理想OTA之後，有一項數據追平了華爲。

在理想汽車最新的OTA 5.2版本中，主要提升的是高速NOA能力。跟隨著更新信息一同公布的，還有它的被接管率，1320公裏/次。上次余承東親自開著問界回家過年，也說過自己全程沒接管，差不多是1314公裏。看數據，理想AD Pro/Max 3.0和問界ADS 2.0在高速NOA工況下，打了個平手。

當然，具體也沒有說明是在怎樣的條件下的高速完成的1320公裏/次接管，路段、車流量、路況等，都沒有給出具體的參考信息。然後，新增的功能是對錐桶、防撞桶的繞行能力；對錐桶、防撞桶的繞行最高速度是80km/h，對靜止車輛的繞行速度最高100km/h。咱們大概知道增加了什麽功能，以及功能的上限是什麽就夠了。

那麽，OTA之後的理想怎麽做到的？使用上，能否超過華爲？

硬件不換，咋優化感知？

對于高速NOA功能的優化，其實主要的中心思想，還是得讓車輛在高速NOA工況下跑的盡可能的順，盡可能的少出現錯誤或者執行不了的指令，才可以完成超長裏程下的無接管或者少接管，例如1300km左右接管一次或無接管的使用體驗。

那麽優化的點，主要集中在以下幾方面：

變道決策與執行能力的增強，更准確的判斷何時以及用什麽樣的路徑來實現變道，提高駕駛安全和連貫性；

安全避讓能力的提升，這個點其實就是在高速狀態下，80km/h以上速域工況，能對障礙物識別和避讓的能力；

對靜止車輛和速度差較大車輛的繞行與制動，系統現在能夠提升對同向的靜止車輛、速度差較大車輛的繞行和制動能力，支持車速範圍提高至100km/h；

重點來了，優化變道時機和博弈策略，是對系統變道時機、變道空間以及等待的策略上的博弈，能減少變道、超車的發起時間，提升了變道決策的果斷性和有效性（更高效了）；

然後還有像防禦性變道策略、公交車道識別與避免駛入的策略上，也都需要繼續做優化。

然後理想這次優化的最低級別，是理想的AD PRO 3.0系統上，是用地平線征程5（128TOPS算力芯片）的無激光雷達方案來實現的；感知硬件，10顆攝像頭+12個超聲波雷達+1個毫米波雷達組成。

這麽來看的話，優化方向就相對來說簡單了，因爲牽扯到的硬件數量更少，三種攝像頭+兩種雷達。結合以上實現的功能，和優化策略來看，就是提升“遠距離感知”的精度和決策權重。而在這套感知設備當中，毫米波雷達的感知距離最遠，其次是攝像頭和超聲波雷達；前者的感知距離，大概在160米左右，而攝像頭的感知距離會比毫米波雷達的距離稍微短一些。這兩個感知硬件，組成了車輛對前向物體的識別和感知。

在只有128TOPS算力的情況下，能做的複雜指令不多，所以要減少毫米波雷達、高清攝像頭帶來的前向感知數據的博弈時間，策略上應該是采取兩種數據的結合，攝像頭的物體畫面+毫米波雷達的物體位置來做最終決策，對于遠距離物體（應該有距離限制觸發條件）的優先級會給毫米波雷達更多決策權重。

在硬件不做調整的前提下，對算法策略的優化，是需要比較大的調整的。尤其像，理想的智能駕駛（NOA工況）遇到過以下集中情況，最近的，高速誤識別廣告牌上的車輛造成誤刹車；雨天環境下，感知攝像頭誤識別車後方有人追趕車輛等情況的發生。

以上這些，都是在圖形算法上的BUG導致的，所以這次OTA之後，有理由是對圖形算法繼續大幅度的優化，後續等實測這套NOA功能。暫且來看的話，1320km的一次接管的使用工況，很可能是在白天晴朗的前提下達成的。

追平華爲後，能超越嗎？

先看這次OTA之後，理想需要改變的使用體驗，包括了在比較寬的車道上畫龍（在車道線邊緣來回試探），偶爾會距離左側護欄過近的情況出現；在車道變窄的情況下，雙車道邊單車道等工況下，應對能力是不太夠的，會有接管出現。然後，就是在車輛前方，出現侵入車道的車輛時候，刹車的感受略重。

這都是5.1版本的高速NOA使用情況，但路測距離不算長，100km左右。

再有，通過內側的AD Pro 3.0（5.2版本），看得出來確實是修改了一些上述中的問題，例如車道線內畫龍、車道入侵的刹車重感。但是，依舊有有一些問題存在，比如，比較依賴限速的這個客觀條件，不太能智能判斷車輛需要多快的行駛速度更合適。還有就是在變道這種工況下，變道之前需要一定的減速之後才可執行而且再變道（連續變道）的效率比較低；同樣，變道失敗之後，再次變道就變得不夠果斷。

那麽，能不能超越華爲？

如果只從接管率一個維度來考慮，理想和問界的接管率差不多，都是1300km左右接管1次的級別。但，在使用感受上仍然是會有細微差距的。體驗感就是問界的ADS 2.0在高速NOA工況下，表現的更穩定。

例如，在之前開的問界M7上，高速NOA工況下無論是直線、變道、過彎，甚至是比較急的彎道，方向盤的表現都比較穩，很少有細小的動作（或者是有，但比較難察覺）。對于細節上的這種處理，更多的是感知+車控的結合，對細節上的處理更好。再之後，是前向車道被突然侵占的工況下，減速沒有明顯頓挫，不突兀，這也算是一個比較好的點，起碼在駕駛感受上。

但是需要注意的，這套感知硬件，是匹配上了激光雷達來做的。所以，對細節上的拿捏更好，也要承認算法和策略的優化不錯，同有激光雷達的産品能把高速NOA做的用起來很穩的，也比較少。

再有關于誤刹車的情況，ADS 2.0這套系統和AD Pro同樣，也都存在。有在無車的車道中出現，有會在過彎之後出現，沒有規律可言，可能是感知數據上的誤差造成的，這還得需要後續再優化。

理想做沒做到超越ADS 2.0的NOA體驗能力，目前的答案，是還沒做到在細節上更好的處理，例如在行駛的穩定性、應對車道侵入的處理程度、變道的策略等。但，在沒有激光雷達這個硬件加入的前提下，依靠攝像頭+雷達的組合，能做到ADS 2.0大概90%的體驗，也是值得肯定的一件事。

說到最後，車企在卷高速NOA的目的，是爲了減輕駕駛員在路上的疲勞感，能更好、更順的讓車在高速路段自己跑起來，盡量少接管。也只有在這個大前提做好之後，才有去優化細節體驗的理由，現在看，理想在努力做好高速NOA“順”的能力；而華爲的ADS 2.0是奔著“好用”這個階段去了。