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无论是特斯拉的FSD，小鹏NGP，还是蔚来的NOA，现如今，智能驾驶已成为智能汽车的核心卖点，就像是我们在智能手机时代谈功能体验那样，智能驾驶水平也成为评判智能汽车产品力的重要标签。
只不过，随着技术的不断发展，智能驾驶的评价标准也在不断进化，它正在从“功能”定义时代进入到“性能”定义时代。
那么在“性能”定义时代智能驾驶应该怎么玩呢？
赛道级智能驾驶
当大部分品牌还没有开始意识到这个问题的时候，路特斯已经给出了自己的思考，这个答案就是“赛道级智能驾驶”。
纵观行业内强调智能驾驶能力的品牌，目前路特斯的“赛道级智能驾驶”还是独一份。
对于很多普通用户来说，或许有点难以理解，这智能驾驶怎么就“赛道级”了呢？
我们先分开来看这个定义。
这里就不得不提路特斯的品牌发展史了，在过去70多年的历程当中，路特斯共在F1赛场上赢得了7次厂商年度总冠军、6次车手年度总冠军、81次分站赛冠军。当我们讨论赛车运动的时候，没有人会忘记路特斯的辉煌历史，也没有人会质疑路特斯对于赛道的热爱。
那么过去丰富的赛道经验将如何被路特斯应用于智能驾驶上呢？
路特斯的答案是：“保留驾驶乐趣，只要有驾照，就能跑赢F1冠军。”
好家伙，聊这个我可不困了。
要知道赛道驾驶不同于日常驾驶，赛道场景的驾驶环境极其复杂，每时每刻都需要驾驶员紧绷着神经，并根据当前路况做出连续的决策动作，因此赛车运动也被称为操控与速度的平衡美学。
要想在赛道开出更好的表现，一方面车辆本身的机械素质得足够优秀；另一方面对驾驶员的反应能力提出了很高要求，这一点代入到智能驾驶场景中，就要求车辆本身的决策能力要非常高，二者缺一不可。
汽车不同于3C数码产品，没有运算失误重新来过的机会，因此对车规级的产品要求往往很高。当车辆的决策要无人为干预地自主进行，不但是对其背后整套系统工程的严格考验，也是对智能性能的不断追求和突破。
因此再按以往L0-L5这种定性的标准来评判这种更高、更快、更强的赛道级智能驾驶就不是那么合适了。
那么赛道级智能驾驶该如何评判其能力高低呢？
高端品牌和高端智能化技术
要想评判赛道级智能驾驶，首先你要了解两个指标。
一个是MPI即 Mileage Per Intervention接管里程，另一个是CMI即Coverage Mileage Index覆盖里程。
用这样一个定量的标准去判断L2-L4功能的好坏，通过两个数值的不断增加，从量变到质变，实现以L4-L5为定性标准的最终目标。
即对于单车而言，单车的主动接管MPI值一旦达到10万公里/次，广义的讲 L3就实现了，当单车的主被动接管MPI 值都可以达到10万公里/次时，L4也越来越近。
当然只有这些智能驾驶的数据并不能让你安心，实实在在的硬件参数才是实现赛道级智能驾驶的保证。
就拿目前路特斯刚刚发布的Eletre来说，这款车配备了34颗高性能传感器，具备五重感知全覆盖能力，甚至连激光雷达都直接配置了四颗，除此之外新车搭载两颗英伟达Orin-X芯片。
好家伙，这可是不惜下血本直接将硬件做到了天花板级别啊！
就拿激光雷达为例，目前市场上一颗激光雷达要700-1500美元， Eletre这四颗激光雷达的成本本身就不低，为了将激光雷达发挥更大的作用，在位置布局上路特斯还创新性地打造了翻转式的方案，实现了工业设计和性能的完美平衡。
虽然路特斯 Eletre 给我们的感觉是在尽可能地堆料，不过它的背后是有着两点核心逻辑的：首先，硬件水平决定了软件的天花板；其次，要为后期的 OTA 预留充足的空间。
因为在路特斯看来，“相对高端的品牌，才可以承载最高端的智能化技术。”
