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在汽车刚刚发明54年后，负责为通用汽车公司设计展厅的美国工业设计先驱诺尔曼·贝尔·盖迪斯提出了关于无人驾驶的预言。
这个寓言一度成为很多科幻电影的蓝本，大众也才真正对面向未来的汽车有了概念上的认知。
在盖迪斯眼中的“新式汽车”，又经历了50余年才展现出基本的雏形，测试范围内已经有无人驾驶车辆可以在限定条件下跑起来。
直到21世纪开始，从座舱交互到智能驾驶，关于智能汽车的想象在一点一点落地。诺尔曼虽然描绘了无人驾驶时期的城市交通场景，但是他并不知道，智能化不仅改变了人类驾驶，也让人类在座舱内可以拥有全新的体验。
“智能”与“未来”，就像打破时间空间的一组设定，共同创造了一个属于智能汽车时代的新标尺。
如今，几乎任何一家主流车企中都能拿出一款所谓定位为“智能汽车”的产品。但是这把“标尺”究竟该如何掌握，却没多少人说得清。
回到汽车的第一性，是不能丢失掉的汽车原始属性——操控性。
4月，上海天马山赛场，在这个一圈只有2.063公里，却包含14个弯道的魔鬼赛车道，智己L7以1分12秒94的刷圈成绩刷新了量产电动车最快记录，比肩保时捷911圈速水准。
关于无法定义的智能化，不久前，在智己新世界智能原点发布会上，智己汽车则提出了“智能驾驶”、“场景智能化”、“社交能力”、“持续进化能力”、“多元共创”五大标准。
所谓原点，意味着在新事物的初始形态，没有先例可循，技术能力完全建立在对未来世界的探索。于智己L7而言，意味着在电动化和智能化上，一款着眼于汽车发展未来的车型可以在这两方面都带给用户顶尖的体验。
那么，作为新世界驾控与智能双料王者，继驾控性能得到印证后，在智能化方面，智己够格吗？
超越特斯拉，体验更像人，IM AD强在哪？
智能驾驶对于智能汽车来说，既是风口，也是闯关。
如今几乎已经没有人会怀疑，未来，汽车的智能驾驶程度一定会越来越高，但是当目前还在完善中的法律法规、车路协同尚在落地、硬件与软件能力依然是当下阶段智能驾驶的限制条件时，一辆行驶中的汽车如何在有限的环境下发挥出最高智驾水平，考验的就是在软硬件能力的配合下，智驾系统能否应对不同的复杂场景，在实际表现中是否有稳定、安全的判断，决策逻辑是否更像人的体验。
特斯拉的智能驾驶能力之所以能够作为行业标杆，在于其技术探索的领先性，它对中国造车企业最大的启发，就是使其认识到全栈自研能力的重要性。
当然，在感知–决策–执行的每一步如何实现，不同“大脑”背后都有自己的解决方案。
特斯拉青睐于纯视觉感知路线，除了一直未搭载的激光雷达，甚至连毫米波雷达和高精地图也放弃了。
出于安全性的考量，中国造车企业并未全盘采纳特斯拉的纯视觉感知路线，在硬件上都并不吝啬。
因为没有识别出路边停靠的故障车辆、施工作业车等，特斯拉自动驾驶在中国出现过多起不同程度的事故。在美国，特斯拉Autopilot也正在接受美国国家公路交通安全管理局的关于安全风险的调查。
在面对更为复杂的中国路况上，特斯拉通常没有本土造车企业得心应手。
比如高架、城市环路等高速场景，在车流量较大时从辅路到主路的安全并线，其中会遇到加塞、卡位等种种突发情况；在与各种货车、卡车并行时会遇到的在狭窄路段超车，以及因为运载货物的不规则车辆在行驶或停靠中的识别问题等，即便是老司机也会头疼。
城市路况的考验程度就更高，人车混流，公交车站进出站，各种快递、外卖外送车辆穿行等等，复杂状况之多，足以考智驾系统对突发状况的应对。
最近，在媒体的对比测评中，关于中国道路场景下的智能驾驶能力，中国品牌与特斯拉在同样路况和场景下的测评，智己IM AD以更像人的体验，印证了自己的实力。
