有款遊戲，想必差友們都不陌生。
俗話說得好：“ 流水的榜單，鐵打的 給他愛 ”。
2013 年發售至今，各大遊戲平臺的動作冒險類遊戲前幾名都少不了它。
即便是把所有任務都過完了，依然會偶爾點開遊戲，在聖安地列斯里飆飆車。
但是，你有用過第一人稱視角玩這款遊戲嗎？
遊戲的預設視角是第三人稱，而且第三人稱玩起來也更符合鍵鼠的操作習慣。
但咱心裡都清楚，想要更加真實的遊戲體驗還是得第一人稱。
而大家之所以不選第一人稱來玩，也是因為這個視角下的 Bug 又多又離譜，關鍵問題是第一視角開車真的是折磨。
在這款遊戲裡車開的不舒服，就好比是吃火鍋毛肚沒有麻醬，瞬間失去了靈魂。
所以今天，鯽魚給差友們帶來一個新玩法。
想必大家跟我一樣，就想過一把第一人稱視角開車的癮？
正好智己汽車準備在杭州進行一段 IM AD 智慧駕駛系統的路測。
在我的勸說
（忽悠 ）
下，
他們同意用第一人稱的風格來開展這次測試。
所以為了深度還原遊戲場景，鯽魚給司機裝上 Go Pro，帶了一名攝影師，在車上裝了四個相機，完美復原遊戲裡第一視角的觀感。
還用實際的測試路段替換了遊戲裡的地圖，在畫面上展現了時間、天氣、路況等測試資訊。
接下來，就給大家來一波給他愛風格的智慧駕駛沉浸式體驗。
X。PiN WARNING ：
司機師傅是經過專業培訓的安全駕駛員，並且整個測試過程中雙手時刻輕扶方向盤。
這款車是測試版工程樣車，且在 ODD 智慧駕駛執行區域內測試。
最關鍵的是，車主們請不要模仿！不要模仿！不要模仿！
話不多說，繫好安全帶，開始體驗。
剛上路的時候，鯽魚心裡還是有點擔心，畢竟是上高速，有段路限速還是 100 公里。
又是週五下班的點，高速上，車也不少。
好巧不巧，剛上道就碰到了旁邊車“ 加塞 ”。
在我們駛入 Y 形匝道之前，旁邊有輛黑車硬往前面插，而且距離我們很近。
IM AD 很快就預測出黑車的加塞意圖，放低速度並預留出足夠的安全距離，讓它先過。
之後精準地識別出匝道線，平順地轉入匝道口。
雖然這波操作很不“ 遊戲 ”，但鯽魚喜歡這種紳士風範的穩重操作。
其實因為有高精地圖的加持，智己早在距離匝道口不遠處就提前打好了轉向燈。
高精地圖示意圖 ▼
既提醒後車注意，也避免了匝道口車輛過多可能錯失變道時機的風險。
但這個高精地圖的威力還不止於此。
比如面前這個大麴率的彎道，高精地圖可以提前把這個彎道形狀告訴 IM AD 智慧駕駛系統。
應該把速度減到多少，方向盤打到多少才能轉過這個彎，這些事情都提前計算好。
除了大麴率的彎道，咱再來換個更嚴苛的場景。
智己汽車在之前的成都路測時，還碰到一段魔鬼級考驗的 U 形彎道，智己汽車不僅自己十分順滑的透過，行駛速度也絲毫沒有影響後續車輛的通行。
話說，為什麼 U 形彎道是魔鬼級的。
對於智慧駕駛系統來說，近距離物體的探測大多依靠視覺，但視覺往往存在一定的滯後性。
說白了就是攝像頭看到障礙然後讓系統做出轉向動作的這會時間，可能就已經轉不過去了。
而在 U 形彎裡，一輛車接著一輛車，大家的速度也都不低，你要是忽然卡住，很有可能會被後車追尾。
這時候就需要高精地圖的輔助。
在進彎之前提前算好速度和方向盤轉角，避免視覺識別滯後性帶來的智慧駕駛系統卡殼，更不影響前後車的通行速度。
回到杭州這邊，我們體驗完 IM AD 的溫文爾雅，也是時候感受它“ 刺激 ”的一面——
超車。
IM AD 如果識別到另外一條車道十分通暢，自己前車行駛速度又十分緩慢的情況下，就會做出變道超車的決策。
轉向燈一閃，絲滑轉動方向盤的同時，循序漸進的加速，最後平穩的變道超車。
並且，當右側車輛是貨車或大型工程車輛的時候，IM AD 會在並排前進時有一個遠離它的動作，確保安全，以防萬一。
而 IM AD 之所以能像老司機一樣完成上述一系列超車變道動作，還得益於智己汽車身上那 32 雙“ 眼睛 ”。
