最近，蔚來ES7的無偽裝實拍圖曝光，作為一款發(fā)布在即的蔚來全新SUV車型，ES7是蔚來在NT2.0平臺上打造的第一款SUV車型，其在外觀方面可以看到大量已經運用在蔚來旗艦轎車ET7上的設計元素，ES6和ES8基于NP1.0打造，與ES7已經屬于不同時代的產物了。今天，我們就來究起本源，說一說NT2.0相比NP1.0都有哪些不同，這些不同又會如何影響用車體驗。

首先，2020年底發(fā)布的“期貨”車——蔚來ET7，我們就能看到蔚來在新平臺上做出的調整，ET7在硬件方面區(qū)別去之前兩款SUV產品的最明顯之處，在于其搭載了激光雷達，曾經的智能駕駛蔚來NOP不曾有激光雷達的加持，為毫米波雷達+攝像頭+高精地圖的形式，而激光雷達的加入使得整體的智能駕駛系統(tǒng)更加完善，但相應的其他各項硬件配置也被大幅提升。

激光雷達成為NT2.0標配？

本以為激光雷達僅會出現在旗艦車型上，但去年底發(fā)布的中型轎車ET5，依然保留了激光雷達，足以看出蔚來下一階段對于激光雷達的態(tài)度相當積極。這一次，作為同平臺打造的產品，我們在ES7上，再一次看到了車頂上突出的激光雷達。

激光雷達作為時下的大熱門，它可以算作NT2.0區(qū)別于NP1.0平臺的重要標志，也是蔚來在打造智能感知冗余的重要組成部分，當然激光雷達能在蔚來車型上普及開來，和它自身不低的定價有很大關系，蔚來給ES7搭載的圖達通innovusion激光雷達，使用的是雙周正交掃描方案，關鍵部分分為4個，分別是振鏡、多面體反射鏡、1550光纖激光器和與前者配套的InGaAs探測器。

這套系統(tǒng)的成不低于選裝一套好的音響，但它給車輛帶來的好處是立竿見影的：首先單點測距原理和1550nm波長，可以保證探測距離超過150米；同時多面體反射鏡轉速保持100hz量級，振鏡保持千赫茲量級，可以讓激光雷達分別率達到100線以上；通過搭載這套精密的激光雷達，車輛的被動安全性也能比以往更高。

感知系統(tǒng)，視覺仍是NAD的主導？

無論是NOP還是蔚來最新的NAD，它們的視覺感知依然是整體感知系統(tǒng)中占據更大比重的，NT1.0平臺下的蔚來ES8，其感知系統(tǒng)由1個三目攝像頭、4個環(huán)視攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、1個駕駛狀態(tài)檢測攝像頭組成。

而到了NP2.0平臺的蔚來ET7上，相較于NOP系統(tǒng)，NAD系統(tǒng)的感知解決方案更加完善：增加了側視和后視ADS攝像頭；但是ADS前視卻由三目攝像頭變成了雙目攝像頭，因為NAD系統(tǒng)采用2個ADS前視攝像頭+2個瞭望塔式布局的側前視攝像頭+1個前置激光雷達，完全能夠覆蓋到NOP系統(tǒng)采用三目攝像頭情況下的視野探測范圍。

從ET7、ET5再到ES7，它們都搭載Aquila超感系統(tǒng)，配備33個高性能感知硬件：包括1個激光雷達、7個ADS攝像頭、4個環(huán)視攝像頭、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、2個高精度定位單元、1個車路協(xié)同感知和1個增強主駕感知。尤其是車頂上的瞭望塔式布局的激光雷達和攝像頭，在城市場景下，傳感器視線很容易被綠化帶和車輛遮擋，相較于安裝在 B 柱和后視鏡的攝像頭，部署在車頂的高位側前攝像頭，能夠減小盲區(qū)；作為前向視覺冗余：布置在車頂高位側前攝像頭，因位置高，故視野廣，提高了前向視覺的冗余度。即使前向主攝像頭不工作，依靠兩個高位側前攝像頭，仍然可以實現前向視覺的完整感知。

算力越強，智能駕駛越先進？

攝像頭增加到了11個，而且像素從不到200萬，提升到了800萬，其實堆砌硬件會給人一種錯誤的認知，認為傳感器越多自動駕駛的能力就越高，但如果測試和算法跟不上，硬件堆砌再多也沒用。攝像頭分辨率越高，需要的數據存儲量肯定越大，計算能力需求也會更大。但是多大的分辨率對應多大的算力，是沒有直接對應關系的，也是不太好直接用公式去衡量。蔚來這11顆鏡頭，每秒大概產生8G左右的數據量，這也使得需要更強大的處理器來保駕護航，ADAM超算系統(tǒng)由4顆英偉達Drive Orin芯片組成，算力達到1016TOPS，這套系統(tǒng)的潛力非常大，冗余度很強。

如果沒有與高分辨率攝像頭的相匹配的算法和測試能力，那無疑于“小馬拉大車”。雖然采用了一個較高的配置，但是性能提升卻有限。這種情況下，高分辨率攝像頭的性能依然是無法充分發(fā)揮出來的。那樣的話，800萬像素攝像頭便成了一個“花瓶”，只是吸引用戶的噱頭而已。

