電子發燒友網報道(文/梁浩斌)華為在上周的發布會上,發布了2025款問界M9,在動力系統、安全、智能配置和車載通信上實現全面升級。比如增程器版車型升級至增程器5.0,熱效率為44.8%,百公里虧電油耗僅為6.9L,最大功率從110kW增加到118kW;新增智能隱私車窗,支持明暗調節等。
不過最值得關注的是,在2025款問界M9上搭載的ADS 3.3高階智駕系統(據稱今年內將OTA升級至ADS 4.0),與2024款M9相比,新款在智駕傳感器方面出現了很大的變化。
不過最值得關注的是,在2025款問界M9上搭載的ADS 3.3高階智駕系統(據稱今年內將OTA升級至ADS 4.0),與2024款M9相比,新款在智駕傳感器方面出現了很大的變化。
2025款問界M9在2024款采用192線激光雷達、12個超聲波雷達、11個攝像頭、3個毫米波雷達的傳感器基礎上,增加了3個高精度固態激光雷達、2個車外麥克風,以及將3個毫米波雷達升級成5個4D毫米波雷達。
新增的高精度固態激光雷達有兩個分別布置在前翼子板兩側,一個安裝在車尾門頂部的位置;5個4D毫米波雷達中,有3個組成前向分布式4D毫米波雷達矩陣,另外2個作為后向角雷達使用,增強自動泊車時對低位障礙物的感知;而2個車外麥克風分別安裝在車頭和車尾,據稱在智能駕駛模式下,麥克風可識別救護車、警車等特種車輛的警笛聲,結合智駕系統實現自動讓道,提升行車安全性。
回顧華為的ADS智駕使用的激光雷達,最早在極狐阿爾法S上使用的是三個華為自研96線激光雷達,分別布置在車輛前保險杠中間和兩側;而在阿維塔11上,三個96線激光雷達分別布置在車輛前保險杠中間偏下的位置、兩側前翼子板;在2024款的問界M9上,則采用了單顆前向192線激光雷達,單前向192線激光雷達也成為了后來智界、享界等品牌車型的選擇。
可以看到,過去華為在智駕方案上是持續在做“減法”的,降低激光雷達等傳感器數量,智駕算力硬件也從最早MDC810降至目前標配的MDC610,稀疏算力從400+TOPS降至200TOPS。通過減少傳感器數量和降低算力硬件性能,來壓縮智駕系統的整體成本。
確實,在智駕近幾年的發展中,算力與智駕系統的實際表現的相關性越來越低,因為智駕芯片的效率,其實更多取決于智駕算法如何利用芯片,堆芯片算力起到的效果未必能夠在實現智駕體驗上表現出來。
所以通過更強的智駕軟件能力,或是工程能力,盡量發揮出智駕芯片的能力,提高智駕體驗,是降低系統成本的重要方向。
這次發布的新M9上,反而是增加了多個傳感器,這與此前華為智駕持續降本的路線有點相悖。此前有汽車行業人士向電子發燒友網透露,L3自動駕駛相關法規將在年內出臺,下半年將會實現L3自動駕駛的產品落地。而更加高階的L3自動駕駛,對于安全的要求更高,在實際應用方案中,也將會用到更高算力的芯片平臺,更加可靠、精度更高的傳感器。
所以增加的傳感器或許是為了接下來的L3自動駕駛法規做準備?可以預見,未來L3自動駕駛法規的落地,將會加速推動感知算法、決策模型及芯片/傳感器技術的突破,促進車企與科技公司合作布局智駕芯片領域,加速國產芯片研發進程。同時,圖像傳感器、毫米波雷達、激光雷達等核心組件的需求將大幅增加,帶動上游供應鏈的創新與整合。
新增的高精度固態激光雷達有兩個分別布置在前翼子板兩側,一個安裝在車尾門頂部的位置;5個4D毫米波雷達中,有3個組成前向分布式4D毫米波雷達矩陣,另外2個作為后向角雷達使用,增強自動泊車時對低位障礙物的感知;而2個車外麥克風分別安裝在車頭和車尾,據稱在智能駕駛模式下,麥克風可識別救護車、警車等特種車輛的警笛聲,結合智駕系統實現自動讓道,提升行車安全性。
回顧華為的ADS智駕使用的激光雷達,最早在極狐阿爾法S上使用的是三個華為自研96線激光雷達,分別布置在車輛前保險杠中間和兩側;而在阿維塔11上,三個96線激光雷達分別布置在車輛前保險杠中間偏下的位置、兩側前翼子板;在2024款的問界M9上,則采用了單顆前向192線激光雷達,單前向192線激光雷達也成為了后來智界、享界等品牌車型的選擇。
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確實,在智駕近幾年的發展中,算力與智駕系統的實際表現的相關性越來越低,因為智駕芯片的效率,其實更多取決于智駕算法如何利用芯片,堆芯片算力起到的效果未必能夠在實現智駕體驗上表現出來。
所以通過更強的智駕軟件能力,或是工程能力,盡量發揮出智駕芯片的能力,提高智駕體驗,是降低系統成本的重要方向。
這次發布的新M9上,反而是增加了多個傳感器,這與此前華為智駕持續降本的路線有點相悖。此前有汽車行業人士向電子發燒友網透露,L3自動駕駛相關法規將在年內出臺,下半年將會實現L3自動駕駛的產品落地。而更加高階的L3自動駕駛,對于安全的要求更高,在實際應用方案中,也將會用到更高算力的芯片平臺,更加可靠、精度更高的傳感器。
所以增加的傳感器或許是為了接下來的L3自動駕駛法規做準備?可以預見,未來L3自動駕駛法規的落地,將會加速推動感知算法、決策模型及芯片/傳感器技術的突破,促進車企與科技公司合作布局智駕芯片領域,加速國產芯片研發進程。同時,圖像傳感器、毫米波雷達、激光雷達等核心組件的需求將大幅增加,帶動上游供應鏈的創新與整合。
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