华为自动驾驶实车实路测试***曝光

文章阐述了关于华为自动驾驶的视觉算法，以及华为自动驾驶实车实路测试***曝光的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、阿维塔11智驾首秀:变道丝滑如老司机,极端车位仍顺利泊车
• 2、进地库自主泊车,必须得有激光雷达?FSD未必有华为实用?
• 3、自动驾驶计算&域控平台-华为
• 4、华为自动驾驶有多牛?激光雷达实现降维打击,直接吊打特斯拉
• 5、自动驾驶中的BEV感知与建图小记

阿维塔11智驾首秀:变道丝滑如老司机,极端车位仍顺利泊车

1、变道过程中，车辆的电门控制非常平顺，整个过程非常丝滑，在车东西体验过的多个具备高速领航辅助驾驶的车型中，阿维塔11带来的体验绝对可以排在前列。

2、今年1-5月上险量出炉，阿维塔11位居30万级以上纯电SUV市场中国品牌上险量榜首。近日，阿维塔11再推“王炸”，率先推出代客泊车辅助（AVP）和城区智驾领航辅助（CityNCA），欲在智驾领域再下一城，这些功能好不好用，先试为快。

3、智能驾驶已经来到我们身边。以本次我们试驾阿维塔11为例，其首个搭载华为高阶ADS 0系统的智能电动车。这套系统包含了高速NCA智驾导航辅助、高速ICA智能巡航辅助、APA智能泊车辅助功能，真正实现了高速、城市、泊车全场景的智能化覆盖。

4、整个过程行云流水，犹如一个真正的老司机一样。此外，阿维塔11的悬架结构***用的是前铝合金双叉臂、后五连杆独立悬架，其中副车架、转向节、控制臂均***用铝合金材质，高速上行驶能隔绝大部分噪音，让整车保持一个较为安静的状态。

5、在它的加持下，无论是高速、城区还是泊车场景，阿维塔07 Pro+都能轻松应对，智能驾驶体验堪比老司机——在高速路段，阿维塔07 Pro+可以实现智能上下匝道、主动变道超车、智能避障绕行等功能，驾驶表现稳如老司机。而在城区，它支持城区车道巡航辅助City LCC功能，面对上下班高峰的拥堵路况也能轻松应对。

6、阿维塔 11 是一款定位相对高端的 SUV，其价格反应在许许多多层面，例如包括 3 个半固态激光雷达，全车共 34 个智驾传感器的 豪 配，便能很好说明。这 34 个传感器，正是 AVATRUST 超感系统构建起 4 层感知防护体系，并通过 AI 算法训练实现对周围环境感知能力的核心所在。

进地库自主泊车,必须得有激光雷达?FSD未必有华为实用?

1、明显还是融合记忆泊车的技术方案，这也就解释了小鹏汽车仅支持固定车位的原因，换句话说，激光雷达在这项功能里发挥的角色，正是能实时扫图构建3D数据模型，BEV架构又能补齐环境精度，所以大致能推测到，即便是FSD以最新版本来到中国，最后一公里的智驾效果很有可能不如预期。

2、特斯拉的FSD系统可能即将在中国推出，这将对其竞争对手华为和小鹏汽车构成挑战。有消息称，特斯拉已经将FSD测试版推送到中国地区，并***以“影子模式”收集数据。这种模式允许特斯拉通过车辆在现实世界中的行驶来校准系统，并改进软件。

3、现在不能用的 FSD，会肉眼可见的变好用其实特斯拉的FSD早已经不是新鲜事物，其经过了长时间的数据收集和验证后，早就在2020年于北美市场开启了Beta测试，所谓Beta测试，就是面向公众的一种“公测”，当下FSD有着主动地上下高速路口、自动转向、自动变道、自动泊车、智能召唤等多个场景。

自动驾驶计算&域控平台-华为

黑芝麻智能目前主要有两大系列产品：华山系列和武当系列。华山系列主攻高度（算力），武当系列主打宽度（跨域）。2019年，黑芝麻智能发布华山一号A500自动驾驶芯片。2020年6月，华山二号A1000车规级高性能自动驾驶计算芯片发布，16nm制程工艺，INT8精度下单颗芯片算力达58TOPS。

华为在自动驾驶计算与域控平台方面提供了一系列解决方案，主要包括以下核心内容： 芯片架构 DaVinci Core：专为AI计算设计，***用高性能3D Cube计算引擎，提供超低功耗、高算力，支撑华为全栈AI战略。 Ascend NPU：包括Ascend 910和Ascend 310，以及适用于智能产品的系列芯片。

