<section><section><section><section><section><section><p>随着蔚来智能系统「Banyan 榕 3.0.0」的到来和升级，NOMI拥有了<strong>全舱免唤醒</strong>功能，这意味着用户无需再通过特定的唤醒词（如「Hi NOMI」），就能直接向NOMI下达指令，用户与NOMI的交互变得更加<strong>自然、便捷与高效</strong>。</p><p>那么，从「Hi NOMI，打开车窗」到「打开车窗」，在不唤醒NOMI的情况下，NOMI是如何<strong>准确拿捏回应时机</strong>，判断哪些指令是下给它的，又是谁下达的？</p><p>本期Tech Talk，我们邀请到了蔚来大模型主任算法工程师Anna W，为我们一起探秘<strong>「NOMI GPT 认知中枢」</strong>中的<strong>「多模拒识」能力</strong>。</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QPTRjNuFwOqZbCvGJuY6H/a509c813-5eea-4eac-ac20-5937f1b4bd32.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/Q-qfE--NNPicGudE4R8GI/7dddb73a-0ded-47e6-9eaf-9dfa16373b8f.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>什么是「多模拒识」 ？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>在介绍「多模拒识」之前，我们先来看一个小视频。</p></section><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/iL7NI1J1sT9kLgCflo5vc/38e4a586-7023-46de-a8f3-ba62933bcbf6.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>简单来说，「多模拒识」模型有左「语音预训练模型 Wav2Vec」和右「文本预训练模型 TinyBert」两颗大脑，左脑负责听，右脑负责读，两颗大脑提前学习了大量需要NOMI响应的指令。</p><p>在真实场景中，当NOMI听到用户对话，两颗大脑就会同时工作，分别处理听到的声音和内容，然后对比之前学习的内容，如果二者比较接近，则判断对话为「指令」，即建议NOMI回应用户。</p><p>所以NOMI学习的语音/文本数据越多，「多模拒识」模型判断的准确性就越高。NOMI经过了<strong>超12,000小时车载语音、超2,000万条文本</strong>的学习，让「多模拒识」在全领域的<strong>对话判断准确率达96.8%以上</strong>。</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/z69Uv82TdW5VXYO2bVi1V/da1c61f7-d6f2-477a-be05-5ccafd7381af.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>面对纷繁复杂的对话场景，如果NOMI聆听到的对话不在小字典范围内，「多模拒识」无法直接判断对话是指令还是闲聊，又该怎么办呢？这时候就需要一位「助理」来辅助它，即下文中的<strong>「REJ Agent」</strong>。</p></section><section><section><section><section><p><strong>「高情商助理」：REJ Agent</strong></p></section></section></section></section><section><section><p>在连续对话或多人对话场景中，用户可能会在闲聊对话中插入对NOMI的指令，这种指令很可能「只可意会，不可言传」。例如：「车里太热了」。面对如此情景，「多模拒识」模型便无法通过小字典直接比对判断，这时候如何判断用户的真实意图及对话指向，便尤为重要。</p><p>而大语言模型恰好可以帮忙，它很擅长理解对话，理解上下文的关系。借助它结合用户<strong>对话历史</strong>、<strong>对话上下文</strong>便可以判断用户的真实意图和对话指向性，帮助NOMI判断是否回应用户。这就是我们利用大语言模型构建的<strong>「高情商助理」：REJ Agent</strong>。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/J_LWbRmuSo7fCun1IXwCj/777694d7-0c1c-4269-a03e-4b8ee82d9b7e.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>作为「多模拒识」模型的助理，我们在REJ Agent中设计了三层逻辑，辅助NOMI做出判断：</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/s65vFxQxxHS5wnSUJH6Rz/42d711fa-2f7b-421d-a445-025dc90748d0.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>第一层逻辑：<strong>REJ Agent会先判断听到的对话是否为「人话」</strong>，对话语句是否有逻辑，是否属于正常语言。如果是「人话」，REJ Agent会给出提示，「多模拒识」模型就会倾向于通过、回复，但是否要让NOMI回应，还需要第二层逻辑的判断。</p><p>例如：</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/0U_9ktjxNN-HrN9wthSOf/a9aed907-1a19-4dda-8753-d10371534367.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>第二层逻辑：REJ Agent将继续判断，<strong>判定当前对话内容与上下文/对话历史是否有关联</strong>，这里主要依靠「大语言模型」的上下文理解能力。</p></section><section><section><p><strong>·&nbsp;&nbsp;</strong>如果对话与上下文关联，意味着用户可能延续上文话题继续对话，REJ Agent会给出建议，提示本轮对话可能需要NOMI回应，「多模拒识」也会给出通过和回复标识。</p><p><strong>·&nbsp;&nbsp;</strong>如无关联，意味着用户可能重新开启了新的对话，或者不是在跟NOMI对话，REJ Agent会建议忽略，「多模拒识」给出拒识标识，NOMI则无回应。</p></section></section><section><section><p>例如：</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/YAT1x5fWnpTTSwImWea4R/5174e1b2-a042-4c37-88c8-c1468ac3af27.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>第三层逻辑：REJ Agent同时也会判断，<strong>对话是否对NOMI说</strong>。借助「大语言模型」对上下文/历史对话信息的理解，判断当前对话的指向是否和NOMI相关。如果与NOMI相关，REJ Agent会建议「多模拒识模型」给出通过和回复标识，NOMI也会回应。</p><p>例如：</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/_SXDbMInaJdTnZZY93b6Y/b53bcff5-9a65-4675-b945-90268a78c85c.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>综合以上三层逻辑的筛选判断，REJ Agent作为「多模拒识」模型的「助理」，<strong>接收、理解，并判断用户对话的意图和指向，帮助「多模拒识」模型更精准的判断是否需要NOMI回应</strong>。</p><p>但这还不够，为了让「多模拒识」模型拥有更加精准的判断，我们还引入了<strong>「多模感知特征」</strong>，给「多模拒识」模型叠加一层Buff，提升它在多用户对话场景下的判断精准度。</p></section><section><section><section><section><p><strong>Buff加持：「多模感知特征」辅助判断对话人数和场景</strong></p></section></section></section></section><section><p><strong>「多模感知特征」</strong>基于<strong>OMS视觉检</strong><strong>测</strong>、<strong>座椅传感器</strong>、<strong>唤醒音区占用</strong>等信息，判断车上乘客人数、所在位置以及对话场景。</p><p>判断用户位置是为了更好响应对方指令，例如针对不同座位的用户指令调节座椅通风、加热、按摩档位等，而定位对话场景则是为了更好调整拒识策略，例如在闲聊模式或者展车模式下，用户倾向更多地与朋友对话，需要更宽松的拒识策略，NOMI也会尽量保持静默。</p></section><section><section><img 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Tech Talk | NOMI GPT如何精准对话？

