位的主动安全与智能巡航辅助 。这些技术中很多都是包含与递进的关系,如车道偏离预警和车道保持,前者是识别+提醒,后者则是识别+干预,如果不做软件层面的场景化整合,两项功能可能会"各自为战",甚至反而会因复杂的提醒与干预机制降低驾驶安全性 。比亚迪汉DiPilot的一大特点就是基于DiDAS提供的丰富技术模块,让功能之间并不存在割裂,而是高度融合,确保辅助驾驶技术的安全性落地 。
这里就不得不提到DiPilot的另一项重要创新了——DiTrainer,它是比亚迪汉区别于其他ADAS车型的重要技术特征 。顾名思义,DiTrainer扮演着"教练员"的角色 。具体它是如何实现的,又会给驾驶者带来怎样的体验提升呢? 当前ADAS体验上的一个痛点,便是车辆的各功能无法实现有效的融合统一,导致驾驶员往往需要针对不同场景,独立开闭每一个功能模块,大大降低易用性,提升了学习成本 。就像人工智能领域的一句很讽刺的话:"现在的AI有多智能,背后就有多少人工 。