CANN Kit、MindSpore、MindX SDK与MindStudioCANN Kit是针对AI场景的异构计算架构，MindSpore是全场景深度学习框架，MindX SDK加速AI应用开发，MindStudio提供开发工具链与全流程支持。

Ambarella的解决方案通过高度定制化的软硬件栈，实现低功耗、高性能的视觉计算，为自动驾驶与智能汽车领域提供强大支持。CVflow架构是其核心竞争力，未来有望成为车载芯片领域的重要力量。

Mobileye是一家专注于自动驾驶技术和ADAS解决方案的公司，被英特尔收购后在2022年再次上市。其核心技术产品包括EyeQ系列芯片、VisionADAS方案、REM和SSR，这些构成了自动驾驶计算与域控平台的核心组成部分。

华为自动驾驶有多牛?激光雷达实现降维打击,直接吊打特斯拉

1、而雷达传感器又可分为，毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三种。一般的自动驾驶算法工程师认为，多种传感器融合是实现自动驾驶的关键。 而多传感器融合的原理是利用计算机技术，将多种传感器收集的信息和数据进行整合和分析，并综合评估，作出决策的信息处理过程。

2、激光雷达，可以做到实时动态的分析路况，甚至可以做到3D建模，动态还原。AI系统通过返回的数据控制 汽车 驾驶，精准度更高，不需要所谓的大数据辅助。而特斯拉拥有几十亿公里的驾驶数据，在激光雷达面前优势荡然无存。

3、特斯拉的自动驾驶也只属于L5的级别，并且是行业标杆，在只使用摄像头的基础上几乎实现了无人驾驶。虽然马斯克看不上激光雷达，但是苹果的iPhone12已经证明，在黑夜环境下，激光雷达才是目前最好的探测 方案。

4、华为与三家车企的合作造车消息一经公布，便在三天后迎来了实车体验。2023年4月15日，搭载华为自动驾驶技术的北汽新能源极狐阿尔法S HI版车型在上海进行了公开试乘，这是华为自动驾驶技术在全球范围内的首次公开试乘。

5、华为ADS与特斯拉FSD在自动驾驶领域各具特色。华为ADS注重多传感器融合，集成了激光雷达、***摄像头、毫米波雷达等，实现360度全方位感知，提高环境感知的准确性和鲁棒性，特别在复杂路况和恶劣天气下表现出色。

自动驾驶中的BEV感知与建图小记

自动驾驶领域中的BEV感知与建图技术正在逐步成为焦点。早期依赖于图像空间的感知方法已无法满足多相机融合和复杂规控的需求，BEV空间的感知算法因此崭露头角。关键挑战在于图像到BEV的转换，尤其是由于缺乏深度信息，无法直接投影。

自动驾驶领域中的 BEV （Birds Eye View） 感知算法是一个广泛且深入的课题，本文将对这一领域的多个关键技术点进行概述与分享，旨在为读者提供对 BEV 感知算法的理解与洞见。BEV 算法主要分为视觉 （camera） BEV、雷达 （lidar） BEV 以及融合 （fusion） BEV 三大类。

HDMapNet是基于语义分割的传统方法，首先使用***生成BEV特征，然后通过三个分支：语义分割、实例嵌入和方向，构建最终的地图要素和拓扑结构。该方法直观易懂，但计算量大，耗时较长，且不够端到端部署。

BEV感知在自动驾驶领域得到广泛应用，尤其是在L2至L4级别方案中。低阶方案多***用纯视觉方案，中高阶方案则倾向于结合毫米波雷达或激光雷达与视觉信息。下面总结几种主流BEV感知方案：BEVDet：由鉴智机器人团队提出，通过预测深度和相机内外参数将图像特征映射至BEV空间，是基于LSS方案的视觉方法。

最终生成的张量在BEV空间下实现语义分割任务。LSS算法通过将多路传感器数据转换至统一的BEV空间，实现了高效的目标检测和地图构建，其核心思想和实现流程在自动驾驶领域具有重要应用价值。通过结合论文和代码的详细解读，读者可以更深入地理解LSS算法的原理和实现细节，为其在实际应用中提供参考和借鉴。

关于华为自动驾驶的视觉算法和华为自动驾驶实车实路测试***曝光的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于华为自动驾驶实车实路测试***曝光、华为自动驾驶的视觉算法的信息别忘了在本站搜索。