系统更新｜Banyan 榕 3.0.0 版本说明书

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一次「代客换电」背后，「SkyOS·天枢」有多忙碌？

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预知路况，前馈调节「4D全域舒适领航」

<section><p>酷暑出行，热浪翻涌，屋外烈阳让车内经受重重「烤」验，空调制冷不够快速、冷热需求意见不一、空气质量大打折扣，面对市面上参差不齐的车载空调，真正智能又舒适的移动「空调房」应该是什么样？如何在一辆车里满足所有人对空调制冷的不同需求？<strong>怎样实现既要凉爽，又要健康的制冷环境？</strong></p></section><section><p>本期Tech Talk，我们邀请到蔚来热管理性能开发主任工程师Jeffrin CHEN，在这个酷暑日下，为你送上蔚来ES8智能五区独立空调系统的「冷」知识。</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/wxDcwyeft1AKuRQRhYF_G/311ee713-2065-4bc8-9f74-7d4e47650f7a.jpg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/gdtrq-OL4cblQPKIpi4H5/963efd1a-af04-4a1f-8db6-08a28698b980.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>汽车空调既要「共性」也要「个性」</strong></p></section></section><section><section><p>从燃油车到电动汽车，汽车空调正在变得越来越「智能化」。如今，新能源汽车行业对空调性能的重视程度已上升至前所未有的高度，无论是智能温控系统的应用，还是丰富舒适的出风模式，都在不断刷新着我们对未来出行个性化和舒适度的认知。</p><p>过去，大家觉得汽车空调能制冷制热就行。如今，有车一族开始考虑家庭中每个人的需求，老人、孩子、妈妈甚至是孕妇、婴儿等，每个人体感温度不一，对冷热需求也就有了很大不同，单一冷热舒适已不能满足一家人的多样需求。真正称得上舒适的汽车空调，不仅要冷热快速响应，还要能分区控温，更高级的还需要独立风量控制，最好还可以智能地进行除雾，净化空气等，让座舱环境真正做到舒适、懂我、安心。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/Z9cD0KAipA94Wm6biN_N2/efa25775-9b95-4052-8fba-7b027e875b00.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>为了满足每一个家庭成员对空调冷热更加个性化的需求，打造真正智能又舒适的移动「空调房」，蔚来空调工程团队历时一年半时间，在ES8上搭载了自主研发的、可「定制」的<strong>智能五区独立空调系统。</strong>其由<strong>一个超强压缩机+两个空调箱+三个超强静谧鼓风机</strong>组成，可实现15℃—31℃的温度调节，最小精度0.5℃，同时满足<strong>五区温控、五区模式和四区风量，支持每个座位空调温度独立设置</strong>，全方位满足车内乘员在不同位置和场景下对空调冷热「既要」「又要」「还要」的个性需求。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QrTO7cUVV4GnmQqwSbcDl/81b8fcb2-117b-4e4b-9a60-d2217f1b75be.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>蔚来ES8智能五区独立空调，如何做到「冷热懂你」？</strong></p></section></section><section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p><strong>「11万种风」，实现冷热自由</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section></section><section><p>一家人出行游玩，爸爸在驾驶位，妈妈和孩子在二排，爷爷奶奶在三排，妈妈和孩子喜欢空调风大一点，但爷爷奶奶却觉得风量太大，众口难调怎么办？ES8智能五区独立空调的风量分区就派上了用场。<strong>每一排都能独立控制出风模式与风量大小</strong>，完美做到「你吹你的，我吹我的」，彼此互不打扰。</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/-htS9k_W3t_Bx1ujwYJEc/353492b3-fc08-4799-af17-97f586995fce.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section><section><p>在空调的分区控制中，更容易实现的是温度的分区调节，即使是经济型车型，往往也能实现双温区独立控制。不同座位风量可以独立控制往往是传统豪车车型上才有的配置。现在，ES8不仅做到了每个座位空调温度独立分区控制，还实现了4个区域的独立风量控制，让每一位车内成员都能根据自己的需求，不受打扰地享受到最心仪的冷暖体验，「5座皆C位」。
为此，蔚来全新开发了一种基于数学-物理模型的控制算法，对空调系统每一个零部件建立系统模型，对不同参数、不同场景、不同环境下的风量大小和温度反复调试，最终实现了覆盖多达11万种用户场景的不同风量。与传统排列组合形式的「查表」标定法相比，这套算法可以基于「数学-物理模型」求解，实现座舱多区风量与模式的精确、稳定、快速、连续控制。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QNUZuqN9aYrzFZMvyZ9xG/21af0cab-a3ac-4c96-8478-b085384e2715.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>如下图，当副驾保持最高风量档位，主驾从最低档位调节至最高档位时，ES8在维持副驾档位和风量稳定的前提下，主驾的最高档与最低档风量差异可达约178%。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QZWJfhdTkoUyJlSGcs2dE/22c4317f-3524-48fb-908d-97694ae5ed2f.jpg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>当副驾保持中间档位不变，主驾风量档位从最低档位调节至最高档位时，ES8可以在维持副驾侧风量稳定的前提下同时满足主驾宽泛、连续、稳定的风量调节需求。</p></section></section><section><section><img 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src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/2AFVzasSTOPUpuLllecGb/bd55ca23-0f89-45d5-8274-99eadf892e51.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>基于这样的需求，蔚来通过空调风门的控制算法和空调箱的创新设计，让ES8的<strong>最大出风量达到650m³/h</strong>，达到当前行业领先水平，配合车内优秀的流场设计，<strong>让冷空气更容易经过人体的头部和躯干，实现快速、均匀地降温。</strong>前风挡使用的双层镀银玻璃可以隔绝99.99%紫外线，给整车的降温性能又增加了一重保险。吐鲁番的高温环境暴晒后，ES8智能五区独立空调仅用了不到10分钟就把接近60℃的车内温度降到了30℃以下。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/sEhPQSdTfmqOOdK-5E124/4897781a-f6a1-42ce-9f00-3b8a7b812e10.