繁华街道可以识别信号灯，自主改变道路！这是长城最新的智能车-量子比特，
繁华街道复杂的道路状况，汽车“自己开动”。
城市开放道路上的高阶智能驾驶功能将于9月底立即发货。
长城汽车魏牌摩卡DHT-PHEV，激光雷达版。
迄今为止被问到最多的可能是尚未上线的小鹏汽车城NGP。
体验怎么样。值得买吗。
城市开放路况的智能驾驶体验怎么样？摩卡激光雷达版搭载的智能驾驶系统来自长城旗下的自动驾驶公司米利斯超市。
该系统被称为“NOH”，以前的版本已经在“长城”旗下多款车型上批量生产，并在高速场景中的导航辅助功能上实现。
这款激光雷达版摩卡可以在高速、城市、停车等场景中智能驾驶。
从停车场到停车场，从P档到P档，你的角色从司机变成了安全员，理论上可以大大减轻驾驶负担。
实际效果是？
让我们来看几个典型的场景。
信号识别
信号识别的难度在于不同地区的交通标识标准不同，需要尽可能完善的数据库作为系统学习的后台。
去每个路口收集数据样本当然是不现实的。毫米末采用的方法是通过图像合成和迁移学习，加快技术迭代。
有了足够的数据训练，你就可以识别路面不同形式的信号。
例如，在大交叉路口的场景中，信号远离车辆，在图像数据上目标难以识别得更小：
这样的场景从知觉到决策，全方位的要求很高。
避开其他目标
除了能准确识别车道，根据导航选择合适的路径外，NOH还可动态规避其他拥堵车辆和行人，保障安全：
对于堵车的车辆和行人，NOH根据目标速度、路径综合判断制动、方向调整的程度，在不突然停止的情况下，在确保安全的基础上兼顾通行效率。
另外NOH为了避开行人的原则被贯彻，即使通过无人的十字路口和人行横道，也会提前减速。
无舵转向
在无人防守的情况下左右旋转，现在已经不是非常困难的项目了。然而，毫米表NOH的表示的明亮点位于能够处理多车道相互作用的复杂交叉点处，包括正确识别交通灯和待旋转区域。
这种交叉口的难度在于尺寸大，首先系统需要识别的范围广，目标数量和类型多，因此在其他目标发生违规行为的可能性也就更大。
出入岛屿
环岛一周对自动驾驶系统来说是一个巨大的挑战。其中也有复杂的规则，但必须根据导航路线选择器漂亮地切出来。
对于感知系统来说，正确识别车道还包括明确环路边界，在前面的特斯拉FSD测试时，经常发生碰撞中央路基的情况。
除了精确的感测之外，毫米NOH识别循环并基于导航选择适当的路线。此外，环岛中其他车辆短时间内面对多次变道行为，也能准确识别、合理避免。
这一点的难度比平坦的路面大得多，因为曲率高的弯道是连续的，所以对车辆的速度要求转向精度。
复杂场景挑战：在路口撞到违章车辆，怎么办？
城市场景很难，但其实并不是复杂的车道和交通规则，在任何时候都可能发生的不可预知的场景中都很难。
这些场景也是考验城市导航辅助系统是否是老司机的试金石。
车辆通常直行通过交叉路口，但垂直车道左转车辆先闯红灯逃逸，避免NOH紧急停车。
左拐绿灯亮后，这辆车停在超过等候区的十字路口中央不动了…当时我们直行的绿灯已经转成红色。
在紧急避让确保安全后，NOH经过几秒钟确认抢掠运行没有停止后，系统不受直行绿灯红灯影响停在路中间，确认安全后尽快通过路口：
换成人类司机其实也是唯一合理安全的处理方法。
其他重要详细信息
保证安全性和可靠性是任何智能辅助驾驶系统的必备课题。
但是关于量产，乘坐的舒适性也不能忽视。
避免刹车加速是否平滑、障碍物是否“富余”等详细考验除了算法外，还有很多工程化能力。
一般来说，它不是一个老司机那样的系统。你不能放心使用。
在这方面也显示了一些有趣的细节。
其中之一是车辆通过一条没有隔离带的道路：NOH有积极减速的动作，一旦变成左侧的“鬼探触子”，显然系统会有更充分的反应时间。
这表明NOH环境识别精度高，不仅了解路况，还了解路况背后的代表意义。
另一个是车辆通过信号灯的隧道。
什么样的车。摩卡实际上推出了纯燃料版和插电混合版，轴距2915mm，尺寸4875mm/160mm/1690mm，中大型SUV定位。
