最近，蔚来ES7的无伪装实拍图曝光，作为一款发布在即的蔚来全新SUV车型，ES7是蔚来在NT2.0平台上打造的第一款SUV车型，其在外观方面可以看到大量已经运用在蔚来旗舰轿车ET7上的设计元素，ES6和ES8基于NP1.0打造，与ES7已经属于不同时代的产物了。今天，我们就来究起本源，说一说NT2.0相比NP1.0都有哪些不同，这些不同又会如何影响用车体验。

首先，2020年底发布的“期货”车——蔚来ET7，我们就能看到蔚来在新平台上做出的调整，ET7在硬件方面区别去之前两款SUV产品的最明显之处，在于其搭载了激光雷达，曾经的智能驾驶蔚来NOP不曾有激光雷达的加持，为毫米波雷达+摄像头+高精地图的形式，而激光雷达的加入使得整体的智能驾驶系统更加完善，但相应的其他各项硬件配置也被大幅提升。

激光雷达成为NT2.0标配？

本以为激光雷达仅会出现在旗舰车型上，但去年底发布的中型轿车ET5，依然保留了激光雷达，足以看出蔚来下一阶段对于激光雷达的态度相当积极。这一次，作为同平台打造的产品，我们在ES7上，再一次看到了车顶上突出的激光雷达。

激光雷达作为时下的大热门，它可以算作NT2.0区别于NP1.0平台的重要标志，也是蔚来在打造智能感知冗余的重要组成部分，当然激光雷达能在蔚来车型上普及开来，和它自身不低的定价有很大关系，蔚来给ES7搭载的图达通innovusion激光雷达，使用的是双周正交扫描方案，关键部分分为4个，分别是振镜、多面体反射镜、1550光纤激光器和与前者配套的InGaAs探测器。

这套系统的成不低于选装一套好的音响，但它给车辆带来的好处是立竿见影的：首先单点测距原理和1550nm波长，可以保证探测距离超过150米；同时多面体反射镜转速保持100hz量级，振镜保持千赫兹量级，可以让激光雷达分别率达到100线以上；通过搭载这套精密的激光雷达，车辆的被动安全性也能比以往更高。

感知系统，视觉仍是NAD的主导？

无论是NOP还是蔚来最新的NAD，它们的视觉感知依然是整体感知系统中占据更大比重的，NT1.0平台下的蔚来ES8，其感知系统由1个三目摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、1个驾驶状态检测摄像头组成。

而到了NP2.0平台的蔚来ET7上，相较于NOP系统，NAD系统的感知解决方案更加完善：增加了侧视和后视ADS摄像头；但是ADS前视却由三目摄像头变成了双目摄像头，因为NAD系统采用2个ADS前视摄像头+2个瞭望塔式布局的侧前视摄像头+1个前置激光雷达，完全能够覆盖到NOP系统采用三目摄像头情况下的视野探测范围。

从ET7、ET5再到ES7，它们都搭载Aquila超感系统，配备33个高性能感知硬件：包括1个激光雷达、7个ADS摄像头、4个环视摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、2个高精度定位单元、1个车路协同感知和1个增强主驾感知。尤其是车顶上的瞭望塔式布局的激光雷达和摄像头，在城市场景下，传感器视线很容易被绿化带和车辆遮挡，相较于安装在 B 柱和后视镜的摄像头，部署在车顶的高位侧前摄像头，能够减小盲区；作为前向视觉冗余：布置在车顶高位侧前摄像头，因位置高，故视野广，提高了前向视觉的冗余度。即使前向主摄像头不工作，依靠两个高位侧前摄像头，仍然可以实现前向视觉的完整感知。

算力越强，智能驾驶越先进？

摄像头增加到了11个，而且像素从不到200万，提升到了800万，其实堆砌硬件会给人一种错误的认知，认为传感器越多自动驾驶的能力就越高，但如果测试和算法跟不上，硬件堆砌再多也没用。摄像头分辨率越高，需要的数据存储量肯定越大，计算能力需求也会更大。但是多大的分辨率对应多大的算力，是没有直接对应关系的，也是不太好直接用公式去衡量。蔚来这11颗镜头，每秒大概产生8G左右的数据量，这也使得需要更强大的处理器来保驾护航，ADAM超算系统由4颗英伟达Drive Orin芯片组成，算力达到1016TOPS，这套系统的潜力非常大，冗余度很强。

如果没有与高分辨率摄像头的相匹配的算法和测试能力，那无疑于“小马拉大车”。虽然采用了一个较高的配置，但是性能提升却有限。这种情况下，高分辨率摄像头的性能依然是无法充分发挥出来的。那样的话，800万像素摄像头便成了一个“花瓶”，只是吸引用户的噱头而已。

