蔚来最新的版本全平台统一推送，他们真的做到了？4年前的Banyan车型依旧可以第一时间收到最新的版本，长期主义继续开花？
-今天车友们陆续会收到OTA推送，除了ET7可能还需要一点时间，我们深度体验快1个月的时间，版本是Cedar 1.5.0和Coconut + 3.0.2，ES9的时候，简单写了一篇体验报告，这次依旧在开始的时候，跟大家简单聊一下我们在两个平台上面的总体体验，有进步的点跟需要改善的，咱们一块说
还是那句话，同一套软件跑在ES9和L90上的体验几乎一致，日常没差，但L90通过路口的博弈策略会比ES9更激进，因为ES9确实太宽太长，很多时候模型需要清空场景，才会通过路口，在这个地方略有差异，其它特性一致
进步的点，我们跑下来的整理看的比较清楚（半个月前有写的就不展开）主要有几个方面：
1、重构控车，更细腻，响应更快，纵向的控制非常拟人，Cedar 1.5.0开了几个城市，在汕尾遇到一次急刹，前面非机动车临时改变方向触发兜底；掉头模型没动，但因为重构控车，所以档位切换体感更快
2、窄路会车进一步加强，一车道多点刚好过两部车的窄道，新版可以做到不停车通过；空间不够过就会靠一侧清出空间等对向先过，自己再过，最近几波的更新，长时序让行已经不稀奇，NWM上面会车做的不错
3、VRU绕行积极性在线，前方两轮车空间够必超，意图非常明显
4、空间理解能力大大加强，告别临停卡停，右侧的临停，不论是公交车还是别的车辆，都可以轻松绕行，但是有些时候距离路口过近，会稍微等待
5、加入监督微调，人行横道触发礼让行人，礼让两轮车的概率很高，是蠕行亦或者是停下，也是视情况而定，不死板
6、红灯倒计时老司机“溜车”，不刹停，可以非常稳定触发
7、选道教条感大幅减弱，上个版本的强行变道大幅减少，变道的时候会关注后车，关注侧后车辆，不轻易强行变道，如果因为车流量过大错过路口，会将错就错重新导航；特殊路口选道能力加强
8、合流口关注侧向来车，侧向车速较快会触发必让，提升安全
9、支持左转待转区，可变车道选择
10、无保护左右转安心感加强
罗列了10个点差不多了吧，比上次文章的亮点多了5个，因为跑的更多所以发现的点也更多了，真是非常明显的提升，看得出来蔚来还是有针对性的解了一些问题，特别是上个版本的卡停情况，以及强行变道，这个版本解的比较好
提升的梳理了，再把这个版本存在的问题梳理一下，虽然下个小版本又在路上了，但还是得说
1、上个版本用起来很爽的效率选道触发概率低，红绿灯前的主动选道频次较少，很多时候会跟着排队车进，有可能是因为这个版本加强了合规和安心，所以红绿灯路口前模型怕压线干脆不发起效率选道，或者怕侧后有车，陷入观察，选道的时机就没了
2、博弈策略过于谦让，路口、掉头偶发会被卡住，陷入了无限礼让，尤其是有些城市电鸡横穿比较多，基本上都会礼让，据说新版着重在优化，找个平衡点
3、有些路口右转专用道没有标线，系统就不会认为是右转专用道，得等到红绿灯亮起才走
4、施工+选道结合的场景有可能处理的不是很好，还得继续采集数据，继续训练它在这方面的能力，有的施工，该自己干预就及早干预
我们给过一个总结，年初的版本是让NWM找对路，今天大家收到的版本是让NWM走好路，从能用到爱用，在模型化之后依旧保持了综合体验的进步，这点真的不容易，升级之后用起来，有一些场景没说到的欢迎大家补充
回到开头的问题，他们是怎么做到Banyan、Cedar、Cedar S，Coconut+全平台一起推的？为什么几年前的老车，依旧可以在第一时间用上最新的版本？少卿昨天给我们展开，很多事情大家今天看起来快，是因为地基打好了，但是回到过去的视角，可能会觉得他们很“傻”
大约6年前，2020年8月15日，任少卿加入蔚来，开始搭建新的AD团队，开始为ET7搭载的NT2车型辅助驾驶做准备。年底，团队搭的差不多了，与此同时，在NT1吃的亏太大，NT2硬件定的很高