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>实现快速降温后，为了让降温过程更加舒适，ES8采用了<strong>隐藏式出风口设计</strong>，并做了<strong>对撞式出风设计，让空调气流在触达人体前对撞、被打散，风的颗粒度也因此变小</strong>，从而实现<strong>矢量送风</strong>*效果。与传统车内空调出风口相比，这样的设计在视觉上更加简洁舒服，出风更加均匀。配合<strong>康达效应</strong>*的内饰和风口设计，使风可以贴着内饰表面流动，实现环抱式柔和出风，从而降低冷风直吹可能带来的不适，<strong>为车内人员提供无风感、温度宜人的座舱空间。</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/d41-k4bYRd--Rh3krbjR9/a08ed0f4-16fb-4f29-89f9-6a5438911818.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>注：</p><p>矢量送风：通过多个送风口的角度与力度调整，将送风角度和速度进行合理匹配，最终达到空气流通的效果，实现整个空间快速循环通风，减少了空气死角，打破了普通空调只能往某些特定区域送风通风的局限性。</p><p>康达效应：气流或水流在碰到弯曲物体时，原有流动的方向发生改变，改为沿着凸出物体表面而流动。</p></section></section><section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p><strong>三道防线加持，让呼吸洁净清新</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section></section><section><section><p>出门在外难免遇到各种环境情况：雾霾尾气、粉尘花絮、连绵雨季……别担心，ES8能全力守护车内空气健康，在何时何地，都让车内每一口呼吸都洁净清新。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/AnqLuK1TCwXiEQd1CBzau/732e7bdc-4848-48b8-8a69-4f11029aa136.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>获得<strong>首批「零甲醛汽车认证」</strong>的ES8，其智能五区独立空调以<strong>三道防线和负离子净化功能</strong>，为用户织起了一张看不见的健康守护网。第一道防线是<strong>空气质量监测系统</strong>，实时监测车内外空气质量，并及时隔绝车外污浊空气；第二道防线是<strong>抗菌抗过敏活性炭PM2.5滤芯</strong>，优于CN95级别标准，过滤大部分有害气体和粉尘花絮，让车内的空气始终洁净；<strong>抗菌防霉的空调箱</strong>是第三道防线，芯体使用了抗菌防霉的涂层，结合强劲的空调箱干燥功能，将微生物生长风险降到最低，确保空调箱管路的干燥洁净，减少异味与霉菌问题的产生。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/WtvGUtQ-88bti2Rzwws2I/e0e44c9d-4ab8-4ad4-b909-16e9da1702fa.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>此外，ES8自带的负离子净化功能，可以激活空气中的氧分子而形成负氧离子，快速杀菌消毒，出风口负氧离子浓度可达10万个/cm³，呼吸点浓度至少可达1,500个/cm³，媲美森林公园中的负氧离子浓度，<strong>让爱车变为移动「森林氧吧」</strong>，每一次呼吸都清新畅快。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/iytABrWWdRwT3gn-Nfc_-/9d632e18-398d-48d6-8408-f26d95f13415.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p><strong>空调使用Tips:</strong></p></section><section><p>除了以上「冷」知识，我们也给大家整理了一些空调的使用小妙招，助你清凉出行每一程。</p></section><section><section><section><section><p><strong>提前控温</strong></p><p>远程提前开启空调，或者在APP「一键备车」组合功能中，将常用的空调和座椅通风加热设置成模板，进行定时触发或者一键调用，上车更加凉爽舒适。</p></section></section><section><section><p><strong>出风体验</strong></p><p>通过NOMI或者车机屏幕，可以快速选择「对人」「避人」「扫风」「自由」，4种不同的风向设置。若打开车内智能感知，「对人」可以实现智能人脸追踪出风。</p></section></section><section><section><p><strong>空调节能</strong></p><p>选择「自动循环」优先。「自动循环」降温更迅速，空调更节能。座舱高温时会自动执行外循环，快速排出车内热空气；而车外温度较高时，座舱凉爽时，则会自动执行内循环，阻止过多热空气进入车内，降低空调的制冷的负担。</p></section></section></section></section><section><p>蔚来ES8的智能五区独立空调系统，通过自研算法，让空调系统实现更加独立且自由的控制，更准确地满足车内人员不同场景、不同需求的个性化的温度控制和能效优化，从容应对酷暑「烤」验。</p></section><section><section><br/></section></section>

Tech Talk｜如何让车上的每个人都「自在清凉」？

<section><section><p>随着「Banyan 榕 3.0.0」智能系统在8月下旬开启推送更新，大家津津乐道的蔚来AI智能底盘，其舒适性将会进一步得到提升，为各位用户带来更平稳、更舒缓的出行体验。</p><p>待新系统上车后，AI智能底盘的核心功能——「4D舒适领航」将会摇身一变，成为体验更全面的「4D全域舒适领航」；此外，为了更好满足行政商务接待场景的用车需求，这次「Banyan 榕 3.0.0」智能系统还针对ET7、ES8两款车型推出了「后排尊享」驾乘模式，重点关注第二、第三排乘客的舒适体验。</p><p>本期Tech Talk，我们邀请到了蔚来数字系统设计工程师XY.沈，以及蔚来乘驾体验团队产品经理H.周，两位嘉宾将分别为我们揭秘「4D全域舒适领航」和「后排尊享」驾乘模式的开发故事。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/VqtVEAU1Oa_aERKy-C3-M/1b4d9202-7775-4de7-b4ee-5df1f905efce.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/Rtoef-6IcM8dUWmg6glfu/71abc563-bf29-4557-815f-04ae80d20dcd.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/1PoSPpqOi_RNpJocYRWCv/93c654d6-ba94-435f-b41d-84591b9bbc20.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>「4D全域舒适领航」，实现全场景可用</strong></p></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>为什么需要构建车身的4D信息？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>为了满足用户对出行舒适度的追求，在2024年初，「4D舒适领航」功能随蔚来「Banyan 榕 2.4.0」智能系统首次和大家见面。</p><p><strong>「预知路况，前馈调节」是「4D舒适领航」功能的核心。</strong></p><p>为了实现这个功能，蔚来开创性使用多传感器融合感知识别道路颠簸事件，并构建车身横、纵、垂（XYZ，三轴六向）以及时间维度的4D信息，由众多车主共享的颠簸事件和4D信息最终汇集到云端进行训练，生成多维颠簸图层。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/-NKvYSzy50BxpBFLygDmH/527cc15f-1298-48dd-9c6b-89d0a040174b.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>那些共享颠簸事件和4D信息的车辆，也能通过接收云端下载的多维颠簸图层，提前预知前方道路颠簸情况，主动调节悬架参数，提高行驶中的舒适性和安全性。</p><p>因此，聚焦到「4D舒适领航」功能上，4D信息则尤为重要。