伴随着高精度视觉传感器、高算力车规级 AI 芯片的成熟，智能驾驶正在迎来算法层面的革新。行业正在为了加速「虚拟司机」的到来，而日夜兼程。
端到端，或者说基于深度学习大模型的高阶智驾方案，成为行业的攻坚难点。而那些已推出端到端大模型方案的车企，则成为了代表行业发展趋势的「明星」。
这其中，我们惊讶地发现，除了新造车以外，有些豪华品牌正在高端车型的赛道上，不断追逐技术的制高点。
10 月 31 号，我们参加了梅赛德斯-奔驰举办的「星视野」创新科技沙龙，以奔驰科技探索官的身份，率先体验了奔驰采用纯视觉方案的城区 NOA，就是无图 L2++。
见证了豪华品牌的首个无图全场景高阶智能驾驶方案的实力登场、它不依赖激光雷达，不使用高精地图，有导航就能开，为中国专属开发，万卡云端算力...
这些常见于无人驾驶公司、新造车技术发布会的词汇，如今奔驰以国际豪华车企身份说出来，除了惊讶，我们更感叹于智驾竞争之激烈，已经全球共同入局。
作为第一个在中国推出端到端高阶智驾的国际豪华车企，梅赛德斯-奔驰还有哪些研发细节值得深究？
经过我们上周首发体验的奔驰无图智驾，以及对梅赛德斯-奔驰（中国）投资有限公司执行副总裁、梅赛德斯-奔驰中国研发无人驾驶及车联网负责人王忻的采访，今天来聊聊国际巨头的本土创新。
根据官方放出的演示视频，目前的奔驰无图 L2++ 全场景高阶智能驾驶系统，已能实现一系列新造车、特斯拉等智驾头部企业，在城区、高速、泊车场景中完成的功能。
其中包括但不限于：进出环岛、调头、避让行人/自行车、无保护转弯、过收费站、园区内部道路识别等。
以上场景，都是今年智驾头部企业，重点攻克并传播的关键技术节点。而上周的奔驰，则率先发出了智驾时代，来自国际豪华品牌的冲锋号。
在活动中，我们在上海对这套系统来进行了 110 分钟，40 多公里的实战测试，看看奔驰无图智驾的真实水平。
那是一个雨天，跑了上海的郊区、城区、商业中心，甚至通过隧道跨越了黄浦江两岸。
首先当然是纯视觉，不依赖激光雷达、高精地图的城区智驾方案，意味着奔驰已经在智驾技术方面「奔驰」得比想象中更远。
突破行业常规不再依赖激光雷达，通过英伟达 Orin 芯片（单颗芯片算力可达 254TOPS）、高像素摄像头和毫米波雷达的传感器组合等行业顶配硬件方案，以及核心的端到端大模型，支撑起了这套纯视觉智驾的软硬件底层。
而从工程界面来看，对于交通的参与者、以及类似斑马线、红绿灯、车道线等等交通设施的识别和判定非常精准。官方表示，后期包括潮汐车道、通行禁行标识等高难度标志，这套系统一样能准确识别。
而这还不是这套智驾方案的终点，工程师的说法是，他们的后续研发甚至会解决坑洼路面等特殊的驾驶场景，这在以往技术方案中是没办法识别、解决的问题。
第二个没想到，是它不再强依赖车道线 速度的情况启动。这在某种程度上预示着，这套系统将能够支持从停车位到停车位的领航辅助驾驶。
这一个「想不到」，看起来简单，但在国内，却毫无疑问只有第一梯队能够做到。
极低的时延，很容易在以下几个场景被感知到：近距离的加塞、有车侵占了车道线，或者前车突然的加速或者刹车时。
所谓「极低的时延」，就是当你看到有车加塞/占线/加减速，这套系统会跟你自己认真开车一样，做出减速、加速甚至避让或者绕行的动作。
它不会像有些系统，存在零点几秒的延迟，几乎不存在人的感知与机器动作之间的错位失衡。
而从体验角度来看，低时延是任何技术或者任何智驾系统，最重要的技术指标，它决定了用户视角的智驾信心——为了达成这一指标，奔驰开发团队需要付出足够多的努力。
在体验现场，官方分享了这样一个细节：今年4月份，这套无图智驾还存在一定概率的隧道定位漂移情况，接下来的一个月内，开发团队更新了超过10版软件，以更快的速度解决了这一问题，无图智驾可以准确驶入驶出隧道。
而这套系统，在交互或者在制动、减速时，能很明显地注意到，它在学习那些「金牌老司机」的驾驶方式，进而让人安心。
譬如，它在过红绿灯时，会依据情况对车辆进行降速，这样的设计能够保证车辆拥有更高的安全性；
