一级市场并购退出的难点是什么？
06-18
NIO Day仍然是一个充满温情的NIO Day，也是最硬核的NIO Day。
蔚来发布了全球首款集智能与高集成于一体的集成式液压主动悬架——“SkyRide天行全主动悬架”。
李斌在台上花了很多时间介绍该系统，从软件到硬件，从技术到功能，无一不详细介绍。
但最终，还是ET9用水杯冲过减速带，征服了现场所有观众。
直观又震撼。
可惜的是，在年前，我们在路上还看不到集成各种“黑科技”的蔚来ET9。
当然，我们无法知道天行悬架的表现是否如李斌所说，但蔚来最近推出了一款主动悬架“青春版”——4D舒适导航。
上周，蔚来发布了Banyan荣2.4.0版智能汽车系统，带来50多项新功能和优化，涵盖驾驶体验、座舱娱乐、主动安全等领域。
今天的NOMI甚至可以认识到“推动小李前进”是一个指令。
不过，最受用户关注的新功能无疑是7、8旗舰系列才能体验到的4D舒适导航。
蔚来车主专属“地图”。
20 世纪 70 年代和 80 年代电子技术的蓬勃发展使制动器和传统系统实现了电子控制。
然而，直到21世纪，感知技术和计算机控制的大规模应用才真正让汽车进入市场。
进入电子、信息时代。
原来功能单一的主动悬架系统逐渐向更加精细、高效的方向发展，就成了我们今天经常听到的CDC（连续阻尼控制）。
该系统引入了更先进的传感器和控制算法，可以根据路面反馈提供更连续、更精确的悬架调节，更好地平衡车辆、操控性和舒适性。
然而，这也意味着CDC系统的响应是基于当前和过去的驾驶条件，而不是预测未来的路况。
相比之下，奔驰的“魔毯悬挂”（Magic Body Control）则采取了更为先进的做法。
它使用摄像头预先扫描路面，识别前方的颠簸和坑洼，并在车辆到达这些地点之前进行悬架调整。
能够预知未来并提前做出反应自然更好。
然而，魔毯悬挂也有其局限性。
在复杂或弱光条件下，相机的表现并不令人满意。
即使换成性能更好的激光雷达，也可能因为前方车辆的遮挡而无法扫描路面。
蔚来的做法很好地规避了感知问题，其秘密就在于一张地图。
具体来说，蔚来深度自主研发的智能悬架控制域不仅可以实时感知底盘返回的悬架信息、车轮信息和车身信息，还可以利用车身传感器持续记录车身的颠簸情况。
路。
利用路面信息形成4D交通图层。
4D交通图层就像一张地图，有6种路面事件，包括上坡下坡、减速带、大小起伏、连续颠簸。
车辆每经过4次同一路段，就会生成一个道路事件，记录该路段的类型和特征。
在行驶通过该路段之前，悬架会提前做好调整高度的准备，并主动调整阻尼控制策略。
蔚来车载应用软件负责人肖百红表示，配备空气弹簧和CDC减震器的蔚来车型只要经过同一路段4次，就可以确认该路段的颠簸层选择，无论是同样的蔚来汽车。
这样一来，蔚来“地图”的新鲜度就可以达到“天上掉馅饼”的程度，而随着越来越多的蔚来车辆支持这一功能上路，这张“地图”也会越来越完善。
换句话说，路上所有配备空气悬架和CDC的蔚来汽车都在绘制这张地图，并享受它带来的好处。
有点像之前的特斯拉。
去年三月，特斯拉为所有模型系统舒适度提供了类似但更基本的功能。
这些数据均来自路上行驶的特斯拉，包括没有悬架的 Model 3 和 Model Y。
所有人都是为了我，我也是为了所有人。
蔚来和特斯拉的做法可以说是一种群体智慧。
群体智能是指一群个体通过相互协作、信息共享而形成的集体智能。
典型的例子包括社交媒体、维基百科、开源软件等。
在汽车行业，最前沿的例子就是特斯拉的FSD。
特斯拉于 10 月 1 日举办了首届人工智能日。
当我得知这个消息时，我非常高兴。
意味着国庆节我可以全身心投入工作，与祖国共同努力。
那天，特斯拉的人形机器人擎天柱大摇大摆地登上舞台，给世界带来了小小的网络震动。
当时，特斯拉表示，这款人形机器人使用了与特斯拉汽车完全相同的计算平台，并且它的所有动作都是通过人工智能模型学习的。
把它放在车里也是同样的道理。
当时，FSD Beta 拥有超过 16 万用户。
在如此庞大的“测试团队”的帮助下，特斯拉当时已经拥有超过14.4亿帧的视频数据。
与此同时，马斯克放弃了去年近千人的标注团队，全面优化了数据标注流程，训练速度提升了30%。
同一天，特斯拉还推出了一个我们现在非常熟悉的术语，Occupancy。
在这组模型中，我们的世界看起来就像《我的世界》一样，由网格组成。
面对“被占领”的网格，即使车辆无法识别障碍物，也会做出避让动作。
同时，车辆还可以识别道路的坡度，并根据实际路况提前做出加速或减速动作。
特斯拉当时表示，开始转向AI的FSD可以在不到10毫秒的时间内列出一万多个影响决策的因素，并快速做出最安全的决策。
得益于AI的加入和大量数据的馈送，FSD得到了快速的成长。
同样在上周，特斯拉开始正式向用户推送FSD V12（v12.1.2）。
它在更新说明中写道：FSD Beta V12将城市街道驾驶堆栈升级为端到端神经网络。
特斯拉车队提供的数百万次视频培训课程取代了超过 30 万行 C++ 代码。
海外博主Whole Mars（@WholeMarsBlog）在评测视频中表示，FSD V12的驾驶行为非常自然。
它会顺利避开停在车道上的车辆，必要时果断变道，同时也面向行人。
你不会像受到惊吓一样小心翼翼，一切都会顺利。
该博主表示，FSD Beta V12“是FSD最大的进步，在所有关键方面都实现了重大改进”。
如今，国内自主品牌也在朝这个方向发力，FSD采用的“BEV+Transform”解决方案几乎已经成为标配。
2016年小鹏汽车技术日上，小鹏汽车发布了基于BEV和Transform的XNet 1.0；次年，小鹏汽车发布了XBrain，由动态BEV+静态BEV+占据网络的XNet 2.0组成。
华为的ADS 2.0同样基于BEV+Transformer架构，增加了GOD通用障碍物检测网络，针对占用网络。
但就数据规模而言，特斯拉“遥遥领先”。
如今，特斯拉已售出数万辆汽车；截至今年第一季度，FSD V11拥有40万订阅者；截至今年第三季度，FSD的行驶里程已达到5.25亿英里；特斯拉的影子模式，在车主不用激活FSD也能获得驾驶体验。
智能汽车已经从一辆汽车扩展到一个群体。
蔚来显然很早就明白了这个道理，他们为推出4D舒适导航功能做了很长时间的铺垫。
早在2018年蔚来ET7发布的时候，一个叫做4D智能车身控制系统的东西也浮出水面，这就是现在4D舒适导航功能的雏形。
但这件事不是仅靠一辆车就能完成的。
蔚来能有今天挖的坑，和在座的蔚来车主的努力是分不开的。
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