有些老粉应该知道，去年我们公司提了一台理想L9 MAX，这台车自从进门也称得上兢兢业业，不仅承担起日常公务出行的责任还参与了各项大测试。
但最近，它出事儿了，先看下面这条事故视频：
【资料图】
视频中，理想L9 MAX（后文以理想L9指代）正开启着NOA功能行驶在高架路上，在一辆特斯拉近距离加塞时，理想L9不仅未察觉，甚至还在特斯拉变道至中间车道线时速度从13km/h增至14km/h，最终车辆追尾并立刻退出NOA功能。
首先我们明确NOA功能仅为辅助驾驶功能，但在本起事故中，路况仅为中级拥堵，无大车、合流或施工路段等复杂场景。
同时理想L9最高时速仅14km/h,加塞车辆也速度极低并做了打灯警示，应对难度在NOA功能正常能力内，所以这起事故可以归属于侧向感知失效问题，在此不讨论驾驶员接管状态。
所以在这种情况下，为什么NOA功能没有工作呢？
先来看看理想L9实现NOA功能的硬件：
·2颗英伟达Orin- X处理器
·6颗800万像素摄像头（2前侧、2后侧、2前视）
·5颗200万像素摄像头（4环视、1后向）
·1颗前向毫米波雷达
·1颗128线激光雷达
·12颗超声波传感器
理想汽车对于纯视觉方案是有一定青睐的，我们可以看到侧向并没有搭载任何角毫米波雷达，这等于取消一道终极防线。
视频中右侧加塞状况，主要由其中2颗前侧800万像素摄像头工作，这两颗摄像头的水平视场角达到120°。
同时128线激光雷达也可以起作用，视场角度120°✖25.4°，但前提是识别到障碍物才会识别距离。
视频中当特斯拉侵占车道线时，已经处于感知范围内，但是系统未做出任何避让。
在算法逻辑中，感知硬件取得信息后进行融合得出决策再执行，例如摄像头和激光雷达分别获得距离、颜色、成像、点云信息，经融合后确认此障碍物为近距离小轿车，并判断其轨迹再进行避让。
所以这里问题如果出在硬件，那就是这台车的高清摄像头和雷达的有效覆盖面并没包括特斯拉所处区域，可能是装载角度有偏差(可能性极小)或者是本身硬件性能问题。
问题如果出在算法，一方面可能是因为算法并没有做到融合所有感知硬件信息。这事儿又得拿出来唠一唠了：
在年初我们做的《第三季智驾大横评》中，我们遮住理想L9的激光雷达，NOA功能仍能启用；作为对照，蔚来ES7被遮住激光雷达后则显示激光雷达受遮挡，功能无法启用。
所以原因可能是在感知不完全的情况下，给不出全方位的信息，最终系统判定没有障碍物。
另一方面可能是因为算法的滞后性，这里指的不是算力不行，毕竟508TOPS算力的运行速度应对如此低速的路段绝对绰绰有余。主要是模预测模块能力不足，对于目标车辆的路径预判能力不足。
路上车辆众多，车辆在开启智能驾驶功能时，算法需要随时预判周围车辆动态并及时做出决策，尤其是在高速路段，比如检测到前车速度明显放缓，那我们就应该减速，面对cut in车辆需要避让，或者提前加速让对方取消变道意图。
本视频中的事故，也有可能因为系统识别车辆后判断对方为正常路线行驶车辆，并未预判其加塞意图，导致毫无反应能力。
针对预测能力，国内不少厂商已经将BEV+Transformer模型搬上车，通过将摄像机信息特征投入BEV网格，再用Transformer模型进行时间和空间的特征融合，输出特征图预测目标物路径。
毫末智行基于BEV+Transformer的方案
理想在目前这个侧向感知能力的情况下，仍然没有选择这种靠谱的主流方案，我不得不说一句，这是不是有点OUT了？
在做《第三季智驾大横评》时，我是理想L9的记录员。当时我们车辆低速在一段更为拥挤的早高峰路段路遇近距离cut in车辆，也是毫无反应。
我们判断可能是速度过低、位置变化小，导致车辆判断障碍物轨迹不灵敏。但后来以100km/h左右时速跑高速时，仍然出现对cut in车辆应对无能。着实不能用理想L9 NOA功能不适应低速为其开脱了。
这件事儿也有网友佐证，今年春节，一位车主驾驶理想L9开启NOA功能行驶在夜间高速路上，车主设定巡航速度为120km/h，最后以104km/h的速度撞上前方并线车辆，期间无报警也未紧急刹车。
但如果车辆对前方障碍物毫无知觉，那车辆应该是以120km/h的速度行驶，所以系统应该还是感知到了一些信息，但是算法最终没做出有效决策。
综上，可以确认为理想L9侧向感知的确有问题。
那么出现此情况是因为近距离cut in场景很难应对吗？看看小鹏G6是如何处理的。
小鹏G6路遇极限距离cut in，且加塞车辆并入车道后立刻驻车，SR界面对加塞车辆的路径显示很精准，小鹏G6也能及时减速避让。
能做到这样的能力得益于小鹏G6 的算法可以驾驭鱼眼摄像头，鱼眼摄像头的摄像角FV在180度左右，四颗环视基本可以实现360°感知。
这样的方案对算法的驾驭能力要求更高，当然，以上鱼眼摄像头方案理想也没有采用。
华为或者蔚来的处理方式也值得参考，前文中《智驾巅峰战》视频里也有体现。
总之，理想的NOA功能目前确实还不够理想，毕竟这已经是我近期第二次关注理想NOA的掉链子事件，不过这次是因为理想忽略侧方来车，上一次《遇广告牌刹停，理想汽车的“眼光”怎么总是不一样》的事件则是理想汽车将路边斜上方广告牌人像识别为人类，又显得过于敏感。
这样说来，我们公司的理想L9未识别出侧方来车，难道是因为特斯拉太矮感知硬件覆盖范围过高？
