“在整個智慧駕駛裡面，感知能力是所有智駕的基礎，只有把感知感測器做好，才能有更好的智駕體驗，這次我們帶來全新的BEV變焦技術。”
“BEV其實就是大家說的鳥瞰圖，而變焦BEV技術，可以在一個感知元器件中實現近中遠三個不同距離的感知資訊，想看的近就看的近，想看的遠就看的遠。”
“舉一個最簡單的例子，我們的自動泊車技術，在停車場進行自動泊車的時候會把整個停車場切分成上百萬個網格，每一個網格只有5cm大小，這樣就可以精準的判斷車位資訊，也可以識別車位地鎖的開合狀態。”
“當進入城市路面的時候，我們的識別範圍就變得更廣，前後左右都可以實現180米的感知範圍，此時每個網格的感知大小也變成了20cm。”
“當你進入高速公路後，車速會很快，我們的智駕系統就會將前方的識別距離增加到240米，這種超遠的感知距離，可以讓你的車輕鬆預判各種的情況，所以這種變焦BEV技術，感知範圍能夠自適應動態調節，無論遇到什麼樣的場景，都有合適的場景方案。”
“紅星智慧駕駛的第二個技術特點就是超解析度佔用網路，目前主流的佔用網路技術中，通常會把障礙物描述成一個個的方塊，有點和mc類似，精度大概在0.2——0.3米，這種粗略的精度下，很容易發生一些識別錯誤。”
“那為什麼他們不願意用更高精度，這又回到了另一個問題，那就算力。”
“車載系統的算力是有限的，所以需要把精度下調到更低，而我們紅星汽車有三張承影max來提供充足的算力，所以在上調感知精度的同時，還做了一個超解析度感知向量演算法技術，加入這個演算法以後，我們的車輛就可以準確判斷異形和小型障礙物。”
“在這個超解析度感知向量技術的基礎上，我們還做了一個叫做感知自動降噪的技術演算法，大家都知道下雨天下雪天的時候，我們的感知系統很容易把地面上的雨水識別成障礙物，這樣以來要麼車輛緊急剎停，要麼就是繞過去。”
“在有了自動降噪模糊演算法後，哪怕是在雨雪天氣，我們的系統依然能夠有效的識別判斷障礙物和當前場景。”
“第三點，那就是我們紅星的智駕不需要依賴高精地圖。”
“傳統的演算法十分依賴高精地圖，大家也都知道高精地圖的成本是非常高昂的，如果是一個城市做智慧駕駛還可以，但如果全國鋪開，那以來高精地圖的成本將會是任何企業都無法承受的，這也是為什麼市面上有些號稱智慧駕駛的汽車只能在有限的幾個城市裡行駛。”
“其實說到底，還是算力的問題，我們有了充足的算力，那我們就不需要依賴高精地圖，我們的大模型會即時的生成道路的拓撲結構，這種效果是遠超越高精地圖的，
並且即時生成，即時更新，比高精地圖來的更加準確，比如說前面修路，我們的演算法就可以生成二行路線，準確生成駕駛引導線，能順利的繞行過去。”
“大家看一段測試影片，是我們城市領航的測試影片，地點的選擇上我們選擇了紅星科技園附近，下午五點鐘晚高峰的時候，這個影片裡場景也是特別多，需要禮讓行人，避讓公交車，擁堵路口左轉右轉還有各種的加塞車輛，繞行施工路面。”
“這次測試也是全程零接管，我們一起來看一下。”
陳塵按動手中的翻頁筆，大螢幕上開始播放一段h20的測試影片，駕駛員雙手虛扶著方向盤，車輛在道路上面自動的繞行佔道車輛和行人，避讓大型車，十字路口無保護右轉左轉。
在行駛到雙向單車道時，碰到佔道的車輛也自動的借對向車道行駛，自動的借道超車，最令人驚訝的是，紅星的這臺測試車竟然還做到了左轉後自動上匝道，出匝道後的環形路口遇到加塞車輛也能安全的透過。
“怎麼樣？厲害吧？”陳塵重新回到舞臺笑著問道。
“NB！”
“厲害！”
觀眾席裡傳來幾聲呼喊，大多數人似乎hiatus沉浸在剛剛的影片中。
馬斯克也是滿臉的嚴肅表情，如果紅星的實車也像影片中那樣的話，那king說的他們有望做到全球第一的智慧駕駛還真不是在開玩笑。
這種複雜的城市路面全程無接管，馬斯克自問特斯拉在目前階段也只是堪堪完成，他們自己的測試並不像h20在影片中表現的那麼輕鬆。
餘成北現在依然很不屑，這種場景對於鴻蒙智駕來說簡首就是小意思，而且在影片裡陳塵並沒有表現出其車輛的主動安全性，他到現在都對鴻蒙智駕有著充足的自信。
認為在這點上絕對是不輸給紅星的，加上主動安全，還是那兩個字：吊打！
餘成北自己都沒有發現自己什麼時候心態改變了，在手機市場吃的貴，被吊打的場景他想在汽車領域給打回來。
紅星需要做整車，會極大的分散他們的精力，而華威只需要做某些方面，餘成北自信華威絕對能在這些領域對紅星完成超越。
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