从直立行走、双足行走，到驯服动物进行运输，再到发明机器，人类一直在追求更快、更远，从自身到生物再到机器。

在交通的速度和范围都达到极高水平、交通网络越来越复杂的今天，人类要想在交通上寻求更大的突破，就必须彻底摆脱驾驶员的角色。这也是我心目中智能驾驶诞生的最初动力和终极使命。

为什么下一次突破需要改变司机的角色？因为人类作为个体，拥有极其强大且综合的感知/决策能力，在与单一载具结合时，确实可以实现极高的运动效率。但以汽车为例。当全球汽车保有量达到10亿的水平时，无数驾驶员参与的交通网络将因驾驶员本身的个体差异而变得复杂且低效。比如大家经常提到的一个词：幽灵堵车。

一旦智能驾驶能够将感知、决策、执行的能力赋予人类以外的个体，使其除了具备上述同等能力外，还具备人类无法达到的超高一致性，必将提升出行效率在很大程度上。

除了效率提升带来的额外时间之外，我们人类还可以将整个出行时间中的时间用在新的​​角色上，因为我们从主控者变成了服务接受者。交通将被赋予更多可能，交通将被定义为新的空间。

我刚才描述的场景其实是智能驾驶一个比较明确的终点。然而到达终点之前还有无尽的黑暗和摸索，这个过程极其痛苦。

智能驾驶的驱动因素之一是人类在实际驾驶中的判断和决策逻辑千差万别，但随着智能驾驶的逐渐普及和发展，这种差异也存在于人们对智能驾驶的接受和使用上。

目前智能驾驶的实际能力和传播策略往往存在较大的不对称，最终导致两种极端情况：激进用户大胆滥用，主流用户相对保守不敢使用。这实际上不利于为智能驾驶构建良好的舆论环境，收集更多有效数据，加速技术迭代。

有一个明显的趋势和一个未知的过程。谁能率先冲破迷雾，到达终点，谁就拥有未来新出行方式的话语权。谁敢说这种出行创新的意义不及汽车取代马车呢？

而且我认为，在当前这个比较混乱的时期，领导者的做法应该是两线进攻。一方面，可以引导和鼓励适当强度的用户逐步参与相对可靠的智能驾驶体验；另一方面，以最终目标为目标，全力推进前瞻性的新技术研发，走在用户期望和行业标准的前面，这样才能在最后的决战中保持领先。

在成都车展上，我注意到上汽旗下高端品牌知己汽车在这方面的思考和实践。

知己提出了一个非常有趣的智能驾驶概念：智能驾驶，意味着从离开私人空间到进入公共空间的所有行程都可以通过智能驾驶来实现。

它将智能召唤、AVP（代客泊车）、（高速智能导航）和城市NOA（城市智能导航）功能串联起来。在驾驶员的监督下，根据预设的导航方案，车辆可以自动从停车场停放。从出口到上车点——经过城市道路NOA——高速公路NOA——城市道路NOA——到下车点，车辆从停车场自动停车到全自动辅助驾驶

当然，我们也注意到，这里描绘的很多场景已经接近相当高端的智能驾驶。有的朋友可能会问，这样是不是太激进了？

事实上，如果我们仔细观察智机首款车L7的软硬件配置和技术迭代特征，不难发现其逐步进化的特征。我想称之为：短期保持理性，长期保留可能性。

目前的智机L7搭载了++高精度IMU+高精度地图超感知解决方案，包括5颗毫米波雷达和7颗高像素周边视觉摄像头，超远探测距离75-500m，28°-120° ° 超大FOV，结合+Tops强大的算力，是目前来看配置齐全的配置，也是经过领先玩家验证、表现出色的可靠组合。这样保证了产品在市场上的可用性，让用户更加放心、愉快地使用它们，而不是让配置变得毫无用处。

智机L7并不止于此。还提供兼容激光雷达的软硬件架构冗余解决方案，包括和具有惊人500+Tops算力的双激光雷达，以及全域（感知）8个冗余系统的安全覆盖。 、控制、制动、转向、供电、通讯、天线、定位），这意味着智机L7拥有强大的自我升级能力。随着法规、算法、数据等条件的不断更新和进步，其智能驾驶能力将随着输入优化而大幅增强。高速NOA、城市NOA、记忆泊车、代客泊车等高端智能驾驶功能也将持续向用户OTA推送，让用户拥有“永远在线、永远新鲜”的卓越体验。

这些高层功能的实现离不开技术迭代的特点。智机选择与头部智能驾驶科技公司合作，打造智能驾驶产品。

一方面，利用量产的自动驾驶解决方案获取数据并商业化应用；另一方面，它也利用这些收益来充实其全自动驾驶解决方案。这种模式常被称为飞轮进化，即随着量产数据、数据驱动的算法以及两者的闭环自动化的不断积累和迭代，不断升级，驾驶体验升级。同样，两条路线并行且相互支持。

一方面，他们对当前用户负责，提供可靠且有吸引力的先进技术；另一方面，它们保留了未来升级的可能性，积累了大量的数据来不断迭代。两家公司在规划实施路径上想法颇为相同，但也有不同的想法。他们都是各自领域的领军人物。如此强强联合，在当前的竞争中取得了非常不错的地位。我们也非常期待智机相关产品推出后的智能驾驶性能和持续进化能力。

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