如今新勢力規(guī)劃的新車型，攝像頭的配置基本差不多，但是計算平臺的算力差別卻很大，這是什么原因呢？首先，因為他們的算法模型可能存在區(qū)別，有些模型過于老舊，就必須用更大算力來計算，做到“力大磚飛”；其次，系統(tǒng)對算力的需求是持續(xù)提升的，硬件的算力資源需要提前預留好，做足充足冗余度，而這個冗余度的多少，各家理解并不一樣；最后，還要回到攝像頭像素的問題上。

200萬像素所捕捉到的信息和800萬的可不是簡簡單單的差4倍的關系：以前視攝像頭為例，100~200萬像素攝像頭有效探測距離在100~150m的時候，視場角卻只有50°左右，但是800萬像素攝像頭，卻可以在實現200~250m探測距離的同時，還可擁有120°左右的視場角，探測距離和角度的擴大，使得數據量成幾何倍數增長。

800萬像素攝像頭可以通過之前的數據去訓練算法模型來繼承原來的一些能力，比如檢測的準確率和誤檢率。但是800萬像素攝像頭探測的距離更遠，角度更大，需重新采集之前所沒有的數據，去應對新的場景，去拓寬自己的性能邊界。以特斯拉為例，即便這些年通過自家韭菜車主，收集了大量的數據，并且好好學習、吸收了這么多，但若是換成800萬像素攝像頭，通過之前的數據能夠繼承200萬像素攝像頭的一些基礎性能，但仍會有大量場景數據依然還是需要再重新采集的，用于不斷地去迭代算法模型，進而體現出800萬像素攝像頭的最佳性能效果。

雖然整體上來講，算法和測試能力也許還未能跟得上攝像頭技術發(fā)展的步伐。但是高分辨率攝像頭這個未來的應用趨勢是毋庸置疑的，它是技術和市場“雙輪驅動”的必然結果。

說回NT2.0平臺，平臺的核心競爭力是行業(yè)領先的量產自動駕駛系統(tǒng)。關于這一點李斌也在之前也承認：以ES8目前的硬件架構, 其傳感器和運算能力無法實現 L4 級自動駕駛, 也絕不會宣布可以做到L3。而NT2.0作為蔚來研發(fā)的新一代技術平臺，李斌表示它將會是行業(yè)內最先進的量產自動駕駛技術。

為實現L4級別自動駕駛，是NT2.0和NP1.0最本質的區(qū)別，大量的感知傳感器冗余設計和大算力平臺的冗余都是為實現這一目標，以視覺為主導的NT2.0在有激光雷達的加持下，讓整體感知能力變得更加全面。

雖然，對于自動駕駛的發(fā)展路線，特斯拉高調地選擇純視覺，因為馬斯克認為自動駕駛可以走仿生學，既然人類可以只用眼睛，車輛自然應該也能以純視覺方案實現感知。但直到今天，特斯拉的FSD完全自動駕駛功能也依然停留在L2階段，只能算高級輔助駕駛功能，而且有大量的場景是不能使用的。更關鍵的一點是，大部分車企也無法獲取如特斯拉般龐大的行車數據來訓練其視覺系統(tǒng)。

所以，今天市場上的絕大部分玩家，不管傳統(tǒng)主機廠還是高級別自動駕駛公司，都認同采用多種傳感器融合的方案，尤其是激光雷達+攝像頭+毫米波雷達，NT2.0平臺下打造的蔚來車型也是如此。

高“標配”是把雙刃劍

但相應的，成本問題就是一個相當現實的問題了，上文中的圖達通獵鷹激光雷達價格不菲，為適配這款激光雷達要做出更多努力，半固態(tài)激光雷達在工作時，內部的轉鏡需要高速旋轉，加上雷達位置距離前排乘客的頭部很近，這必定會產生一定的噪音。為了解決這一問題，需要在雷達內部嵌入了緩震材料，另外在雷達“外殼”的狹小空間中也重新設計了緩震結構，保證雷達工作時的NVH達到最佳水平。至于這顆激光雷達的散熱，要通過整個車架來完成，可以簡單理解為通過散熱硅脂貼合在橫梁上。

800萬像素的攝像頭單個成本達到500元以上，而這些NT2.0平臺車型一下就用11個，120萬像素的攝像頭平均在150元，500萬像素攝像頭價格大概在300元左右，攝像頭成本相比其他攝像頭近乎翻倍。

這些高成本的智能駕駛硬件，疊加在一起，就使得車價居高不下，需要消費者自行來買單。上文提到，這樣一個平臺是為了實現L4級別自動駕駛的，這些配置也是奔著L4去的，車主們如今買的車是“期貨”車，用的也將是“期貨”功能，這是一個現實問題。

NT2.0技術平臺相比于NP1.0技術平臺有了質的飛躍，在自動化駕駛方面更是處于行業(yè)領先的地位，這也是蔚來對于一直以來的質疑最有力地反擊。在今年三月份，蔚來ET7也將開始交付，NT2.0技術平臺的實戰(zhàn)性也將會得到驗證。ES7也將于今年4月與我們正式見面。哦，對了，NT2.0的智能座艙搭載驍龍8155芯片，那又會給這些新款蔚來車型帶來什么呢？