樊菲刚刚推出的智能驾驶—rising pilot全集成高级智能驾驶系统将于10月起在樊菲r7上市这一消息引发了业内的热议，并促成了该话题的热榜，位列汽车板块第一—#自动驾驶的关键是硬件还是软件#其实这是软硬件结合，其中全融合算法相当亮眼，行业首创
硬件方面，系统的传感元件分为成像雷达，高清摄像机，激光雷达和超声波雷达，共33个其中成像雷达为zf premium4d，为国内首款量产，800万像素高清摄像头，激光雷达为全球首款量产luminar 1550nm高规激光雷达以上三项堪称三张王牌，奠定了系统的硬核底气
fei r7配备了33个传感硬件，具体分布如下图所示:
此外，该系统还包括远程点云角度雷达，超声波雷达和高精地图，最大探测距离达500米，树立了智能驾驶领域的行业新标杆。
硬件的大脑部分是nvidia芯片该系统采用的nvidia orin x芯片功耗更低，性能更强254tops的单次计算能力是上一代的8倍，单个芯片的计算能力达到254 tops，不仅能让顶级硬件最大限度发挥自身性能，还能满足业界广泛期待的l3—l4级别100—1000tops计算能力冗余要求，为后期升级迭代和持续演进提供计算能力储备
软件方面，系统首创全融合算法。
目前行业内的智能驾驶算法主要分为融合前和融合后虽然各有各的优点，但也有各的缺点
其中，预融合整合传感器数据，输出结果，做出决策这种算法对不同类型的源数据的时效性要求很高，需要更强的硬件计算能力
后融合指的是使所有传感器的感测结果可用于系统决策缺点是单一类型的传感器受自身能力限制，受位置，光线，速度等因素影响，容易造成漏检或误检
汽车非凡全融合算法，同步融合前，后两个过程，对视觉，毫米波，激光雷达的感知结果进行后融合，融合激光/毫米波 图像的预融合结果进行全因子，全观测周期融合。依托高带宽，超算芯片平台的安全冗余部署，可在毫秒级内完成感知，融合，预测，决策，执行等一整套应急响应，从而带来
全集成高级智能驾驶系统，由樊菲智能驾驶团队500多名r&d人员历时900多天自主研发团队进行了40万公里高速先导功能路测目前在智能驾驶场景识别方面优势明显，如匝道全局增强识别，超灵敏静态路障感知，雨雪雾中超视距识别等
以上下匝道为例，提前识别进入多下匝道的三角形区域是智能驾驶技术的难点很多智能驾驶系统经常会出现漏下匝道，下匝道画龙等各种问题系统可以通过更远的距离和更准确的综合感知提前识别匝道的三角区域，从而有更多的时间提前做好变道准备同时可以实时识别前后车辆的行驶状态和趋势以及其他周边路况，实现安全范围内的变道，与前后车辆一起加入匝道
系统在使用过程中，会通过ota不断升级，逐步实现更多场景，更高阶的辅助驾驶体验伴随着软硬件结合的全集成高级智能驾驶系统的诞生，樊菲在智能驾驶赛道上的非凡之路也将开启正如樊菲ceo吴冰所说，智能驾驶的行业格局将由此改变
硬件的大脑部分是nvidia芯片该系统采用的nvidia orin x芯片功耗更低，性能更强254tops的单次计算能力是上一代的8倍，单个芯片的计算能力达到254 tops，不仅能让顶级硬件最大限度发挥自身性能，还能满足业界广泛期待的l3—l4级别100—1000tops计算能力冗余要求，为后期升级迭代和持续演进提供计算能力储备
软件方面，系统首创全融合算法。
目前行业内的智能驾驶算法主要分为融合前和融合后虽然各有各的优点，但也有各的缺点
其中，预融合整合传感器数据，输出结果，做出决策这种算法对不同类型的源数据的时效性要求很高，需要更强的硬件计算能力
后融合指的是使所有传感器的感测结果可用于系统决策缺点是单一类型的传感器受自身能力限制，受位置，光线，速度等因素影响，容易造成漏检或误检
汽车非凡全融合算法，同步融合前，后两个过程，对视觉，毫米波，激光雷达的感知结果进行后融合，融合激光/毫米波 图像的预融合结果进行全因子，全观测周期融合。依托高带宽，超算芯片平台的安全冗余部署，可在毫秒级内完成感知，融合，预测，决策，执行等一整套应急响应，从而带来
全集成高级智能驾驶系统，由樊菲智能驾驶团队500多名r&d人员历时900多天自主研发团队进行了40万公里高速先导功能路测目前在智能驾驶场景识别方面优势明显，如匝道全局增强识别，超灵敏静态路障感知，雨雪雾中超视距识别等
以上下匝道为例，提前识别进入多下匝道的三角形区域是智能驾驶技术的难点很多智能驾驶系统经常会出现漏下匝道，下匝道画龙等各种问题系统可以通过更远的距离和更准确的综合感知提前识别匝道的三角区域，从而有更多的时间提前做好变道准备同时可以实时识别前后车辆的行驶状态和趋势以及其他周边路况，实现安全范围内的变道，与前后车辆一起加入匝道
系统在使用过程中，会通过ota不断升级，逐步实现更多场景，更高阶的辅助驾驶体验伴随着软硬件结合的全集成高级智能驾驶系统的诞生，樊菲在智能驾驶赛道上的非凡之路也将开启正如樊菲ceo吴冰所说，智能驾驶的行业格局将由此改变
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