具体配置市场和用户已经熟悉，搭载城市NOH功能的摩卡，以插件混合版为基础，基本配置和外形尺寸与前一版本完全相同。
最大的变化是位于头部两侧的两个固体激光雷达。
速腾多创，波长905nm，视角120°*25°，角度分辨率不均匀，水平和垂直平均0.2度，与125线相当。
激光雷达版摩卡搭载了来自高通的自动驾驶芯片SnapDragon Ride、计算力360TOPS，超越了目前主流的雄心勃勃Orin。
另外，激光雷达版摩卡感测元件
毫米波雷达5台、超声波雷达12台、环视摄像机4台、侧面摄像机4台、8000万像素的感知摄像机4台。
可以看出，激光雷达版摩卡无论在传感器的数量还是能力参数方面都比市场的一般方案高出一级。
你为什么选择这样的方案。
其实这是毫米末智行选择的轻地图重感知自动驾驶路线。
什么样的技术课程。高精地图可以为系统提供更详细的决策信息，但也存在弊端。
例如，国内基础设施更新频率快，高精细地图信息采集往往滞后，高精细地图资质也面临较长的监管审批周期。
摩卡激光雷达版的NOH重感路线表面上看起来像是用算法来补充地图，但这实际上是更接近“自动驾驶第一原理”的路线。
无论是渐进路线还是横向路线，自动运行的基础逻辑不变。即，通过AI在行驶中进行视觉识别和判断决定。
就像人类主要通过视觉感知世界，实现人工驾驶一样，汽车也要依靠鲁棒性高的视觉进行感知和判断，实现自动驾驶。
人类通过不断观察、学习、模仿和实践，逐步实现了从“新手司机”到“老司机”的蜕变，汽车也通过大规模真实和仿真道路数据的学习和训练，不断迭代升级辅助驾驶的算法能力可以逐渐升级为自动运行。
在此过程中，可以帮助计算力、算法和感知硬件的进步，为自动驾驶的到来提供加速。
但其核心仍然是数据，数据才是确立和推动自动驾驶进化的真正基石。
具体而言，在摩卡搭载的NOH和背后的毫米末智能行中，数据能力的体现首先是长城汽车年销售百万量产优势，以及毫米末智能行构建的包括知觉、决策、显示、训练等环节的数据智能体系MANA。
ANA不是一个软件，而是一个包含许多子模块的技术体系，它们共同构成了毫秒智能行的数据驱动能力，也是解释毫秒业务快速进展的关键：
在智行毫米之前，业界并没有这样的速度。
最快规模化数据闭环，最快自动驾驶创业公司收益放大，最快量产自动驾驶方案交车，以及最快实现城市道路智能驾驶，打破新势力引以为豪的垄断。
毫米波将自动驾驶的发展分为以下阶段。
1.0时代，以硬件驱动为主，规模在100万公里左右，主要感知方式为激光雷达，认知依赖人工规则。2.0时代，软件驱动程序开始发挥作用，规模可以积累到1亿公里，知觉开始融合，但仍然是不同传感器单独输出的结果，认知方面仍然由人工规则主导，开始用小规模的小数据实现更好的预测和规划。3.0时代，以数据驱动为核心，硬件和软件在此实现大集成，感知也实现了多模式传感器联合输出的大集成，认知上具有可由大模型大数据解释的场景化运行常识，可驱动1亿多公里的数据迭代。摩卡激光雷达版的量产，从技术角度来看，毫米的智行，以及背后的“长城汽车”已经处于2.0时代。
并且，随着NOH年末长城搭载的30多个车型的进展，以更快的速度向第3阶段前进。
莫卡lidar的量产版NOH，给予着在中国的自动驾驶的量产新的尺度。
数据。
在这个规模中，没有新旧势力的区别，能以高效且低成本取得利用数据的人将迎来自动驾驶的终局。
One more thing长城汽车摩卡lidar版的售价尚未公布，但也有合理的线索。
首先，这款车型的基础是摩卡DHT—PHEV，售价为29万5000—31万5000。
当然，这是包括Mobileye L2计划在内的最终价格。
另外，以往搭载在油箱500上的Hpilot2.0系统（具备高速NOH功能），可选单体售价在2万元左右。
扣除L2系统的合理成本，硬件软件都量产了天花板级的毫米单位的自动驾驶系统，所以最终的价格可能比基础的摩卡dht-phev还要高。
也就是30万~35万区间。
这个价格你支付吗