在高频痛点场景——加塞场景的测试中，在车辆从两车道开外车道加塞、近距离同速加塞和后方超车加塞等路况行驶测试中，智己IM AD都能做到在最佳减速时机及时减速的响应，而Autopilot则直接退出了系统接管。
在对危险场景——并行大车压线行驶时，智己 IM AD平缓地作出了小幅度避让，包括行驶过程中与大货车、异形车保持安全距离上，IM AD的表现都更具安全感。
自动驾驶其实是一个地域属性很强的技术。驾驶环境特点、不同地方的限速要求，以及因此而产生的一些共性驾驶习惯，都决定了自动驾驶基于此的决策逻辑。
智己IM AD在这些实测中的预判能力和稳定的安全表现，从感官体验来说，都更接近于人的驾驶习惯，对于日常行车中的经常遇到的加塞场景，以及大货车并行场景，已经完胜特斯拉Autopilot。
IM AD之所以能够不断解锁不同场景，是基于数据驱动的算法和流程闭环自动化的飞轮迭代，并把更有价值的数据通过阿里云数据工厂进行功能优化。随着大量数据快速得到处理，算法以几何级的速度持续优化，智能驾驶的能力也因此在持续成长。
除了现有视觉融合方案，智己L7激光雷达+Orin的IM AD系统也在同步开发，用户不但可以实现硬件升级，在软件持续迭代的加持下，推动整个自动驾驶能力进化。
在目前的人机共驾阶段，人与智驾系统如何共存，彼此之间增加信任感和默契，以此感受到技术驱动的魅力，其实就是推动智能汽车发展演变的过程。所以对于一个技术先进的智驾系统来说，理解人、更像人才是第一位的，也是评价其能力的首要标准。
基于这些特点，我们可以认为，智驾第一梯队，IM AD拥有一席之地。
未来汽车该有怎样的多维智能体验？
场景智能化、社交能力、持续进化能力、多元共创，是智己对未来汽车的进一步拆解。
虽然现在没有关于智能座舱的通用级标准，但是，如果它足够了解你，就代表了一种交互体验新高度。
基于这个维度，在智己L7中设定了独有的onehit系统体验个性化场景，不但打破了功能壁垒，并且依靠可进化的场景能力，会根据用户的个性化体验，感知用户未来需求，并恰如其分地推送给用户。
如果说汽车是下一个智能交互终端，那么除了驾驶功能之外，它应该具备更适宜的社交能力。
基于这个出发点，智己希望将汽车打造成记录生活的载体，Carlog应运而生。通过车载摄像头记录车外场景并实现实时分享。通过DLP数字投影大灯和ISC流光叠影前后交互灯，以智能灯语的方式，能够帮助用户传达“礼让行人”的信号，或是完成一次求婚等呈现个人情感的跨域社交创新。
为了实现持续进化，智己的软硬件升级方案，其实也为构建自动驾驶提供了一个新的思路：基于用户体验的自动驾驶能力，既可以以更优化的成本为现阶段智驾场景提供最优解，打破仅仅是软件定义汽车的局限，从长远来看，用户还可以享受更长的迭代周期。
在用户权益方面，与目前更多主张用户共创的思路不同，智己提出的多元共创，是基于现实和虚拟世界，构建一个多元社区，以此与用户建立更深度的共创关系，比如通过里程式开采来享受智己的升值红利，与品牌共同成长。
如今关于智能电动车我们看到了越来越多的定义：AI、可生长，颠覆与创新成为新的主题，但其实，这些概念仍然无法让用户更加清晰地了解智能汽车真正的智能属性究竟是什么，它究竟能做什么。
智己提出的五大标准，更像是其在正向研发中的思维演绎，站在用户的立场，讲述技术与车，与人连接的意义。技术将高度的智能化不断延续，围绕着用户体验，迸发出你无法想象的场景模式，这种潜移默化的改变，让智能汽车成为面向未来的重要一部分。
场景智能化、社交能力、持续进化能力、多元共创这几个维度，其实都是智己站在面对未来的智能汽车时代立场上，将智能化构想通过领先的软硬件能力落地，不断拓宽想象边界的体验新高度，以此来感知用户未曾预期的未来需求。
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