</p><p>在没有「4D舒适领航」功能时，尽管通过蔚来强大的智能底盘系统也能为用户带来舒适体验，但相对固定的悬架调节模式未必适用于所有路面颠簸事件。而且在应对颠簸时，悬架也处于被动调整状态。</p><p>通过多传感器融合感知，再借助定位信息，相当于为车辆赋予了视觉和触觉，让它有了感知和记忆能力。尤其是通过4D信息和位置记忆，为悬架系统增加了一套决策信息。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/4Nt2hX5LAMshgAXQ55SRY/052ec9c9-9117-4013-baee-938d51828e80.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>比如，车辆首次行驶在一条陌生道路上，这条路既有连续坑洼也有桥接抛跳，车身感知传感器扫描路面，底盘力学传感器记录颠簸幅度，这些路面和车身信息连同定位信息会一同上传至云端储存。</p><p>当车辆再次驶过这条路时，云端信息下载，车辆就知道前方多少米有一个怎样的坑或者坡，通过提前调节CDC动态悬架阻尼控制系统，以及空气弹簧高度，轻松应对坑洼和抛跳。而用户的感知则是车辆始终保持着平稳和极佳的悬架舒适性。</p></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>蔚来如何构建起智能底盘的AI能力？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p><strong>AI智能底盘系统需要构建感知、决策、执行和迭代一系列能力</strong>，实际上对软件、硬件系统都提出了极高的需求。</p><p>「4D舒适领航」的一大特点，是让智能悬架具备实时调节能力。因此，车辆一系列诸如感知、存储，甚至规划等动作便会产生大量的数据吞吐，需要强大的算力支撑。而传统嵌入式硬件系统，无法满足AI智能底盘系统的需要。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/EsBn47fg-6LIICamJzF7H/8bc6ed8b-6c54-4a83-a62b-7634c1b3f2ba.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>这便产生了一种新思路——需要将车辆和云端体系打通，形成端云一体效应。<strong>作为行业首创功能，「4D舒适领航」的群体智能简单而言就是：我为人人，人人为我。</strong></p><p>所谓「我为人人」，就是我出行时所识别的道路颠簸事件以及4D信息，通过上传到云端服务于蔚来其他用户；反之，「人人为我」则是众多蔚来用户识别的信息在云端融合，形成一张覆盖全国的道路颠簸事件网络。当我在陌生道路上行驶时，下载至车端的颠簸图层让我像在熟路上行驶，智能悬架轻松化解路面颠簸，开到哪儿都能体验平稳舒适。</p><p>「4D舒适领航」作为一个由软件驱动的功能，其幕后功臣——蔚来整车全域操作系统「SkyOS · 天枢」功不可没。</p><p><strong>「SkyOS · 天枢」在底层打通智驾、座舱、车控、车联等各域，实现了各域之间高带宽的数据吞吐，与低延时的通信协同，支撑全域面向AI、复杂的智能化应用。</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/mvAS63i-6y0sFLlbtBIYe/d9500a48-a94f-4fc0-b8d5-d89c5ad66cbe.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>具体到AI智能底盘核心功能——「4D舒适领航」，便是由「SkyOS · 天枢」统一调度管理车身控制、底盘控制、人机界面、仪表盘等具体应用。如果没有「SkyOS · 天枢」这样的整车全域操作系统，AI智能底盘则难以实现。</p></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>「4D全域舒适领航」，带来了哪些新体验？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>随着「Banyan 榕 3.0.0」智能系统即将开启推送更新，<strong>「4D舒适领航」也将正式升级为「4D全域舒适领航」。</strong></p><p>所谓全域，主要体现在两个维度，一个是全国都能用，一个是全场景都可用。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/a7L_yoDk4KOsAlWgiIuGF/c6e7e65a-2990-43d3-bfda-217ca31ac505.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>截至目前，<strong>全国累计识别颠簸事件突破1.5亿个，县市覆盖率达到94.91%</strong>；此外，「4D全域舒适领航」通过端云一体和群体智能实现，所以该功能不受天气、环境、速度和可视距离影响，全天候陪伴。</p><p>总结一下「4D全域舒适领航」这次的升级点，主要体现在以下三处：</p><p><strong>第一，功能覆盖新增装备CDC动态悬架阻尼控制系统的ES6和EC6车型</strong>，加上之前的ET7、ES8、ES7和EC7，「4D全域舒适领航」总计服务六款车型；</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/fnXn_RqgsJShfdRFiVZK8/21ceed8b-f9c8-48ae-8f05-28e65f5d004d.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>第二，无需设置导航</strong>，车辆上电即可激活「4D全域舒适领航」，无感介入，用起来更方便、更快捷；</p><p><strong>第三，中控屏4D卡片新增「颠簸指数」、车身运动和路面颠簸可视化曲线，以及行程报告</strong>；行驶中和行程结束，AI智能底盘的实时状态都能一目了然。</p></section></section><section><section><p><strong>「后排尊享」驾乘模式，带来国宾级乘坐体验</strong></p></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>「后排尊享」驾乘模式是如何诞生的？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>马力大，加速快，是当下市场对智能电动汽车的普遍认知。开过电车的用户常说「回不去了」，其实所指的就是驾驶特性与内燃机汽车所形成的明显差异。</p><p>正因为智能电动汽车动力表现好，低扭强劲，加速畅快，所以也衍生出新的问题——司机自己开得爽，但坐车的人，尤其落座后排的乘客，会在急加速和减速时感到眩晕、难受。大家可能都有过类似的经历，尤其遇上「开关脚」司机，深一脚、浅一脚地踩踏加速踏板，会让车身在行驶中产生顿挫，让人极为不适。</p><p>「后排尊享」驾乘模式，就是在这样的大背景下诞生的。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QSKeCljMaOqzaqtrLhUTK/9ede295e-a5c8-4c45-8953-e7e0cc4f51b1.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>这项功能目前针对ET7和ES8两款车型的行政商务场景打造，在接客通勤、私密会谈等场景下，结合「4D全域舒适领航」功能，打造「安心、平顺、不眩晕」的后排乘坐体验。</p><p>目前，在ET7和ES8的驾驶模式中，预设了「舒适、运动、运动+、节能、个性化」五种模式，与「运动」相关的模式涉及两个，它们更强调车辆的「高性能」特性；与「舒适」相关的模式实际上也涉及两个——「舒适」和「节能」，但这两个模式各有侧重，没有针对性调校，无法营造专属的尊贵感。</p><p>因此，在功能定义的时候，我们认为有必要<strong>基于ET7和ES8的行政商务使用场景，聚焦后排乘客的乘坐体验，打造专属的增强版舒适模式——「后排尊享」驾乘模式。</strong></p></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>新功能诞生，在技术层面做了哪些优化？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>一项新功能的诞生，常常「牵一发而动全身」。</p><p>「后排尊享」驾乘模式，通过改变电驱系统动力输出和悬架参数设定，实现了驾乘体验的全面升级。</p><p>为了给后排乘客营造舒缓、平顺的乘坐体验，我们基于舒适模式的动力标定，设定了更加平缓的踏板前段加速曲线。同时，能量回收模式默认设置为极低挡位，以减少拖拽感。</p><p>而对于较大落差的路面，通过特定的减振器标定，使车身抛弃和下坠的速率更加缓和，降低乘客的失重感，增强车身稳定性。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/o-PJQmsZcmic8XH91H3Du/23ee46cf-fced-4a1c-a0ba-ce2890293e5d.