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又想骗我钱……

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目前领克 09/05 搭载 NOA 车型，已开通全国高速高架线路。领克 08 搭载 NOA 车型，已开通江、浙、沪、粤、川、陕等 13 大省市。穆军表示，08 上了之后，07 也会快速跟上。

城区的智驾功能，最先搭载的是 Z10，因为只有带激光雷达才能更好得去做识别，后续发展路线也会走端到端的技术。

泊车方面后续会跟进机械车位的泊入能力，也算是要尽快跟上智驾大部队的节奏。

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• 中国市场新势力品牌方面，理想 1.09 万位列第一，问界 0.93 万位列第二，比起上周都有小幅度下降，零跑以 0.49 万的销量保持第三，蔚来的周销量比起上周的 0.34 万有所回涨，卖了 0.46 万；

• 中国市场豪华品牌销量方面，前三名奔驰、宝马、奥迪销量分别是 1.36 万、1.34 万、1.25 万；

• 中国市场新能源品牌销量，比亚迪 6.67 万仍然断崖式领先，第二、三名是理想和特斯拉，销量分别是 1.09 万和 1.05 万。

上周理想反超了特斯拉，小鹏超过了小米，零跑的增长势头不错。受 BBA 接连退出价格战消息的影响， BBA 的销量都上涨了。大家觉得这周 BBA 的销量还会持续增长吗？

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理想展示了一个第三方静音测试的成绩，MEGA 在三个速度区间都是榜单第一。尤其是时速 40 kph 一下，跟自家的 L9 都拉开了比较大的差距。

这次就来看看理想是怎么做到优秀的 NVH 水平的？🤔

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端到端的运动规划模型虽然配备了深度神经网络，在实现全自动驾驶方面展现出了巨大潜力，但过大的神经网络使得它们不适合部署在资源受限的系统上，这无疑需要更多的计算时间和资源。

而且，驾驶场景非常复杂，传感器接收到的信息不一定全都有用，信息的重要性也不同，所以，这个团队设计了一种基于信息瓶颈策略的规划相关信息蒸馏器，只提取与规划相关的信息，还可以分配权重。

这样一来，参数量大大减少，规划器的性能、安全性和效率都得到了大幅提升，对算力资源的要求也就没那么高了。期待这样的技术尽快落地😆

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• 转发 @白剑NIO: 全新 NIO Phone 终于官宣了，7月27日蔚来创新科技日不见不散😄

这段难熬的“保密”时间里，“争取”跟大家多透露一点，让我们从上市快一年的首款NIO Phone开始聊起。

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• 新增智慧场景一级菜单，场景创建功能；
• 新增语音/软开关一键观影模式功能、AR-HUD 观影功能；
• 新增智能泊车辅助（APA）和 360° 全景影像（AVM）界面开关后视镜选项功能；
• 新增挂 R 档默认打开智能泊车辅助（APA）/360° 全景影像（AVM）配置项选项功能；
• 新增导航地图显示红绿灯倒计时功能、ADS 3D 视图可区分显示不同大小异形车辆功能；
• 新增 Maglink 镜像投屏功能；
• 开放 ETC 2.0 选装功能；
• 优化智能泊车辅助（APA）功能使用体验；

大家觉得这波 OTA 的力度如何？

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• 什么是无图 NOA？不依赖高精地图等先验信息，在全国范围内的可导航的城市道路能够使用。

• 无图 NOA 不依赖高精地图，但是需要基础的 GPS 导航地图服务，需要驾驶员设置好导航目的地，才能发起基于无图 NOA 的辅助驾驶。

• 与 AD Pro 不同，AD Max 基于激光雷达和视觉前融合的占用网络来感知环境，并且针对通用障碍物的感知和规划能力会更强；

• 无图和有图的区别是是否利用先验信息来辅助车辆导航和决策制定。

• 无图 NOA 在面对路口、汇流、光线或天气条件恶劣、异常驾驶的社会车辆、前方突发事故等场景时可能会表现不符合预期，驾驶员还是要注意观察并及时接管。

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根据理想发布的榜单数据，上上周特斯拉的周销量仅比理想多了 100 台。要相对于比亚迪之外的国产新能源保持明显的销量领先，特斯拉已经显得有些吃力了。