如今新势力规划的新车型，摄像头的配置基本差不多，但是计算平台的算力差别却很大，这是什么原因呢？首先，因为他们的算法模型可能存在区别，有些模型过于老旧，就必须用更大算力来计算，做到“力大砖飞”；其次，系统对算力的需求是持续提升的，硬件的算力资源需要提前预留好，做足充足冗余度，而这个冗余度的多少，各家理解并不一样；最后，还要回到摄像头像素的问题上。

200万像素所捕捉到的信息和800万的可不是简简单单的差4倍的关系：以前视摄像头为例，100~200万像素摄像头有效探测距离在100~150m的时候，视场角却只有50°左右，但是800万像素摄像头，却可以在实现200~250m探测距离的同时，还可拥有120°左右的视场角，探测距离和角度的扩大，使得数据量成几何倍数增长。

800万像素摄像头可以通过之前的数据去训练算法模型来继承原来的一些能力，比如检测的准确率和误检率。但是800万像素摄像头探测的距离更远，角度更大，需重新采集之前所没有的数据，去应对新的场景，去拓宽自己的性能边界。以特斯拉为例，即便这些年通过自家韭菜车主，收集了大量的数据，并且好好学习、吸收了这么多，但若是换成800万像素摄像头，通过之前的数据能够继承200万像素摄像头的一些基础性能，但仍会有大量场景数据依然还是需要再重新采集的，用于不断地去迭代算法模型，进而体现出800万像素摄像头的最佳性能效果。

虽然整体上来讲，算法和测试能力也许还未能跟得上摄像头技术发展的步伐。但是高分辨率摄像头这个未来的应用趋势是毋庸置疑的，它是技术和市场“双轮驱动”的必然结果。

说回NT2.0平台，平台的核心竞争力是行业领先的量产自动驾驶系统。关于这一点李斌也在之前也承认：以ES8目前的硬件架构, 其传感器和运算能力无法实现 L4 级自动驾驶, 也绝不会宣布可以做到L3。而NT2.0作为蔚来研发的新一代技术平台，李斌表示它将会是行业内最先进的量产自动驾驶技术。

为实现L4级别自动驾驶，是NT2.0和NP1.0最本质的区别，大量的感知传感器冗余设计和大算力平台的冗余都是为实现这一目标，以视觉为主导的NT2.0在有激光雷达的加持下，让整体感知能力变得更加全面。

虽然，对于自动驾驶的发展路线，特斯拉高调地选择纯视觉，因为马斯克认为自动驾驶可以走仿生学，既然人类可以只用眼睛，车辆自然应该也能以纯视觉方案实现感知。但直到今天，特斯拉的FSD完全自动驾驶功能也依然停留在L2阶段，只能算高级辅助驾驶功能，而且有大量的场景是不能使用的。更关键的一点是，大部分车企也无法获取如特斯拉般庞大的行车数据来训练其视觉系统。

所以，今天市场上的绝大部分玩家，不管传统主机厂还是高级别自动驾驶公司，都认同采用多种传感器融合的方案，尤其是激光雷达+摄像头+毫米波雷达，NT2.0平台下打造的蔚来车型也是如此。

高“标配”是把双刃剑

但相应的，成本问题就是一个相当现实的问题了，上文中的图达通猎鹰激光雷达价格不菲，为适配这款激光雷达要做出更多努力，半固态激光雷达在工作时，内部的转镜需要高速旋转，加上雷达位置距离前排乘客的头部很近，这必定会产生一定的噪音。为了解决这一问题，需要在雷达内部嵌入了缓震材料，另外在雷达“外壳”的狭小空间中也重新设计了缓震结构，保证雷达工作时的NVH达到最佳水平。至于这颗激光雷达的散热，要通过整个车架来完成，可以简单理解为通过散热硅脂贴合在横梁上。

800万像素的摄像头单个成本达到500元以上，而这些NT2.0平台车型一下就用11个，120万像素的摄像头平均在150元，500万像素摄像头价格大概在300元左右，摄像头成本相比其他摄像头近乎翻倍。

这些高成本的智能驾驶硬件，叠加在一起，就使得车价居高不下，需要消费者自行来买单。上文提到，这样一个平台是为了实现L4级别自动驾驶的，这些配置也是奔着L4去的，车主们如今买的车是“期货”车，用的也将是“期货”功能，这是一个现实问题。

NT2.0技术平台相比于NP1.0技术平台有了质的飞跃，在自动化驾驶方面更是处于行业领先的地位，这也是蔚来对于一直以来的质疑最有力地反击。在今年三月份，蔚来ET7也将开始交付，NT2.0技术平台的实战性也将会得到验证。ES7也将于今年4月与我们正式见面。哦，对了，NT2.0的智能座舱搭载骁龙8155芯片，那又会给这些新款蔚来车型带来什么呢？