頭圖來源：路特斯

作者 | 吳曉宇

編輯 | 李歡歡

當電動智能化浪潮襲來，超豪華品牌似乎更難割舍燃油車。

即便保時捷已經(jīng)推出了純電動車Taycan，仍不忘“表明心跡”，“保時捷將永遠不會停產內燃機，品牌的靈魂——保時捷911將一直提供內燃機選項”。法拉利也曾經(jīng)表示，不會在2025年之前推出任何電動車型。

相比跑車同行的執(zhí)拗，路特斯轉型的決心更徹底一些。

2021年7月，路特斯推出了最后一款燃油跑車EMIRA，鄭重地告別了燃油時代。近日，路特斯首款純電 SUV ELETRE在國內迎來首秀，并開啟預定，新車預計將在今年第三季度公布具體配置和售價。

關于百萬級超豪華品牌如何征戰(zhàn)電動智能化時代，路特斯科技副總裁李博給出了新的答案。

在他看來，這一輪汽車革命的本質是汽車的“機器人化”，智能化必不可少，而超豪華品牌在智能化轉型方面有自己獨特的優(yōu)勢。

“相對高端的品牌，才可以承載最高端的智能化技術。”李博認為，只有足夠高端的車型才有足夠的成本耐受性，去搭配最新銳的硬件配置，比如大算力芯片、激光雷達、成像毫米波雷達、高清攝像頭等，這為后續(xù)智能駕駛軟件迭代及算法的提升提供了基礎條件。

具體來看，Eletre全車配備了34顆高性能傳感器，具備五重感知全覆蓋能力，用來積累更準確、更全面的高質量的數(shù)據(jù)。除此之外，新車搭載兩顆英偉達Orin-X芯片，508TOPS為OTA預留充足的算力儲備和軟件迭代的空間。

在智能座艙內，Eletre 搭載了兩顆高通 8155 芯片，這是目前主流車企應用于智能座艙性能最好的芯片。

在算法軟件方面，路特斯打造了行業(yè)領先的三大算法模型（風險模型、博弈模型、專屬模型），并通過Lotus AI Driving系統(tǒng)（LAD）得以呈現(xiàn)。

其中，風險模型能夠精準預判駕駛風險，猶如讓智能駕駛系統(tǒng)系上了安全帶；博弈模型則高效判斷并規(guī)劃最佳路徑，猶如一位智能駕駛老司機；專屬模型通過自主學習駕駛者習慣，提供千人千面的智駕體驗。

Lotus AI Driving系統(tǒng)（LAD）基于這三大算法模型提出了“賽道級智能駕駛”的概念，這也是路特斯區(qū)隔于傳統(tǒng)車企和新造車勢力的智能化標簽。

在李博看來，路特斯一直以來的賽道基因能夠幫助路特斯在智能化時代打造賽道級智能駕駛的體驗。

智能駕駛系統(tǒng)真正（要做到）像人一樣的反應速度，還需要錘煉。而賽道是相對特殊的環(huán)境，相比于日常駕駛路面，賽道對車的距離、左右車的間距、賽車手的極限動作要求更高，賽道級智能駕駛處理復雜情況的能力也更強，包括賽道級的感知、認知和規(guī)控。

“在賽道上所積累的技術，下探到我們生活中的智能駕駛狀態(tài)時，是能夠讓駕駛的可靠性和安全性得到很大提升的，因為在賽道上錘煉的智能駕駛技術下放到公路上，將會是一種「降維打擊」?！崩畈┱J為。

在智能化方面尋求突破的路特斯，還保留了自己超豪華跑車的品牌屬性。

比如，路特斯 Eletre 采用了大量的碳釬維和鋁材質減輕車身重量，車身組件、車身覆蓋件等均實現(xiàn)了輕量化。在性能方面，Eletre零百加速達到 2.95 秒。

以下是未來汽車日報等媒體與李博的對話節(jié)選：

汽車革命的本質是汽車“機器人化”