性能冗余的传感器系统解决了让车辆看得见的问题，接下来就要解决怎么开的问题，说到底就是车辆面对各种情况下的决策逻辑，再解释一下，也就是软件和算法。
为此，路特斯打造了三大算法模型，分别为风险模型、博弈模型、专属模型（U模型），这些模型通过Lotus AI Driving系统得以呈现，我们分别来看：
风险模型能够精准预判驾驶风险，犹如让智能驾驶系统系上了安全带；而博弈模型是可以高效判断并规划最佳路径，犹如一位智能驾驶老司机；专属模型（U模型）则可以通过自主学习驾驶者习惯，提供千人千面的智驾体验，每一个驾驶者都能找到适合自己的驾驶风格。
以博弈模型为例，我们的日常驾驶场景处处就存在着博弈，比如汇入或驶离高速路、在行驶中前车的突然并入，路特斯将这种“博弈论”引入智能驾驶系统，野心不小，目的就是要打造最高水平的智能驾驶系统。
而基于这三大算法模型的“赛道级智能驾驶”的概念，正是路特斯区隔于传统车企和新造车势力的最大标签，毕竟可没几家车企有喊出“赛道级”的底气。
那么赛道级智能驾驶到底有多大的实际应用意义呢？
一切为驾驶者而生
首先明确一点，所有没有实际应用意义的智能驾驶系统，都是在耍流氓。
想做一套具备实际应用意义的智能驾驶系统，采集大量的数据是无法避免的，毕竟智能驾驶的快速发展离不开大数据的驱动，但是对于数据我们需要知道的是，在智能驾驶领域数据质量的优先级并不比数据数量低，甚至综合成本和效率上考虑会更加重要。
正如全球的米其林三星顶级餐厅对食材原料高质量近乎吹毛求疵的追求，优秀的智能驾驶公司对高质量数据的追求也从未妥协。只有最优质的数据，再通过繁复而细致的抽象，最终才能呈现给用户完美的智能驾驶产品体验，就像一道精美绝伦的菜品。
毕竟目前对于大多数车企来说要想在有限时间内获得上千万公里的真实路测信息并非难事，但如果无选择性的获取大量低精度重复路况却不进行必要的数据信息挖掘，获取到的数据对智能驾驶系统的提升是无效的。
于是我们可以看到路特斯智能驾驶技术思路主要在向两个方面发力：
（1）在车端传感器方面，配备种类齐全且高规格的传感器，包括多个高线数激光雷达、高级别的车规摄像头、高精度组合导航等，这就从源头保证了数据的稳定性和高一致性；
（2）在数据加工方面，通过预标注、人工标注、交叉验证、多次迭代、仿真实验等一整套数据加工工具和流程，进而保证数据产出的高质量。
基于以上的信息我们可以这样理解路特斯的赛道级智能驾驶：
首先是提升日常中处理复杂情况的能力，其次是满足用户对于赛道的感情和憧憬，情怀的确也能当饭吃。
智能驾驶属实是被路特斯玩明白了。
总结来看，驾驶是一个系统行为闭环，从闭环的完成速度来看，人类还是要比汽车智能驾驶系统快，但智能驾驶的优势在于专注度更强，人会疲劳走神，但机器可不会累。
所以我们可以看到路特斯的理念就是在智能时代仍要为用户提供最纯粹的驾驶体验，它把选择的权力给到了驾驶员，你可以选择驾驭这台车，同样也可以放心地把决策权交给车辆。
而“赛道级智能驾驶”更像一个赛道驰骋多年的聪明“老司机”，全程给你一对一服务。为你提供最大的驾驶乐趣，让更多的驾驶者感受到赛道的魅力，这正是路特斯最为擅长的。
路特斯这个品牌，生于赛道，也辉煌于赛道，可以肯定的是未来也不止于赛道。
而将实现“赛道级智能驾驶”作为目标，更像是在路特斯品牌背景下的必然选择。
参考资料：
路特斯如何成为智能驾驶行业的米其林三星？“食材”是关键！
关于智能驾驶分级这件事，路特斯智能驾驶有话要说
头图来源｜路特斯官方
文稿｜李玉鹏 殷赫颜图
剪辑｜殷赫颜图
配音｜高桥凉介
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