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>看似简单的「后排尊享」驾乘模式，实际上调动了ICC智能底盘域控制器、VCU整车控制器，以及CDC动态悬架阻尼控制系统，还有空气弹簧等硬件资源。</strong></p><p>比如，通过VCU整车控制器自研整车扭矩控制，实现了整车纵向（X轴）加速动力感受优化。在堵车和红绿灯起步场景，「后排尊享」驾乘模式加速舒缓度比「舒适」模式提升25%；驾驶中加速，舒缓度比「舒适」模式提升10%；而在滑行时的减速拖拽感，比「舒适」模式减少了50%。</p><p>另外，通过ICC智能底盘域控制器对车身垂向（Z轴）悬架舒适性优化，在车辆通过细碎坑洼颠簸路面时，舒适性提升了15%；以15-20km/h车速通过减速带，后排乘客感受到的颠簸冲击减少15%。</p></section></section><section><section><p>实际上，「后排尊享」驾乘模式结合ISS智能舒适刹停系统，在舒适体验上还产生了奇妙的「化学反应」——刹停顿挫感降低了60%。尤其是车辆停下来那一刻，几乎实现了无感。大家在更新「Banyan 榕 3.0.0」智能系统后，可以好好体验。</p><p>总结一下，<strong>「后排尊享」驾乘模式的核心，实际上是提升ET7和ES8的行驶品质，为这两款车增添「厚重、豪华」的驾乘体验。</strong>如果大家对NIO IN 2024 蔚来创新科技日还有印象，或许会想起蔚来产品体验副总裁 李天舒对这个功能的定义：<strong>国宾级体验！</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/D9jaUxIbiWetUhrjFbdnQ/cc73af5c-8393-48f8-b076-b89a091e6168.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><br/></section></section>

Tech Talk | 死磕AI底盘，源于用户的「小」需求？

<section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/aPEcTb8ToUrmpKxOa37OP/ab9db473-a3a8-4819-8a7d-ef4cbe0b73ba.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>在 NIO IN 2024 蔚来创新科技日上，基于AI核心底层能力打造的全新「Banyan 3 智能系统」成为了大家关注的焦点。「Banyan 3」的情感智能，基于AI大模型能力和原生智能系统，打造出全新的NOMI GPT架构，加速了NOMI的进化成长。</p><p>目前，NOMI经历了超过130次的版本迭代，具备了<strong>超2,000项功能的新增及更新。而自NOMI GPT上线以来的3个月时间里，用户和NOMI的交互已经超过了1,500万次。</strong></p><p>从随叫随到的贴心管家，到趣玩互动的角色扮演；从无限畅聊的倾诉树洞，到百科问答的创作助理；拥有无数身份的NOMI究竟如何识别这些繁多、复杂、多变的指令任务，又是如何在接收指令后精准调度对应技能予以执行的？</p><p>本期Tech Talk，我们邀请到了蔚来大模型算法工程师曹迪，为我们揭秘<strong>「NOMI GPT 认知中枢」中的「调度分发」能力。</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/5i0ZUmEqTYddOLLCpHxzl/9e3ac5dc-6335-4652-b47c-18ab78a08280.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/3xpeH-30InfridKCk2Guh/0a6dca4e-27dc-4f71-845e-28df439d052b.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>什么是「调度分发」能力？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>在讲「调度分发」之前，让我们先了解下「NOMI GPT 认知中枢」，<b>它</b><strong>集成了行业最全的知识库，包含了调度分发、多模拒识、跨域继承/跳转、多Agent仲裁等多个模块，拥有强大的任务处理能力。</strong></p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/VWNUgTPqWtDHJrGI1BPgv/05d074d0-212a-4203-96c9-01796120ebc9.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>而其中的「调度分发」就是根据用户所说的内容、所处的状态，以及交互所产生的前后需求变化，去识别和判断，调用不同的应用和服务，例如调用车控、媒体、导航、电话等车辆功能，调用用车助手解答用车问题，调用大模型百科进行长距离的上下文聊天互动，亦或是依据用户的语义设定恰当的触发条件和时机，通过AI生成完整的快捷场景。</p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/GvhcuzXxw3gT5DGfHLYDE/9f256e4d-580f-4eb8-8e00-0541b12d368f.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>如果说「NOMI GPT 认知中枢」是人的大脑，「调度分发」就是大脑皮层。「NOMI GPT 认知中枢」通过听觉、视觉等接受外界信息后，「调度分发」模块会进行过滤、筛选、处理、识别有效信息，并进行推理和判断。然后，进行指令的调度分发，通过神经系统支配身体作出反应，有神经性的感官反应，有物理性的动作反应，也有高一级的思考反应。简而言之，<b>「调度分发」能够智能识别用户需求，调用相应服务，提供个性化的交互体验。</b></p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/_gjYSyOQaXoIksaWbUjEn/d8230c41-78d1-4cae-9bf4-153c940e6086.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>NOMI如何进行「调度分发」？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>小小的NOMI背后，支持着超2,000种技能指令。在接收到用户指令后，准确理解其意图并正确分发指令，对NOMI来说是一项极具挑战性的任务。我们举一个实际的例子，帮助大家更好地理解「调度分发」的流程：</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><strong style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">为了帮助NOMI完成这个指令，「调度分发」会进行以下三个步骤：</strong></p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/RGWpkt5SylNvFKrNtWhcS/389636a8-44bb-469a-ac5a-161ca1a0d57e.jpg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>1. 理解并精准判断用户意图：</strong>首先利用「自然语言理解 NLU」（Natural Language Understanding ）意图模型，判断用户的意图，这个场景里用户发起了一个生成快捷场景的请求指令。紧接着结合用户个性化信息，调用NOMI GPT大模型进行语义分析，理解并拆分出语句中的触发条件和执行动作。具体到这条指令，「调度分发」判断出用户需要设定一个上班通勤的快捷场景，场景的触发条件包括时间（工作日）、车主状态（上车后），场景要执行的动作包括启动导航、开启热点、打开空调、调节空调、播放广播。</p><p><strong>2. 分发指令：</strong>得到NOMI GPT大模型语义拆分的结果后，「调度分发」便开始将触发的调度条件和执行动作整合成快捷场景指令，通过技能模块的转换，最终输出可识别、可执行的系统指令呈现给用户，若用户确认此指令正确后，快捷场景将被持久保存。</p><p><strong>3. 确认并执行指令：</strong>当用户触发执行条件，若根据座椅判断用户已上车，通过时间判断当下是工作日，快捷场景便被激活，「调度分发」便会将这个快捷场景所预设的执行动作进行分发，包括启动导航、开启热点、打开空调、调节空调、播放广播等，对应的服务便开始启动。