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小米官宣造车以后，有人认为小米错过了进入汽车市场的最好窗口，但是雷军不同意，他认为“自动驾驶是智能电动汽车决胜的关键” “比赛才刚刚开始,小米的机会在于自动驾驶。”
飞凡R7是首次搭载飞凡RISING PILOT智驾系统的车型，从飞凡R7的配置来看，这套系统还是挺下本儿的。
首先是芯片，搭载2颗英伟达Orin X芯片，单颗算力高达254TOPS，可以称得上是芯片界的“最强大脑”了。
普通的毫米波雷达探测距离是210米，而采埃孚Premium 4D成像雷达的探测距离达到350米。
普通的毫米波雷达可以做到16通道，而采埃孚Premium 4D成像雷达能高出12倍达到192通道。
通道，大家可以理解为闭着眼睛去触摸判断前方障碍物，别人能摸16下，而你相同时间摸了192下。通道越多，得到的信息当然更准确啦。
另外看到“4D”大家也能猜到，这种雷达探测的范围更加立体完整。大家可以狭义理解为探测范围从“一字型”变“十字型”。
通过增加垂直方向的发射、接收通道，在普通毫米波雷达探测“距离、水平和速度”基础上新增了“探测物体垂直度”，这样可以提升对静止或者慢行的障碍物的识别。
采埃孚Premium 4D成像雷达使用电磁波感知，电磁波不受光线影响，所以下雨天、大雾天这种能见度很低的情况下仍然可靠。
LUMINAR1550nm激光雷达，10%反射率下最远探测距离250米。为了更直观看出这颗激光的实力，我们将它和其他几款在智驾上做的不错的车配雷达作了对比。
人类肉眼可见光波长范围是380-760nm，1550nm激光远超人眼识别范围，因此几乎不会对人眼造成危害。
为了打造更好的视觉感知，在摄像头上也是下足了料：前向 3 个 800 万像素摄像头，后向1个800万像素摄像头，4个300万像素周视摄像头、4个300万像素环视摄像头。
360°车辆周围感知+800万高像素，关键行驶区域感知距离更远，动态人车交通参与者、静态车道线、地面标识、红绿灯、限速标识等交通要素感知内容更细。
“全国首发量产”、“全球首发量产”，能看出飞凡并不是看现在市场情况一起卷，而是很早就做了高端布局。
如果只有硬件的排面,发挥不了价值也是白搭。毕竟只要愿意花钱，硬件总能堆起来，算法强不强才是无法替代的核心竞争力。
之前的汽车算法都是前融合，或者后融合。飞凡将两种算法融合，首创了Full Fusion全融合算法。在这里给大家举个例子，说明这个“融合”大概是个啥意思。
前融合大家可以理解为：33个硬件就是33个员工，而算法是领导，33个员工向领导报告自己采集的原始数据，最后由这个领导根据33份数据做出最后决策。
后融合可理解为33个员工根据自己的原始数据向领导报告自己的观点，最后由这个领导根据33份观点做出最后决策。
优势是算力要求相对没那么高，劣势在于受限于光线和各大硬件的位置，最终数据可能出现偏差或者遗漏。
Full Fusion全融合：前后融合同时进行，33个人陈述自己的原始数据+自己的观点，领导根据观点做出初步总结，再拿结果和原始数据认证看是否合理，最后领导将两轮信息综合起来输出决策。
又是全球首发量产的硬件，又是行业首创的一种算法。大家肯定好奇，说这么厉害，那这辆车在路上到底能帮我干多少活儿？
飞凡由于可探测度更远，会更早识别匝道三角区域，提前变道，并根据前后车辆状态调整车速汇入匝道，避免了由于临近匝道口才识别路况而失败汇入的情况。
而有了我们之前提到的Premium 4D成像雷达，可提前探测最远500米处的施工区域，并精准识别静态障碍物的三维几何位置、尺寸和类型，即便只有雪糕筒或施工提示牌也可提前精准识别。
另外Premium 4D 成像雷达拥有全天候适应能力，在团雾场景下仍可穿透团雾识别前方行车环境和障碍物。
3、变道策略灵活，提高变道成功率。我准备变道时，看到别人没让我，那我就会停止变道。同理如果一辆车准备自己变道，打了灯也不是必须动方向盘，还得观察路况。
RISING PILOT 的33个传感器可以实现360°道路感知，当发现有其他车辆同时变道并可能产生冲突时，会保持与周围车辆的安全距离，让冲突车辆先行，随后再完成变道等动作。
4、提升体验感。自主可调的MY PILOT让这辆车会像老司机一样，掌握效率的权重，“看路下菜碟”。
在车辆较多较快的环境中，可以减少变道，提高安全性。在较好的车况时，车辆会自动选择增加变道超车的频率，更节约时间。
飞凡的野心有多大？对于自家的产品，飞凡CEO吴冰豪言：“智能驾驶的行业格局就此改变！”那他的自信从哪儿来？
清华大学计算机科学博士余钧雷，曾为宝马中国、蔚来、领克、高德地图、滴滴等多家汽车行业企业，打造围绕用户产品体验的创新业务模式。
不过说这么多，都是来自官方的数据。等到10月，AutoLab将会拿飞凡R7上路实测，如果想知道这套系统到底多智能，记得关注我们哦！