如果加上1萬元，做成898的秦加倍諾亞，你會買嗎？
什麼？ 不買？ 還是太貴了？
這可以包括基本的 L2 和高速城市 NOA。
要知道，比亞迪原有的車道居中輔助、偏離警告、主動制動等基礎L2配置加起來高達1萬元，騰勢高速NOA售價15萬。
當你這樣看它時，它看起來仍然很貴嗎？ 有時我發現我為什麼努力工作，以及我是否在工作。
好吧，很好，不開玩笑了。
事實上，情況就是這樣，最近，大疆收到了比亞迪和一汽的橄欖枝。
未來，比亞迪的秦Plus、宋加、海鷗、海豚，甚至一汽的紅旗，或許都能使用大疆的城市NOA。
不了解智慧型駕駛的人可能會問：
大疆是什麼時候開始做智慧型駕駛的？ 為什麼它應該比汽車公司自己做的更好？
其實我們比較一下華為來了解一下，這個大疆汽車和華為汽車事業部（車部）都是在2019年成立的，資質並不比華為淺。
在技術和研發實力上，大疆汽車也完全有能力與華為的汽車搏鬥。
另一方面，比亞迪、一汽等傳統車企距離智慧型駕駛第一梯隊還有一段距離。
所以在智慧型汽車的下半年，比亞迪急需找人合作。
不過，大疆的智慧型駕駛能力還沒有被很多產品驗證，那麼比亞迪為什麼不選擇更成熟的華為智慧型駕駛呢？
更何況，比亞迪之前還真和華為的車房談過合作，但都被華為婉言謝絕了。
這並不是因為華為不給面子，最主要的是華為目前還沒有做過20萬款以內車型的高階智慧型駕駛，如果想把系統落地在比亞迪上，成本太高了。
與華為相比，大疆的智慧型駕駛理念從一開始就追求價效比、降低成本、盡快普及，因此與比亞迪不謀而合。
比如在今年的CES上，大疆展示了自己的“成行平台”，既沒有雷射雷達，也沒有高精度地圖，使用的晶元是高通驍龍RIDE（SA8650P），它只提供100頂的算力，確實是乙個非常“乞丐版”。
不過，根據官方測試**，這個系統不僅包括高速城市條件下的超車和繞行、自動避障，還有記憶泊車功能，大家基本都有。
如果換華為來做，別說必要的雷射雷達了，智慧型駕駛晶元估計要用自帶的MDC 810，算力400頂，按終端**，一套完整的ADS 20 可能需要 18萬。
大疆這邊，據已經搭載在寶駿雲上的靈犀智佳，一共使用了7個攝像頭、1個公釐波雷達、12個超聲波雷達，與普通版的價格相差只有1萬。
要知道，這10000也包括普通的L2級智慧型駕駛，所以如果只說高階智慧型駕駛，估計成本在5000左右。
但是我們最關心的是使用的問題，低會不會不安全？
畢竟，就算是目前主流的智慧型駕駛方案也不完美，缺胳膊缺腿的乞丐版NOA恐怕更難用。
事實上，從車主的視訊來看，寶駿雲在高架公路上也可以一拍非常流暢，但在安全性方面，並不清楚誰優於或劣於其他智慧型駕駛。
大家的爭議在於，大疆為了降低成本，選擇了“純視覺”方案，取消了雷射雷達，會不會不靠譜？
要知道，目前車企的智慧型駕駛減量計畫，基本上都和這個雷射雷達有關，但是智慧型駕駛是否安全，不僅僅是由乙個雷射雷達決定的，更是由各種演算法和邏輯決定的，涉及的內容更多。
要解釋這個問題，我們不得不從智慧型駕駛的成本戰入手。
早在2004年，美國國防部為了打造無人駕駛軍車而發起了DARPA無人駕駛挑戰賽，雖然參賽隊伍展現了自己的才華，但沒有乙個能完成比賽。
就在那時，一家名為Velodyne的音響公司開始將雷射雷達安裝在汽車中，從而扭轉了局面。