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/jd0cunkNTfB4FMSoNy0Na/05da6ce1-fa3e-419f-b5e6-783079492e2f.gif?imageView2/2/w/900/q/90/format/webp|imageslim"/></section></section><section><section><p>以上便是一个简化的「调度分发」的流程，为了提升「调度分发」的精准度和效率，我们还探索出了两个方向的新技术方案：</p><p>一方面，<b>蔚来首创模态内外多维度对比学习技术</b>，即在传统文本分类任务中引入对比学习技术，构建自动训练迭代pipeline，极大地强化了NOMI的语义区分能力；</p><p>另一方面，针对复杂上下文理解、多意图识别、AI场景生成等挑战，<b>NOMI通过利用大模型的感知与推理能力，显著提升了处理指令的可靠性</b>，无论是在单次交互还是连续多轮对话中，NOMI都能保持高度的准确性和智能性，以更加精准和高效的决策执行。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/9ADoPR8Mgv19m0t2w2z_0/e7161f17-0691-4aac-a14a-524eac7b3980.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p><strong>「调度分发」面临哪些难点和挑战？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>所谓「能力越大，责任越大」，随着NOMI支持技能和对话能力的不断提升，调度分发中枢面临前所未有的巨大挑战。其中，为了平衡回答的准确性与对话过程的体验感，<strong>精细的场景划分和意图识别变成了首先要解决的两个关键问题。</strong></p></section><section><section><p>我们举例一个实际的应用场景：</p><p>“Hi NOMI ，我想听周杰伦的歌。”&amp;“Hi NOMI ，周杰伦都有哪些歌？”</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/zpM6r2UF9Dky0d0BIOUgq/ce6e268c-09fe-4ab1-b5bc-cb448302ff81.gif?imageView2/2/w/900/q/90/format/webp|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/wcsoiXQH4JGCWCr92BvRu/2db8fdcd-58c6-466f-98f0-cf765187e85e.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>在这两条指令中，一个是任务型指令：播放周杰伦的歌曲；另一个则是对话型问答：播报周杰伦的歌单。<strong>而如何区分任务型指令与闲聊问答需求</strong>，就是解决对话系统的核心问题。</p></section><section><p>针对该类问题，我们做了以下技术探索：</p></section><section><ul><li><p><strong>数据积累与融合：</strong>在原有任务型数据的基础上，通过融入海量高质量聊天数据，以此快速识别出用户是想要听周杰伦的歌曲，还是了解周杰伦的歌单，来显著提升大模型对指令型和非指令型对话的辨别能力。</p></li><li><p><strong>数据清洗工具：</strong>构建基于大模型的指令数据清洗工具，为大模型提供可靠且相关的上下文，能够快速识别出指令的核心需求，即是收听歌曲还是查阅歌单，从而降低了需求错觉的可能性，打造出高效的数据闭环体系，提升了训练数据的质量。</p></li><li><p><strong>语义理解模型：</strong>对语义理解模型进行优化，融入对比学习等前沿技术，将模型理解准确率提升12%以上。</p></li></ul></section><section><p>我们再举例一个实际的应用场景：</p></section><section><section><p>“Hi NOMI ，上海周末有哪些适合放松心情的公园？”</p><p>“Hi NOMI ，共青森林公园的特色游玩项目是什么？”</p><p>“Hi NOMI ，播放一首周杰伦的歌。”</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/7Gb_ReK2prvWsn7rLI7as/2cf94396-e86a-457b-9c06-1593d6549489.gif?imageView2/2/w/900/q/90/format/webp|imageslim"/></section></section><section><p>多轮对话中，面对一连串的互动指令，且这些对话内容比较自由开放，聊天内容非固定且无明确的领域和范围，<strong>如何准确、快速地理解用户每一条指令的真实意图</strong>，对NOMI来说也是非常具有挑战性的。</p></section><section><p>针对这类问题，我们的技术解决方案是：</p></section><section><ul><li><p><strong>知识库的选择：</strong>针对品牌知识、用车知识、生活百科、时效性内容等不同知识库，通过大模型推理能力，合理选择并进行检索，以此识别出用户的需求是搜索可以游玩的公园位置还是检索该公园里可以游玩的项目。</p></li><li><p><strong>多轮对话的处理：</strong>为用户指令意图设定执行的优先级次序，对于用户指令意图模糊的状况，引入大模型Agent做意图仲裁，以助力更精准地理解用户的真实意图；即是想要寻求放松身心的方法，还是推荐可以放松身心的地方。</p></li><li><p><strong>多轮对话历史的利用：</strong>将用户与NOMI的对话历史以及单轮对话的模型结果当作大模型的输入，经由注入知识进行判断，是继续开展多轮对话「聊下去」、还是开始另一轮指令的执行；例如从上海公园的讨论跳跃至播放歌曲，在多轮对话中快速开启下一个指令的执行。</p></li></ul></section><section><section><p>除此之外，在NOMI的对话系统中，我们还采用了多个<b>专家模型</b>，并通过调度分发中枢进行调用。至于为何是多模型设计，首先，不同模型在不同任务上有各自的专长，能够更精准和高效地解决特定领域问题；其次，正所谓「专业的人干专业的事」，通过模块化设计，每个模型可以专注于自身的优势领域，从而提升整个系统的效率和效果。</p><p>最后，纵然身怀2,000多项技能，但用户的需求总是多样且个性的，时至今日，NOMI仍然会出现「不知道」、「还在学习」等卡壳的回应。但随着蔚来率先引入<b>「NOMI Agents 多智能体架构」，重构NOMI的认知和复杂任务处理能力，加速座舱体验从「单点功能」向「主动智能」的进化</b>，相信NOMI也会变得越来越聪明，越来越有「人情味」。</p><p>我们希望基于NOMI GPT底层框架和海量场景训练数据，能够「教会」NOMI应对更全面、更开放、更复杂的场景和挑战，使其具备更广泛的知识资源储备、更强的学习推理能力，在无限主题下与用户进行更加深入的对话。<b>蔚来全球首创「NOMI 情感引擎」，也会让NOMI成为更有温度、更专属于你的情感伙伴，为用户带来全场景、全生命周期的情感体验。</b></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/PyuWHyr1ftCWSDLBPxgl9/d8ca2176-8bbf-4ae2-9c92-8da3883c3358.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section>

Tech Talk | NOMI GPT 为什么能懂你？

<section><section><section><p><strong>NWM 世界模型，认知、想象、推演</strong></p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">这条长视频都是真实发生的场景吗？</span></p></section></section></section><section><section><section><p>其实不是，从第四秒开始，都是「蔚来世界模型 NWM」想象生成的视频。</p><p>2024年7月27日，NIO IN 2024 蔚来创新科技日上，蔚来正式发布——中国首个智能驾驶世界模型 NWM（NIO WorldModel），<strong>即可以全量理解信息、生成新的场景、预测未来可能发生的多元自回归生成模型。</strong></p><p><strong>NWM 可以在100毫秒内，推演216种可能发生的轨迹、寻找最优路径；还能基于3秒钟视频的Prompt输入，生成120秒想象的视频。</strong></p></section></section><section><section><p><strong>什么是世界模型？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>世界模型，是智能驾驶技术在「BEV&amp;Transformer」、「占用网络 OCC」、「端到端」等技术后，又一次跨越式的进步。</p><p>世界模型具备对信息的全景理解力，在想象的维度理解物理规律，并重建世界。