前段時間GForce車研社實驗室拿到一輛完成最新NOP功能升級的 蔚來ES8 ( 參數 | 詢價 ) 。請大家注意，是功能升級，這意味著蔚來在前期硬體冗餘規劃時已經把今後可實現的ADAS功能考慮在內了，特斯拉在行業內的做法也是如此。 這篇文章我們主要來跟大家分享一下實驗室ADAS團隊的測試結果。
我們在和蔚來前期的工作溝通中，得知試駕車也是一輛2020款的ES8。我們先快速了解一下新舊款的主要差別。
相比於舊款車型有如下肉眼可知的變化：
車頭部分的設計更新，和ES6風格類似的設計手法（新款ES8的『鬍子』不再向兩邊延伸了，NIO的車頭家族設計更統一。預測明年上市的轎車產品應該也會用類似的設計）
車尾的高位剎車燈長度變長
（變長的高位剎車燈確實增色不少，『es8』下面的桔紅色橫線裝飾意味著是高性能版本，即空氣懸架和前永磁+後異步電機，6系SUV選裝套件的話也會有一樣的標識）
車內變化主要在中控屏幕採用窄邊設計，屏佔比更大
此外，動力總成方面也由舊款的前後交流異步電機變成了前永磁同步、後交流異步電機的搭配，目的是儘可能保證以往加速性能的前提下，提升續航水平。
我們回到今天的重點 - NOP，Navigation On Pilot
在蔚來的相關資料中，原廠對NOP領航輔助的解釋為「 是導航系統、高精地圖與 NIO Pilot 自動輔助駕駛系統的深度融合，在 Pilot 功能已實現的巡航車速控制、車距保持、轉向輔助和轉向燈控制變道等功能的基礎之上，支持車輛根據導航路徑規劃，在高精地圖覆蓋範圍內的大部分高速公路及城市高架路等路段實現自動進出匝道和切換主幹道，同時可根據道路限速和環境感知等信息自動調整車速、智能變換車道及超越慢車，從而實現指定路徑下的按照導航路線自動輔助駕駛。」這與目前行業內對高精度導航的普遍定義基本一致，這也是從Pure L2向Pure L3自動輔助駕駛的必經之路。
什麼是NIO Pilot
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NIO NOP系統演示
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ADAS系統存在的意義是提升安全、舒適性。現階段的交通環境人為控制為主，這也的確導致了很多「問題」出現，而這些「問題」在數據和控制邏輯精度不斷提升，以及法規不斷更新的前提下會在未來逐步解決。當然，我們的測試並不會因此忽略「問題」的存在。
根據我們的測試結果結合原廠對NOP的定義，驗證了如下產品亮點
- 導航，高精地圖及NIO Pilot深度融合；
- NOP結合百度高精度地圖及自研高精度定位覆蓋大多數高速公路及城市快速路；
- NOP自動調節車速，自動變道及超車，自動進出匝道；
- 針對中國路況和交通環境的本土化開發；
- 智能交互系統信息豐富，互動自然。
我們蔚來NOP的硬體架構和系統平臺也做了相關歸納，這套系統的軟硬體素質非常高，這也是蔚來在目前國產高端BEV領域可以有強話語權的原因之一。
- 前向三目攝像頭 ×1
- 環視攝像頭 ×4
- 前向中距毫米波雷達 ×1
- 角雷達 ×4
- 超聲波雷達 ×12
- 駕駛員監控 ×1
- 計算平臺Mobileye Q4 ×1