Q：當下大部分車企都在談智能化，一些新勢力甚至直接把智能化當作標簽。您覺得怎樣的智能化才能代表豪華純電品牌？

A：電動化是這次汽車革命的聚焦點，但我覺得它可能不是當下或未來一段時間內汽車革命的本質。我認為這次汽車革命的核心和本質是汽車的“機器人化”。

在機器人化的核心本質之下，智能化必不可少。因此，我們現(xiàn)在的研發(fā)方向是讓智能化快速發(fā)展。而這正是高端車型所需要進行的重要實踐。

相對高端的品牌，才可以承載最高端的技術。因為只有足夠高端的車型才有足夠的成本耐受性，去搭配最新銳的硬件技術，這為智能駕駛軟件和算法的提升提供了基礎條件。這也是目前能代表路特斯豪華屬性的標簽之一，即相對高端的品牌在這個時代下更符合目前的技術發(fā)展潮流。

代表路特斯豪華屬性的另一個標簽是，「賽道級」的基因能夠幫助路特斯打造賽道級智能駕駛的體驗。

Q：路特斯提到了“冗余”的概念。在硬件配置上，芯片算力、激光雷達是夠用就行，還是越多越好？您怎么看“堆料”的現(xiàn)象？

A：堆料現(xiàn)象是普遍存在的，其存在一定有它的背后邏輯。

首先，「軟件定義汽車，硬件定義軟件的天花板」。這就好比iPhone7和iPhone13都使用一樣的系統(tǒng)、下載一樣的軟件，但玩游戲時體驗就會有差距。其次，預留充足的算力和存儲空間，也是為了未來軟件（升級）做好充分的準備。

Q：在百萬豪車市場，大家好像并不是特別在乎智能化的突出表現(xiàn)，而是更喜歡聊操控。路特斯更強調智能化的目的是什么？在您看來，智能化是加分項，還是一個應有的基礎？

A：汽車機器人化是汽車革命的本質。智能化既是未來對智能車的基礎要求，同樣也是加分項。

Q：在芯片、激光雷達等自動駕駛技術產業(yè)鏈上，路特斯是否有自研的部分？成果如何？

自研智能駕駛無疑是正確的方向，不過我們深知創(chuàng)造資源和整合資源一定是并重的，因此我們會兩手兼顧。

我們既會有很大比例的自研軟件算法甚至硬件，也有一定比例的整合資源的配置（通過和路特斯的合作伙伴們），這是路特斯目前的整體策略。

賽道級智能駕駛并非營銷話術

Q：任何自動駕駛的傳感器感知和芯片決策速度都大概率比人強。賽道級智能駕駛，是不是一個純粹的營銷話術？

A：賽道級智能駕駛并非營銷話術。

在賽道級智能駕駛上，路特斯有兩條業(yè)務線在同步推進：一是路特斯量產產品線；二是路特斯在賽道方面的準備工作，包括后續(xù)車型（含Eletre）在賽道的測試等。

駕駛是一個系統(tǒng)的行為閉環(huán)，從閉環(huán)的完成速度來看，人類還是要比汽車智能駕駛系統(tǒng)快。智能駕駛更多的優(yōu)勢是專注度比較強。人會疲勞走神，但是智能駕駛不會。因此，智能駕駛系統(tǒng)真正（要做到）像人一樣的反應速度，還需要錘煉。

而賽道是相對特殊的環(huán)境，相比于日常駕駛路面，賽道對車的距離、左右車的間距、賽車手的極限動作要求更高。在賽道上所積累的技術，下探到我們生活中的智能駕駛狀態(tài)時，是能夠讓駕駛的可靠性和安全性得到很大提升的，因為在賽道上錘煉的智能駕駛技術下放到公路上，將會是一種「降維打擊」。

