小鹏P7没有激光雷达 ，智驾究竟好不好？

现在有很多品牌的智驾，号称“全国都可以开”，比如华为、小鹏、智己等等。

从技术上讲，他们都是包含激光雷达，采用多模结合感知方案。

但是现在，小鹏说，他们的新车 P7 ，没有激光雷达的纯视觉方案已经可以使用，还可以做到“全国都可以开”。

说实话，没有激光雷达，确实可以降低硬件成本，但是对于软件和 AI 相反，对算法的要求更高。

那么，小鹏 P7 这套纯视觉智驾究竟表现如何？

这一次，我们来到广州，通过广州。拥堵的城市干道，狭窄的街道小路，让我们来看看它在面对并线游戏和阻碍的避难所时，会有什么样的表现。

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并线博弈

这话不多说，我们先来看看第一个场景，环岛。

要知道对于智驾来说，环岛这一场景是十分困难的。，由于它还涉及到大曲率弯道、车道线路识别、多车道并线，加上车多、不规则行驶、压线、不打灯等。

总而言之，除了小鹏，目前像华为、理想这样的第一梯队智能驾驶很少，有通过环岛的能力。。

有效地通过环岛

第一个环岛，我们准备在这里左转，需要连续经过两个路口。

开始后，小鹏选择在里面的车道上行驶，当两条车道汇入汇出时，也没有骑线。。

比较一下我们后面骑线的比亚迪。，表明小鹏的感知系统仍然非常在线。

同时，我们的右前方，一个埃安也有骑线行驶的情况。。

它的一部分后部正好挡住了我们正常的行驶路线。

这里选择靠近左边行驶的小鹏，不但不影响通行效率，而且还没踩实线，非常聪明。

在连续经过两个路口后，小鹏选择加速连续变道。，迅速从最里面的车道驶出环岛。

这个动作，可以说是非常自然而行云流水的。，在保证舒适的同时，我们所有人都感到惊讶。

第一步是掌握车距，尽管没有激光雷达的点云信息，但纯视觉感知算法仍然准确判断彼此之间的距离。

而控制算法的训练效果也很明显很拟人。，这样可以让小鹏快速地计算出可行驶空间，然后以高效、舒适的方式顺利完成。

环岛中的不足

随后，小鹏在环岛上也采用了同样的驾驶策略。

但是在这里，我们遇到了一些意外，这时，一辆北汽车从右车道驶来。。

而在加速向外并线的过程中，我们正处于，导致我们两辆车的距离一度很近，给人的印象很极端。

个人认为，这种靠近出口的策略，才开始从最里面不断变道，还有待商榷。

由于右边会有一些视觉盲点，另外还会影响外车道汽车的正常行驶。。

阻碍物规避

下一步，我们进入了下一个场景，即狭窄而拥挤的小路。

可以看出，我们现在所处的这条小路非常紧凑，只有两条车道。

而大量的非机动车呢，就是被迫与机动车抢道。，要知道他们都是见缝插针的。

这里面的难点不用我说，大家也可以猜到，智能驾驶必须有足够的会错车和会车，否则就会举步维艰。。

这就智能驾驶的感知需要足够精确的空间计算能力。，另外，监管也要足够灵活。

遭受扫地车

前面我们遇到的第一个障碍，就是一辆慢速行驶的扫地车。

仔细一看，此时扫地车已选择紧贴右侧行驶，并打出左转向灯，示意后方车辆随时可超车。

但在这里，小鹏 P7 并未选择快速借道超越，而是一直跟在扫地车后面。。

为什么小鹏在这里表现得如此传统？难道是因为没有激光雷达，导致它对空间和距离的把握不够好？

其实车辆行驶轨迹和中控屏幕显示界面事实上，小鹏几次主动寻找借道超车，我们都会发现。

但是这个时候我们的对面车道有非机动车，我们后面也有非机动车。，一直以各种视角接近，超越我们。

因此以安全为基础，最终，小鹏选择了放弃借道超车。

对智驾而言，我个人认为这种驾驶策略是可以接受的。的。

假如我自己开车，我可以选择直接超车。，然后通过速度和气势的游戏，让那些非机动车给我让路。

但是这类游戏存在很大的随机性和安全隐患，人类或许可以探索，但是智驾绝对不行。。

窄车道会车

最后超过扫地车之后，我们左转来到一条相对更拥挤的小路。

可以看出，我们左侧对面车道的车辆数量明显增加，而右侧车道也有很多非机动车靠边停放。

还有，在后视镜里，我们的后面总是有不安分的非机动车。，希望随时超越我们。

当我们第一次遇到同向停放的对向机动车和非机动车时，我们可以看到对面机动车的位置非常接近中间车线。的。

这导致我们前面的可行驶空间被压缩了很多，因此小鹏 P7 选用停车主动放跑对向机动车。

之后，由于没有对面机动车，小鹏 P7 长时间开始骑线行驶，并不时调整方向。，为了避免同向和对向的非机动车。

这一长期骑线驾驶策略，算得上是非常接近真人驾驶的风格的。

但是在前面，我们可以看到对面车道上有一个临停的五菱，还有奥迪在借道超车。

在这里，小鹏也选择了减速让行。，而且在不断前进的情况下，遇到后面的对面车辆时，也选择了减速让路的策略。

可以看出，此时我们与对面汽车的距离非常接近，右边虽然空间不小，但是因为台非机动车一直在我们右后方。。

所以出于安全考虑，小鹏一直没有占用这部分空间。

总结

总体而言，小鹏 P7 这种纯粹的视觉智驾，给我的体验是很惊艳的，因为在此之前我从来没有想过多少，纯粹的视觉智能驾驶可以达到第一梯队的水平，而且真的可以和整合感知方案相当。。

它还从侧面反映了小鹏在智驾软件方面的技术优势，完成数据闭环后，感知模型可以在没有激光雷达点云的情况下构建精确的向量空间。。

而通过大量高质量数据的练习，规控模型还可以制定更多类似真人驾驶的策略和风格，从实际体验来看，当然还有一定的提升空间。

所以你怎么评价呢？欢迎在评论区友好交流。。

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