又譬如，在遇到路口堵车，需要刹车时，它的制动距离会选择比较远，缓刹着滑行过去。
奔驰同车的研发人员跟我说，其实端到端很考验高质量的数据。所以，他们在研发时，会特别邀请符合奔驰标准的驾驶员去试车，提取他们的驾驶数据让系统学习，进而打造「奔驰范儿」智驾。
譬如，有些场景——前方有车临停、突然打开车 门时，它没有采取缓行策略，直接通过，这会是一个挑战信心的场景。
又譬如跟制动有关的处理，比如刹车时机、刹车力度、刹车必要性等等，相信在经过更多数据喂养和奔驰工程师们继续研发之后，正式量产后的奔驰无图 L2++ 全场景智驾会有更加惊艳的表现。
但无论如何，这一次初体验，就雨战上海、跨越黄浦江，奔驰这套系统的表现可以让我们惊讶——不仅因为全程 40 多公里、110 多分钟零接管，还因为如上所言所体现的体验和技术能力。
比如，从无图全场景回顾奔驰的智能驾驶发展史，「率先」其实一直是梅赛德斯-奔驰的主旋律。
早在上世纪参数图片） 80 年代（1986 年），奔驰就开启了名为「普罗米修斯」的无人驾驶研发计划，从实验室到现实道路，奔驰的智能驾驶已经演进了超过 40 年。
1998 年，奔驰率先在 S 级（W 220）上搭载了 DISTRONIC 限距控制管理系统，也就是我们今天熟知的「ACC 自适应巡航」。
并且在 2005 年，奔驰将这套系统进一步升级到 DISTRONIC PLUS， 增加了巡航速度范围，以及交通拥堵跟停前车的功能。
来到 AI 芯片驱动的新智驾时代，梅赛德斯-奔驰，也是最早和英伟达达成战略合作的车企。自从 2021 年以来，英伟达每一次 GTC 大会的无人驾驶技术演示车型，用的都是奔驰 S 级，或者纯电 EQS。
体验完奔驰无图 L2++ 全场景高阶智能驾驶系统，我们除了惊喜，还有疑问。
2023 年，奔驰交付了仅用 12 个月就完成研发的 L2+ 导航辅助驾驶功能，今年 9 月又交付了为中国停车位专属定制了的全新自动泊车功能，都是由中国团队主导研发，并陆续搭载了长轴距 E 级车、C 级车、GLC SUV 等重磅车型上。
这背后是过去 5 年奔驰在华投入 105 亿元的加码，同时也是奔驰在华研发团队近二十年打磨的结果。
「安全第一、奔驰标准、中国速度」，梅赛德斯-奔驰（中国）投资有限公司执行副总裁、梅赛德斯-奔驰中国研发无人驾驶及车联网负责人王忻先生接受我们采访时，这样总结智能驾驶研发的三条逻辑线。
从高阶智驾的维度去看，奔驰的中国速度，必须包含数据。我们上周首试的这套系统，官方给的背景是「基于中国实际驾驶场景开发、基于中国驾驶风格定制、擅长中国式道路博弈、引入中国老司机训练素材」。
训练用的计算卡数量，某一种意义上正在成为车企之间对飙「智驾工程师数量」一样的竞争。根据奔驰透露的数据，这套无图 L2++ 的训练基于云端过万的 GPU 集群。
AI 时代，是不是具备精准定义高阶智能产品的能力，是车企的安身立命之本。王忻认为，坚持奔驰标准，掌控核心开发能力，比起单纯地追求「全」更重要。
他举了个例子：去一家米其林餐厅吃饭，重点是做菜怎么比别人好，而不是要餐厅从种菜开始做。
安全、操控、HMI 人机交互等非常核心的技术，奔驰会牢牢掌控在自己内部去开发。而对于提供「菜式」原材料的合作伙伴，则会结合一些成熟的技术，选择一些最好的合作伙伴，以统一的奔驰规定要求，把最好的东西集成在整车上，为用户呈现出很奔驰范儿的驾乘体验。
什么是「奔驰范儿」的智能驾驶？除了奔驰官方的表述，我们在试乘时也能体会到，奔驰作为豪华品牌领军者，对智能体验领先的执着与追求。
深知这一点的奔驰，早已开启 L2、L3、L4 的多线并进，并不断推进在全世界的智能驾驶量产落地。
特别是智能驾驶竞争极其激烈，同时也是土壤极其肥沃的中国市场，我们见证了奔驰的高速响应、高速调整，最终实现了国际豪华品牌内率先交卷的速度。
过去数十年，「坐奔驰」一直是豪华汽车消费的风向标。未来，「奔驰带你开」，会不会成为豪华汽车另一个新风向？
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