简单来说，就是通过构建人类大脑的复杂认知过程，模拟人类感知和决策过程，为自动驾驶系统提供预测和适应动态环境的能力。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/zg6CRn6KGdijKXgHahtVC/1ccba6aa-564f-4a92-8b01-d947794d8603.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>大脑是如何认知并想象的？</p><p>大脑通过眼睛接收光线，转化为电信号，沿视神经传至大脑后部的视觉皮层，解析成图像。通过多个脑区，整合视觉信息与其他感官数据，形成对世界的深层理解。想象力则利用记忆和思维，通过海马体等结构的回忆重播，自由拼接形成独特的内容，创造出超越现实的视觉概念，是大脑对认知的自由扩展和创新。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/BcZudnkmqTkdSVefYbXEq/821e1cc0-ca45-4a8e-8844-e2e7280603a2.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>例如我们观察这棵榕树时，眼睛先看到了生长的树干、树枝以及绿叶，「记住」了这些结构和颜色特征；当我们闭上眼在脑海里回顾时，则是在「重构」这幅画，可能会忽略一些不重要的细节，但能将基本特征描述出来。甚至，我们可以「想象」这棵树在不同角度的样子，微风吹拂，树枝与树叶如何摆动。</p><p>以上就是基于「空间理解」进行「想象重建」，再基于「时间理解」进行「想象推演」。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/QwiTms_X4YQPg5gsI9NBl/6e499d95-cc72-4c2e-82c9-c50fa9d00ed6.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><p><strong>世界模型NWM 的核心能力正是这两点：</strong></p></section><section><ul><li><p>认知世界后，在模型内进行想象重建；</p></li><li><p>基于信息的理解，进行想象推演，从而规划轨迹。</p></li></ul></section><section><section><p><strong>「端到端」，为什么还不够？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p><strong>让我们先一起回顾自动驾驶在空间理解层面的进化史，在想象重构之前，智能驾驶算法多次升级了空间理解能力。</strong></p></section><section><ul><li><p>2020年之前，感知算法只能进行2D/3D检测，即分辨特定对象、确认三维空间位置，并提取车道线。</p></li><li><p>2022年，行业进化到「BEV」算法，将所有摄像头的信息聚合到一个环境中，通过一张鸟瞰图俯瞰周边，动态感知更精准。但是，BEV算法的框架还是二维的，高度信息不足，无法感知异形物体。</p></li><li><p>2023年开始，行业引入「占用网络 OCC」算法，对环境的感知升级为三维化描述，类似在「我的世界」里认知世界。但OCC的感知，缺失表面材质信息，对细小物体等不确定性的描述不足。</p></li><li><p><strong>OCC之后，空间理解能力的再次升级方向，是「重构世界」。</strong></p></li></ul></section><section><p>下图中，最右边的视频和原始视频并不一样，是模型生成的视频，可以理解为模型在大脑中想象出来的平行世界。<strong>相比OCC的感知，像是从我们玩的「像素大战」，直接跨越到了「3A游戏」。</strong></p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">今年行业内都在讲「端到端」，这是因为传统规则化的自动驾驶架构相对复杂，模块间信息传递存在较大损失，很难应对长尾极端场景Corner case，从而很难实现真正的行车拟人化，这也是许多车企拥抱「端到端」的原因。</span></p></section></section><section><section><section><p>一般行业内认为的「端到端」架构，是指仅单一模块，实现从传感器信息输入到车辆控制，从而减少信息损失，让系统能够应对更多场景，具备更强的泛化能力。</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">但仅依赖单一端到端的模型的话，时间维度信息的融合和推演都是定长的逻辑，自动建模长时序信息的能力相对匮乏。在自动驾驶系统中，预测未来事件，并评估其影响的能力对安全性和效率也至关重要！能想象变化才是真正的时间(时空)理解，想象的真实度和丰富度是理解深度的体现。</span></p></section></section></section><section><section><p><strong>因此，我们引入了蔚来世界模型NWM 。</strong></p></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/1dFs7-hKSgBwmH2CuuD7V/7b41abfd-24ff-425b-9430-0a33afc1b57f.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><p>相比常规端到端的架构，引入NWM后，模型实现了三点优化：</p></section><section><ul><li><p>全量理解信息，空间认知能力更强</p></li><li><p>能够预测接下来的场景</p></li><li><p>生成式无监督的方式，对海量数据的利用更加高效</p></li></ul></section><section><p><strong>而这三个基本特征，也就形成了「多元自回归」生成模型——NWM</strong></p></section><section><section><section><section><p><strong>NWM——理解世界</strong></p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">这77个视频，都是真实发生的场景吗？看起来很逼真，但这都是NWM 基于想象生成的视频。</span></p></section></section></section></section></section><section><section><section><p>通过自回归的方式，NWM 重建原始传感器信息的输入，在其中自动学习知识和物理规律；做到全量信息重建，想象重构世界，泛化能力更有保证。</p><p>更通俗易懂地说，NWM 在脑海里的想象的画面、物体之间的相互运动关系，都符合物理世界的基本逻辑。NWM所关注到的信息，也只在关注「重点」，例如即将切入进来的车辆。就像人类开车，会关注到前方的车辆、道路结构，余光还能感受到路边的绿植、道路上方的广告牌，但不会直接去关注广告牌上的画了什么画、写了什么字。</p><p><strong>在这个视频片段中，模型能想象雨天、雪天、夜晚、白天等不同的场景，就像是对于成千上万平行世界的重构，也意味着它学会了在千万种场景中驾驶。</strong></p></section></section><section><section><section><section><p><strong>NWM——推演世界</strong></p></section></section><section><section></section></section></section></section><section><p>下面我们通过一段视频，来看NWM 如何推演世界</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">中间是原始视频，前方是一辆开的比较慢的卡车，我们在开车时，脑海中很多种想象，寻找各种时机和角度进行超车，从左边去超车，也可以从右边，还可以先跟车等等。</span></p></section></section><section><section><section><p>这些想象，构成了万千世界的可能性，而在大脑的各种推演中，我们最终挑出了一个最安全、最舒适的驾驶规划。</p><p>NWM，可以在0.1秒内推演出216种可能发生的轨迹，寻找最佳决策。然后在接下来的 0.1秒内，根据外界的信息的输入，重复更新内在时空的模型，那再去预测 216 种可能性。以此循环，跟随驾驶轨迹持续预测，得到驾驶的最优解。</p><p><strong>这就是在万千「平行世界」中寻找最优解。像是在漫威电影中，拥有了时间宝石的奇异博士，可以操控时间旅行，从所有结果中寻找到能获取最终胜利的一个方案。