深入写下，理想城市NOA，我的感受和结论依据

理想城市NOA这期节目，看了很多评论，再深入写下我的感受和结论依据：

节目链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ja4y1A7fN

1，城市NOA给媒体的试驾路线，很复杂，只有坐在主驾，才能充分理解。包括通勤路线，原则上应该是产品经理开，媒体在副驾。我提出想开，理想的同学很信任我，给了体验的机会。也是亲自跑了一遍之后，才明白为什么不开放给媒体。

通勤路线上大车、拖挂大车很多，而且开的很霸道，不讲理，我们的视频画面里，也有呈现。至于那次大卡车的越线侵入，我为了试探系统上限，才做了一次极限接管。正确的边界，应该是第一辆面包车开始越线时，就打方向避让接管。

望京地区的复杂程度，北京的小伙伴都知道。主要是违章和违法行为非常多。违章停车；行人电动自行车逆行、闯红灯；机动车闯红灯。（以上几种行为，我们拍摄这2个小时，全都遇到过）。

给媒体公测的第一版，就选这种路线，胆子挺大，是要冒一些风险的。令我意外的是，理想并没有限制我们的内容输出，而是给了媒体极大的自主权，想说什么都可以，这种包容度令我佩服。

2、从时间节点来看，理想城市NOA的媒体第一版公测，要晚于小鹏和华为，但如果不看时间节点。只以第一版的完成度、体验流畅度来说，城市NOA更好一些。而敢于给媒体第一版就直接上难度的，此前只有小鹏一家（P5跑广州天河）。

3、我个人评价系统的好与坏，主要看决策和执行背后的原因，是否有合理的可解释性。有，则代表随着训练时间的增加，提升会很快。城市NOA是第一个敢把工程界面展示给媒体的，也能让我了解预测模型当前的水平和能力。

预测是自动驾驶的大难题，尤其在城市场景。高速，因为都是同向行驶，大家开的也守规矩，横向的动作不需要考虑太多预测，用感知的通用检测，再直接进行规控就能跑。只要会刹车，就能搞定大部分场景。

所以，当特斯拉、小鹏把城市和高速技术栈统一后，会发现高速体验近乎完美，因为预测模型上了，用城市的预测模型，解决高速的自车规划，就是牛刀杀鸡。

但回到城市，想把预测做到100%完美，以现在模型进度，人类自动驾驶水平，很难！从我的个人体验来看，理想的规划对预测模型的笃信度很高，但也针对车辆和行人，进行了区分。面对车辆预测，会尝试博弈，面对行人预测会放弃博弈。

这种方式是对的，也是为什么我会给安全边界一个相对高的分数。说到这，一定会有人不认可：视频里的那次面对卡车的接管，并不安全啊！

那是因为，我选择了突破安全边界的方式。多数人会在我说：“看这个、看这个”的时候，就能意识到卡车将大范围侵入车道，进行接管了。

对于任何城市辅助驾驶，我给所有人的建议是：只要你意识到安全风险，就要马上接管。这才是对自己和他人负责的方式。我的操作方法，不要模仿，他是建立在大量的系统驾驶经验上，通过反复训练出来的潜意识。

4、理想AD团队能力是一流的，从4月上海车展官宣，到6月底交出媒体公测，进度很快，所以对城市NOA能力的评价，只通过这一版也是不够客观的。所以，我才会在视频结尾提到，我会更关注城市NOA的泛化速度。等这套系统，能跑在我们日常通勤的道路时，他的能力几何，才会有更直观的对比。

当下这个时间点，小鹏华为依然稳坐第一梯队，但第二梯队的选手们，已经开始冲锋了。城市辅助驾驶，是一次长跑，最后能获胜的，一定是耐力最好的那几个。