我們的ADAS團隊對蔚來NOP系統做了如下幾個方面的測試，NOP路徑規劃性能、NOP高精度地圖及定位性能、NOP車輛自動換道性能、NOP自動進出匝道性能、NOP自動車速調整、NOP智能交互體驗等五個方面。需要強調的是，我們是以終端消費者的視角+ADAS系統研發/測試體系中適合消費者使用場景的部分方法來對NOP進行相對系統化的測試。ADAS在供應商和OE原廠方面會進行近萬種測試以及至少百萬公裡的技術及安全冗餘開發，因此消費者的主要使用場景採用全部系統開發測試方法既不現實也沒必要。
1. NOP路徑規劃
😀 利用原有導航系統的全局路徑規劃能力並結合高精度圖給出全局優化決策；
😀 在高精度地圖路段，車道級規劃能力，提前預判並給出最優路徑；
🙁 地面到高架路，或者高架路到地面，會存在無法準確推斷出在橋上還是橋下的問題；
🙁 下匝道會提前2.5公裡就開始嘗試變道，系統規劃及靈活控制能力有待提高。
解讀：蔚來的NIO Pilot目前已經全面覆蓋城市路況、城市快速路和高速公路，因此在線路徑規劃方面有本土優勢，並且使用邏輯與手機地圖差別不大，基本可以實現愉悅的車載導航使用狀態。對於手機導航偶爾會出現無法判斷是否在高架路的情況，NIO Pilot也會有頻率很低的誤判，民用級的導航系統和數據的弊端。以NIO Pilot為基礎擴展的NOP功能實際上是為了讓消費者在目前法規和交通社會下體驗更為輕鬆的出行，並且也是實現更高駕駛輔助的必經之路。由於人為參與的交通狀況非常複雜，蔚來的相關開發團隊一定有非常充分的冗餘規劃，只是在初期釋放功能的時候會非常保守，儘可能不給出現危機的機會，這也從一定程度上表現出不如特斯拉更為靈活的運行狀態。希望在之後的OTA中，對機制進一步優化，表現的會更自然。
2. NOP高精度地圖及定位
😀 接近匝道時能夠準確判斷縱向及側向位置信息，準備定位現有位置及領航輔助NOP可利用區域；
😀 橫向定位非常準確，車輛居中以及換道後的居中收斂時間都非常快；
🙁 有時相同條件下出匝道的位置會有很大不同，部分原因有可能是縱向定位誤差波動大；
🙁 缺乏準確的高程定位能力，橋上及橋下基本還是依賴用戶輸入。
解讀：評判是否為優秀的Pure L2駕駛輔助，車道自動居中性能是非常重要的指標之一，這對於硬體要求和算法要求實際上非常高。實際上，現在依舊有很多主機廠在對外傳播時並沒有搞清楚（或者故意）車道保持和居中的差異，對消費者來講還是有很大誤導的。蔚來的這套系統的表現非常好，在非常擁擠的路況也能保證車道正中，提供了很好的安心感。出現問題的地方就是在各類出匝道的時候，車輛駛出位置不定，過晚就需要人為輸入幹預。
3. NOP車輛自動換道
😀 換道過程總體平順，平穩，安全，可靠；
😀 換道時，側向加速度峰值一般不會超過0.35G, 側向速度及加速度波動小，接近普通駕駛員換道操作水平；
😀 換道時會清晰給出目標位置，給客戶充分信心；
🙁 換道決策非常保守，往往會錯過很多非常安全的機會，在一般繁忙的高架路段體驗感較差；
🙁 目前超車僅支持左側超車，這個和目前中國的交通現實不符合；
🙁 在彎道換道時，成功率不是很高；
🙁 目前還無法準確識別實線，NOP有可能會實線變道導致違章。
解讀：對於無法從右側超車的情況，我們目前暫時給出的評價是不好，相信這個結論一定會讓很多樂於「主持正義」的網友提出異議。無妨，我們可以進一步討論。這一點我們特別提出來的原因是法規要求和實際交通狀況有巨大差異。實際上右側超車對於系統來講完全可以實現，因為硬體布置是對稱的，不存在左駕視覺盲區的情況。在快車道經常被慢車阻擋的情況相信各位也經常遇到，被迫從右側超車提高通行率也是不得已而為之。此外，我們對於這點背後的積極期望實際上是通過雙側移動物體監測，結合車道路況，將路徑規劃更加完善，達到很多消費者在選配置時經常說的一句話，所謂「可以不用，但不能沒有」。