Q：路特斯一直強調賽道級智能駕駛的概念，但是“賽道級”在一般消費者聽來，并不算清晰。賽道級智能駕駛，到底是指一種能力還是一種場景？

A：賽道級智能駕駛，一方面指能力，另一方也指場景。所謂的賽道級智能駕駛是從三個方面來解讀：

一是賽道級的感知。賽車手在比賽時，需要對周邊目標有足夠的觀察，同時對遠距離目標也要有好的探測和感知能力。這種能力轉化到智能駕駛體系就是更強、更精確的感知能力，這是現(xiàn)在Eletre著力去打造的。

二是賽道級的認知和博弈。現(xiàn)在很多智能駕駛系統(tǒng)被詬病不像“老司機”，雖然駕駛平順但效率很低。這便是賽道級認知和博弈需要解決的問題。賽道中充滿競爭，賽車手需要預判比賽和對手，從而找到自己最佳的路線。

最后是賽道級的響應速度。對于賽道級的智能駕駛來說，它的響應一定是簡潔、明快和高效的。

Q：賽道場景對于車主而言畢竟還是小眾場景，用戶大部分使用場景還是在日常道路中。路特斯做賽道的應用場景到底有多大的實際應用意義？

A：賽道級智能駕駛對我們公路上或生活中智能駕駛的幫助，我認為有以下幾個方面：

一是智能駕駛系統(tǒng)在日常中處理復雜情況的能力提升；二是對用戶習慣的培養(yǎng)，買路特斯的一部分用戶實際上對賽道都有一定的感情和憧憬。

總結來說， 一方面賦能平時的智能駕駛，另一方面通過賽道場景與用戶的互動，提升用戶對賽道駕駛的體驗。

Q：路特斯通過哪些智能化技術來提高智能駕駛樂趣？

A：基于For the Drivers的基本理念，路特斯希望能給駕駛員一種選擇的權力，他可以選擇駕馭這臺車，也可以選擇（智能駕駛功能）從而把自己釋放出來。

這種權力在人類過去的150年前是具備的。那時人類還在騎馬，我們經(jīng)常說老馬識途，當人類不想騎馬時，可以放心（把路線權）交給馬匹。

從大數(shù)據(jù)到優(yōu)數(shù)據(jù)

Q：駕駛員在日常駕駛中需要進行車道保持，并對其他交通參與者或者交通標志進行識別，這需要積累很多數(shù)據(jù)作為基礎。Eletre這款車不是走量的車型，自動駕駛數(shù)據(jù)是怎么積累的呢？

第一，在智能駕駛中，數(shù)據(jù)很重要，某種意義上比算法模型更重要。第二，數(shù)據(jù)的質量比數(shù)量更重要，也就是我們經(jīng)常提的概念：從大數(shù)據(jù)時代到優(yōu)數(shù)據(jù)時代。

無論是精確性、還是廣泛性上，Eletre所搭載的這些傳感器，對周邊環(huán)境感知的能力都達到了較高層次，這樣能保證路特斯收集數(shù)據(jù)本身質量是較高的。更高質量的數(shù)據(jù)才能錘煉出更優(yōu)質的模型。

此外，路特斯數(shù)據(jù)不局限于路特斯，而是和吉利大體系之間有互動。當然，若自身優(yōu)質數(shù)據(jù)能接近智能駕駛系統(tǒng)學習的邊界，我們不會用其他數(shù)據(jù)彌補數(shù)據(jù)數(shù)量上的不足。

Q：在數(shù)據(jù)的獲取和篩選方面，路特斯有什么具體做法可以分享嗎？

目前，路特斯所積累的車隊數(shù)據(jù)，加上未來銷售車輛的數(shù)據(jù)足以達到我們目前的算法邊界。

因為隨著數(shù)據(jù)越來越多，它的算法并非一條線性曲線，它的邊際效益是逐漸趨于平滑的，達到平滑的點就是我們數(shù)據(jù)和模型結合起來的性能上限。

如果基于此，后續(xù)沒有達到平滑點。我們也會依托整個吉利體系里的共有數(shù)據(jù)，通過首選高質量的數(shù)據(jù)，將剩余所需的數(shù)據(jù)拉齊。

未來汽車日報

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