12 顆高精度攝像頭、5 顆毫米波雷達、12 顆定製化超聲波感測器，再配上高精地圖、高精慣導和 V2X 車端技術，賦予了 IM AD 360 度全方位的感知能力。
有車加塞，它可以做到 “ 變速不變道 ”，碰到大麴率彎道，也可以絲滑柔順的透過。
除了穩重以外，IM AD 給你帶來的乘坐體驗也一點不少，超車時果斷利落，避障時也快速準確。
用遊戲裡的話來說，Hi bro。。。。Nice car。
那麼智己汽車 IM AD 智慧駕駛系統還有哪些 Nice 的地方？
提問解答部分：
鯽魚拉來了 IM AD 智慧駕駛系統的一名工程師，好好跟大家盤盤智慧駕駛的那些事。
剛上來的問題就很直接！
Q：智慧駕駛最近幾年總是出事，從專業的角度來看，你覺得事故原因有哪些？
A：首先一點是大家對於智慧駕駛系統的認知有偏差，過度信任智慧駕駛系統，出現了一些危險駕駛行為，導致事故發生。
其次，智慧駕駛企業或媒體對智慧駕駛的過度宣傳也是造成消費者認知偏差的一個原因。
為此，我們計劃為 IM AD 智慧駕駛系統新增一個信任增強模式。
它會以 WIFI 訊號的樣式展示當前智慧駕駛系統的置信度，當訊號不是滿格的時候，證明這個場景下智慧駕駛系統不能完全接管，就會提醒駕駛者注意隨時接管。
駕駛者也可以根據 “ WiFi 的訊號強度 ” 自行判斷是否接管車輛。
Q：那是否存在一些專業技術上的原因導致智慧駕駛事故頻發呢？因為之前大多數事故，都是高速上撞了路障車等應急響應車輛，這又是為什麼？
A：技術本身的原因確實也有。
對於目前走雷達+視覺路線的智慧駕駛系統，它們兩的決策邏輯一般是視覺站絕對主導權，而且目前的雷達識別還存在一些先天性的不足。
比如對於緩慢行駛物體、靜止物體等，是毫米波雷達的盲區，所以需要視覺快速檢測物體。
但因為視覺演算法方面考慮的場景不夠全面，就出現了視覺識別的滯後性。
比如高速行駛的車輛主體難以識別靜止的工程維修車輛或應急車輛，等到系統識別到的時候再減速就有點晚了。
所以遇到這種情況系統會不斷給駕駛員提醒接管，但有些駕駛員它可能不把這個當回事，最終就會釀成事故。
所以無論是不是智慧駕駛汽車，開車的時候都一定要握緊方向盤。
Q：那您上面說的雷達+視覺的智慧駕駛路線和那種純視覺的路線，您覺得哪個更有優勢？
A：目前或者說在未來幾年，主流的應該依然是雷達+視覺的路線，它相較於純視覺路線其實多了一重保障，在視覺識別有滯後時可以用雷達來快速決策。
並且純視覺路線需要大量訓練資料，成本較高。
高精地圖+雷達+視覺的融合策略，將會是未來幾年智慧駕駛路線的主流。
Q：那國外和國內的道路訓練出來智慧駕駛系統差別大不大？智慧駕駛的本土化目前又做得怎麼樣呢？
A：當然是有差別，訓練資料的來源越多越好，無論是國內還是國外我們都希望能訓練到，未來也都會去訓練。
不同的道路訓練出來的模型會有細微的差別，比如國外的道路，路寬人少，它們的智慧駕駛系統如果忽然放到北京下班晚高峰，一下子確實適應不過來。
但對於配備適時學習功能的自動駕駛系統，它也會很快的適應和學習新環境。
而本土化這塊是國內自動駕駛企業的一直以來的發展重點，目前本土化最直觀的體驗還是高精地圖，無論是套用別家的高精地圖還是像我們一樣自己研發高精地圖，它都是為國內道路量身打造的。
縱然智己汽車已經具備了實現更高級別智慧駕駛的能力，但並沒有把時間精力浪費的那些花裡胡哨的新功能，而是一直在把 L2 的體驗和安全做到極致，畢竟這是我們目前用的最多也是擔心最多的功能。
工程師的一段話也讓我印象深刻：
“ 很多人說智慧駕駛行業是新的風口，甚至有人說它是汽車工業的又一次革命。但我認為它是一塊燙手的山芋，短短几年時間裡的確迎來了突飛猛進的跨越，但在這過程中暴露出來的問題也越來越多，所以我認為自動駕駛行業在不斷探索新方向的同時，其實更重要的是靜下心來做好現在。”
我相信對於智慧駕駛車主或準車主來說，最後這句 “ 靜下心來做好現在 ” 的確是說到心裡了。
畢竟大家對於智慧駕駛最高的期望，永遠都是 “ 安全 ” 兩個字。