在2007年的另一屆DARPA中，有七支隊伍成功了，其中六支隊伍使用了自己的雷射雷達，因此Velodyne一炮而紅。
那麼，為什麼雷射雷達如此有用呢？
事實上，所有的感測器都有缺陷，例如相機只能捕捉2D影象，在夜間、雨霧、逆光等情況下的識別能力非常有限。
另一方面，超聲波雷達的探測範圍很短，對物體的形狀幾乎一無所知，因此只能用作倒車雷達。
公釐波雷達雖然可以探測到目標的速度和距離，但也難以分辨物體的形狀，在複雜的環境中容易“謊報軍事情況”
因此，最終，聚變解決方案還必須新增雷射雷達，雷射雷達通過發射雷射來掃瞄周圍的世界，以與真實世界3D列印相同的精度測量每個方向的距離。
但問題是它更貴。
到 2017 年，Velodyne 的 16 線、32 線和 64 線雷射雷達的售價分別為 8,000 美元、40,000 美元和 80,000 美元。
如果你想更聰明，你必須在這裡有更多的“線條”。 如果線束加倍，成本不會下降，感知技術的發展基本會卡在這裡。
於是，為了避開雷射雷達，馬斯克做出了乙個違背祖先的決定：只使用攝像頭。
據他介紹，人們可以只用眼睛駕駛汽車，那麼為什麼人工智慧需要各種感測器呢？
於是在2022年特斯拉AI日上，特斯拉推出了Occupancy Network，將BEV（鳥瞰圖）等原有的“實時策略”迭代到《我的世界》的草塊世界中，基本可以達到雷射雷達的效果。
然而，最初人們認為純視覺可以節省很多錢，但事實證明，在實用層面上它變得越來越昂貴。
究其原因，特斯拉還需要訓練和維護這個純粹的視覺感知神經網路。
首先，為了滿足演算法所需的算力，需要削減晶元，特斯拉從2014年開始研發自己的晶元，並在2019年發布了FSD自研晶元，算力高達600 tops。
而在 2021 年，特斯拉還製造了自己的晶元 D1，專門用於訓練構建 Dojo Exapod 超級計算機。
那麼製造這個東西要花多少錢，馬斯克說：每年至少需要數十億美元。
但與此同時，在2020年，多感測器融合方案方面出現了轉機，由於雷射雷達的國產化，市場上最好的雷射雷達瞬間被“消滅”了。
今年，華為汽車事業部宣布，他們的目標是“將雷射雷達的成本降低到200美元甚至100美元”。 ”
過去，Velodyne使用機械雷射雷達，價格昂貴且容易損壞。
現在，華為、禾賽等國內廠商都使用半固態雷射雷達，通過旋轉鏡技術，可以達到過去旋轉的效果。
更重要的是，還有乙個二維旋轉鏡，1線也可以當100線，比如華為的等效96線雷射雷達，完全降低了雷射雷達的成本。
因此，目前車載雷射雷達的成本約為一千美元。
以至於有車企說，“不到4，請不要說話”看似有錢，實則是搭上了雷射雷達國產化的順風車......
看到這一點，其實我們很清楚大疆和華為的路線區別。
華為專注於多感測器融合解決方案，借助雷射雷達，更容易解決智慧型駕駛的感知問題，從而不斷挑戰智慧型駕駛能力的極限。
大疆的純視覺路線，以較低的上車成本解決了實際問題，可以更快地普及，但問題是難度更大，未來能達到什麼樣的效果還不得而知。
就連純視覺的先行者特斯拉，在這個階段也遇到了很多問題。
不過，既然大疆可以在真車上搭載，並且得到了很多車主的認可，至少可以說明它的基本功能已經成熟。 脖子哥也很好奇它能達到什麼高度。
畢竟，在買秦的時候，沒有人會選擇加2萬或3萬元來智慧型駕駛吧？