现在 5 年 0 息金融方案已延续到 8 月底，如果预算 25 万元左右的话，特斯拉和其他国产新能源车你会怎么选？🧐

#新能源汽车##42how##特斯拉#

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雷军表示「还有很多故事没来得及跟大家讲」，大家还想知道些什么？🤔

#新能源汽车##42how##雷军年度演讲#

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• 小米 SU7 在金港赛道的确又撞墙了，不过是在内部测试赛带相关零件的极限性能，同时小米汽车也建议用户在进行赛道驾驶和测试时切勿在车辆原厂的状态下进行挑战。

• 小米 SU7 在锁车后，会在一段时间后进入休眠，在这段时间内，激光雷达会还处于工作状态，正式进入休眠状态后，激光雷达才会退出工作。

• 小米 SU7 后门门槛部分有个圆形洞，对应的车门边有个帽型柱状杆，这是安全设计。

• 交付按照锁单顺序进行车辆供应，官方不会存在插队或者城市、地域区别对待的现象。

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• 转发 @叫海啸的猫: 最近处在理想自研智驾风波中的轻舟CEO于骞，出来聊了聊一些技术问题，包括端到端和视觉、激光雷达关系，他认为：

1、其实端到端和传感器是两个不同维度的事情，端到端不管是使用激光雷达还是不使用激光雷达，纯视觉或者激光雷达跟端到端并没有直接的关系。

视觉的传感器可以用端到端的方法进行训练，加了激光雷达一样可以用端到端的方法训练，其实本质上对端到端并没有很大的影响，两个不同的维度，一个是传感器的维度，一个是算法方法的维度。

2、我认为要真正实现大规模的自动驾驶甚至是无人驾驶，其实激光雷达并不是必须的。

只是因为我们现有技术的限制、方法的限制，使得我们比较依赖激光雷达。

其实我们在人的驾驶行为来讲，人不会关注前面这辆车离我是185米还是187米，我们照常可以开车。我们也不需要测速，我们也不需要测那个车对我是80公里还是82公里，相对速度我们也并不关心。是因为我们技术的限制、技术的方法、技术的范式使我们必须知道其它车对我们的距离、速度，需要这样的测量。

真正来讲，如果真正实现完全数据驱动的方式，其实我认为是不需要额外的传感器，这个是从技术层面来讲，长期来讲我认为视觉是完全可以实现非常高等级的自动驾驶。

3、回到现阶段现实的产品角度来讲，对用户提供接近L4或者已经是L4的无人驾驶的话，我认为激光雷达在某一些场景下还是必须的，因为它提供了更多安全的冗余，提供了另外的一个视角，使得L4的应用可以有很多冗余的备份。

从传感器的角度、从计算的角度，从算法和设计的角度有很多冗余的设计，你可以理解为激光雷达是视觉传感器的一个备份。如果我们的视觉传感器坏了，它可以作为一个有益的补充，或者视觉传感器某种情况下视觉失效情况下激光雷达作为一个补充。

从长期来讲，如果我们不讲产品不讲投入的话，我觉得视觉完全可以实现无人驾驶，但是这个涉及到非常复杂的讨论。因为我们讲的摄像头和人眼还是有很大的差异，人眼是一个高度复杂的传感器，远超现在摄像头的传感器，我们人眼是一个高度复杂的带各种各样的高级功能的摄像头，这只是一个比喻。

长期来讲我是非常坚信视觉是可以做非常高等级的自动驾驶。

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• 转发 @陈震同学: 共享单车怒爬戒台寺！City不City？我就问……😏#微博跨域计划##微博旅行家#陈震同学的微博视频北京·戒台寺

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• 转发 @雷军: 今年#雷军年度演讲# ，因为时间有限，还有很多故事没来得及跟大家讲。明天晚上（23号）晚7点，我打算做一场直播，跟大家聊聊演讲背后的故事。如果你有什么建议或者关心的内容，请在评论区告诉我。

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