4. 性能評估-NOP自動進出匝道
😀 NOP出匝道時，車道及位置判斷準確，變道平順，可靠；
🙁 匝道切換時，如果遇到複雜情況成功率不高（一道變多道）；
🙁 對於並道區域短的匝道，有時無法出匝道；
🙁 在曲線匝道長時間行駛時，方向波動較多，需要不斷調整轉向角；
🙁 出匝道並不能行駛完全行駛完匝道，往往在匝道初段就截止了，這與高精度地圖數據機制有關。
解讀：NOP在面對匝道時會比較糾結，除了因匝道入口寬度、匝道內車道分割等原因之外，主路部分的併線車距控制距離非常長，兩車距離的相對時間冗餘較大。這也就涉及到上面提到的左右車道超車併線的更為複雜的情況了。這一點特斯拉的系統就會在蔚來面前顯得更「野」。
5. 性能評估-NOP自動車速調整
😀 NOP匝道行駛時，能夠根據曲率信息及前視觀察信息來進行自動車速調整；
😀 NOP直線行駛時，車輛可以根據道路信息自動調整車速，同時也會給駕駛員調整車速的選項；
😀 縱向加速及減速時加速度柔和，平順，縱向加速度峰值在0.45G左右；
🙁 限速識別功能正確率偏低，NOP並沒有全面採用法規限速信息來控制車速；
🙁 駕駛員可以設置的行駛車速範圍超過路面限速，這樣有可能導致違章。
6. 性能評估-NOP智能交互體驗
😀 Nomi深度集成NOP功能；
😀 Nomi可以提前給出提示即將進入領航輔助區域，進入後再次提醒；
😀 對於變道不可用給與聲音提示，並且會有不同版本，對話風趣，機靈，用戶體驗佳；
😀 車輛換道提示及時，顯示交互非常形象；
😀 領航不可用，車道保持不可用均有語音提醒；
🙁 有時會有偶發喚醒失靈。
總結
- 作為全球第二款支持此項功能的車輛，雖然為Beta版本，但整體表現驚豔；
- 開發及測試參考大量中國本土數據，為中國用戶和駕駛習慣做了優化；
- 高精度地圖和定位的應用為中國量產車的先行者，隨著軟體的優化和迭代，後續性能會更加出色；
- 相信後期經過大數據訓練的換道決策會更成熟，尤其引入大量中國實際駕駛數據；
- 駕駛員監控系統標定太靈敏，有時看倒車鏡都會觸發，誤判情況偏多，後續還需要大量優化；
- 方向盤早期硬體沒有配備電容壓力傳感器，方向盤脫手檢測依賴方向盤扭矩傳感器，所以導致輕握甚至輕轉方向盤系統都不會感知到Hands On，這些會導致使用過程中存在大量誤判；
- 長時間脫手導致的系統退出機制有待完善，車輛最終會自然滑動，如果有減速功能就會更為安全。
以上為此次beta版的測試結論，僅以OS 2.7系統為準。發稿時蔚來已經推出了OS 2.8.0系統，更新幅度很大，不僅包括支持100度電的電池系統，NOP的跟車起步在滿足條件下可在60秒內自動起步，而不是原來的5秒。因此，電子化時代下的BEV會跟我們的iPhone一樣，隨時都有更好的性能更新。
作為beta版系統，蔚來NOP表現出了很高的軟硬體素質。在目前中國交通環境下，蔚來的安全冗餘非常保守，好處是儘可能降低了車輛出事故的可能，但也的確不夠人性化。這點詳細在之後不斷迭代中會更完善，並且隨著採用相關系統的車型越來越多，交通狀況必然會往自動駕駛的大方向發展，此時的問題便不會是問題了。
最後，此次測試的視頻還在精細的剪輯中，GForce車研社實驗室希望用準確的表達來為大家呈現最真實的測試結論。也希望大家把自己的想法和觀點發給我們，非常歡迎積極客觀的討論。
GForce車研社
2020.12.15