ET7是Orin-X首发车型，一上就是4颗，首创瞭望塔布局以及7颗800M摄像头，把这套“战未来”的硬件框架定好了，但是问题接踵而来，激光雷达放在头顶，跟设计怎么协调，风阻怎么优化？陷入激烈讨论的时候，李斌出场了，他说如果大家认为技术路线就是会往这个方向走，这样的方式就是最优解，这个就是一个很好的机会，可以开拓从没做过的领域，可以从设计的领域去引领全球，在美学、功能，技术，体验都要统一，所以几个团队最后没有二话，于是有了蔚来的Design For AD
ET7坚持用7颗800M摄像头，像素高了，数据处理难度也上来了，这方面如何应对？在域控中布置了4颗Orin-X芯片，工程的挑战巨大，少卿回忆，22年过年的时候，跟英伟达的伙伴都是7*24小时干，跟时间赛跑，每天都在加班，晚上发版，凌晨测试，北京上海两地接力，也正因为如此，Orin-X提前半年点亮，蔚来的工程能力得到了很大的锻炼
这个事情至今还给少卿很大的触动，他说当看到一件事情是对的时候，哪怕5年，哪怕10年才看到结果，也要坚定去做，时至今日，Banyan的硬件依旧比较能打
同时，少卿团队在做ET7适配的时候，已经知道将来要自研芯片，他们做了一个决定，不用英伟达官方的工具链，自研一套蔚来自己的工具链，让软件可以更快适配将来的自研芯片，也就是当下看到的神玑NX 9031
蔚来官方在去年提过这个事情，但是比较少人提起，中央超算平台是自研的，包括推理引擎、部署框架层、工具层等软件都是自研的，只保留CUDA来进行硬件适配，英伟达的工具链固然好用，但如果当时没有自研全套AI工具链，蔚来很难做到同一套软件给到不同的平台去推，就得重新对Orin-X平台做一遍优化
这张图很清晰可以理解，CUDA层以上的所有编译器，代码封装，自动优化，两个平台是完全一致的，现在大家拿到的软件版本，是同一个模型，同一个代码库，只是针对不同的平台进行打包上车
同时，AI Anget在模型部署上车也起了作用，时间周期从周到2小时，以前需要工程师逐个步骤监看，现在交给AI
上述就是蔚来从2020年的AI INfra的搭建过程
另一个地基是数据闭环，数据Infra，如何挖掘有效的数据？「群体智能」如何帮助最新版本做大量验证？怎么用到较少的云端算力做出还不错的体验？
群体智能在每个阶段都扮演着重要的角色，蔚来把所有NT2/NT3的车型组成了一个分布式算力池，系统可以根据不同情况下发验证任务，昨天讲了个数据，目前有100万台车可以做数据验证，数据筛选，而且可以跨平台来做，少卿说，NT3的车主要感谢NT2的车主，NT3的模型有很多是在NT2平台上做共享验证的，而且在做验证的时候，不会影响到功能的使用
昨天他们有一张PPT，群体智能每周伴生测试里程超过1亿公里，车端算力约等于50000+卡，场景丰富，可以跨平台验证
年初上线的版本新增了人机共驾功能，当用户去使用人机共驾的时候出来的轨迹，这部分数据已经被用作训练，同时世界模型不止在云端运行，车端群体智能可以通过车端模型遇到实际情况的对照，发现更多云端没有的长尾数据，或者测试车没有发现的长尾数据
少卿说的很清楚，一方面是因为成本，另一方面也是为了走出自己的路，如果当时没有用那么大的算力，就没有办法那么快搭建数据回传体系，端到端AEB没办法那么快做出来，今天的效率也没有那么高，很多东西都是相辅相成的
很多时候真是慢就是快，地基打的足够牢这件事在今天看来就很重要了，4年前的车到现在还能同步OTA新版，就说是不是长期主义？？？
最后说个单Orin-X纯视觉的版本的信息，少卿讲了这个事儿，少卿说答应了用户要更新版本，它的体验区别会比Banyan、Cedar之间会大一点主要是算力的问题，要把模型的大小压下来，我们自己体验了友商同一技术栈的不同大小模型，特性是比较接近的，出来了第一时间体验吧
昨天的内容非常多，估计后续还可以继续发一些，大家先用起来吧，看体验是不是跟我表达的一致，还是那句话，我说的点应该可以涵盖日常场景，我们确实跑的很多，但具体以大家的体验为准
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