</strong></p></section></section><section><section><section><section><p><strong>NWM——仿真世界</strong></p></section></section><section><section></section></section></section></section><section><p>「蔚来世界模型 NWM」还具备与生俱来的闭环仿真测试能力，在一系列极具挑战性的道路环境中，全面测试并验证性能，涵盖各种复杂交互场景。</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><span style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">作为生成式仿真模型，NSim可以对NWM 推演的每一种轨迹与对应的仿真结果做对比。原本只能在和真实世界中唯一轨迹里做比对，加入NSim后，变成了在千万世界共同地验证，给到更多数据给到NWM训练。让输出的智驾轨迹和体验更安全更合理，更高效。</span></p></section></section><section><section><section><p>以上视频，是基于这个真实世界的视频，去重建的一个虚拟的可以任意编辑的世界。NWM 基于真实世界视频进行重构和推演，进入到NSim重新编辑，分解出背景中静态的、动态的信息，在NSim中也可以看到并且调整深度、法向量的信息。我们可以切换到任意角度，分析现在的细节信息，动态的物体可以根据我们所需要去动态地编辑，也可以让自车有新的行车轨迹驾驶，甚至让车“飞起来”。</p></section></section><section><section><p><strong>生成能力比Sora更强？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><p>NWM 可生成120秒的预测视频，生成能力已经超越了很多视频生成AI 软件。此外，NWM 还有三点对于智能驾驶来说更需要的能力：</p></section><section><ul><li><p>想象画面真实。还原物理世界，动态物体和静态物体之间的关系，符合大家对于真实场景的认知。</p></li><li><p>整体场景多变。视频生成软件给出的视频只有简单的一个运镜，场景相对简单，NWM产生的视频场景丰富度高、更多变</p></li><li><p>能生成决策。有轨迹waypoints 有方向角度有加减速，使得NWM生成是带驾驶动作决策的生成</p></li></ul></section><section><p>作为智能驾驶专用的世界模型，在驾驶场景中NWM有最强的生成能力，比Sora更强。</p></section><section><section><p><strong>全新智能驾驶架构 NADArch2.0，世界模型上车</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/C3DtQ8RdUngeAmp2mmSOx/331cec9a-77f5-4712-bb44-998b83a868f8.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>「智能驾驶架构 NADArch2.0」 在算法层面上，升级为引入世界模型的端到端架构，直接从原始传感器数据生成驾驶决策，减少传统方案中的信息损耗。在引入世界模型后，预测能力更强，让智能驾驶体验更拟人化。</p><p>在模型训练层面，该架构还能够充分利用群体智能的数据闭环和生成式仿真数据，通过海量数据驱动智驾模型进行快速迭代。</p><p>基于 NADArch2.0 架构，全域领航辅助 NOP+ 和智能安全将同步升级为 2.0 版本。其中，<strong>点到点全域领航辅助2.0 将于下半年上车，智能安全2.0 已逐步迭代。</strong>蔚来智能驾驶始终以「减少事故」作为价值观，因此我们首先将「端到端」的技术应用在主动安全功能。此前今年7月初，基于端到端架构的「自动紧急制动功能 AEB」已在「Banyan · 榕 2.6.5」版本中正式上车，提升响应覆盖 6.73 倍。</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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      </script></div><p><strong style="font-size: 1em; letter-spacing: 0.00938em;">海量数据驱动智能驾驶快速迭代</strong></p></section></section></section><section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/ETY-ETpwR0aZ5YpnzmZNx/1961f8e2-13e0-4091-82d6-162cbb127b16.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>多元自回归生成模型，对数据的需求更加庞大，尤其是长尾数据和闭环数据，蔚来基于群体智能和生成式仿真为核心来满足更大的数据需求。</p><p>通过群体智能系统，日行千万公里的真实场景可成为正负样本的训练数据，筛选重点场景后验生成式仿真，进行三维重建，最终产生更多新场景。</p><p>这些数据，将加速模型的快速迭代，提供更轻松、更安全的智能驾驶产品，让我们共同迎接高阶自动驾驶的未来。</p></section></section></section>

蔚来世界模型NWM | 万千平行世界寻找最优解

<section><section><p>在今天的 NIO IN 2024 蔚来创新科技日上，我们正式全量发布了整车全域操作系统「SkyOS · 天枢」，并且对「SkyOS · 天枢」的架构、性能进行了详细的解读。这是我第一次和大家见面，之前一直忙着在背后「打地基」，可能今天讲的东西，对很多用户朋友来说，过于「硬核」了。</p><p>趁着大家可能还在回味发布会内容，来说一些广大用户朋友们最为关心的事情：整车全域操作系统「SkyOS · 天枢」，到底能给用户带来什么？</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/9P8VIGAiPfQiOuAfm4WB8/9354ea8c-6675-4655-a68c-830b2d0cf8b0.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p><strong>「SkyOS · 天枢」为什么和智能体验息息相关？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>在之前关于「SkyOS · 天枢」的内容中，我们曾做了一个比喻：「SkyOS · 天枢」作为整车全域操作系统，是智能系统的土壤，智能系统则是在整车全域操作系统这片土壤上生长的大树。大家能看到的，是树长得高不高，看不到的是土壤里养分足不足。但显然，没有足够的养分，树就很难长高。</p><p>同样道理，在车上大家能感知的，是智能系统提供的各种体验是否丰富、是否优质，对整车全域操作系统在底层究竟如何提供支持与保障，是难以感知的。但没有坚实的整车全域操作系统，智能体验也不可能做到极致。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/CMeDLIYA28A2A_4lGAXCg/280c3bb2-4f47-4207-96af-07c61f5bda9c.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><p>「SkyOS · 天枢」具备<strong>高带宽、低时延、大算力与异构硬件、跨域融合、灵活持续进化、高可靠性、信息安全七大特性。</strong>可这些看不见、摸不着的特性，对用户的利益点是什么呢？我们举几个例子，来说明这件事情。</p></section><section><p>第一个例子，是刹车距离。</p></section><section><p>毫无疑问，大家都非常关心一辆车刹车距离是不是足够短。这当然和制动装置、轮胎等硬件都有直接关系，可大家有没有想过，智能驾驶状态下，从给出刹车信号到产生刹车动作的通信延时，同样对刹车距离有很大的影响。120km/h速度下行驶，通信延时30毫秒，就意味着要多开1米刹车才能响应。在需要紧急刹车的情况下，1米意味着什么大家都懂。而「SkyOS · 天枢」控制下端到端的通信延时，可以做到1毫秒以内，相比Linux方案提升至少一个数量级。</p></section><section><section><p>所以，对于用户来说，低时延就意味着更快的通信响应，紧急时刻下能让刹车距离变得更短，自然也意味着更安全。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/x9j9zAVJRUrZu9WxUDtGM/bd4a85be-db3d-43b8-89ff-84d07ad7c3cd.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>第二个例子，是标配高规格智能硬件。</p></section></section><section><section><p>大家知道，蔚来在售车型全系标配高算力芯片、标配激光雷达、7×800万智驾摄像头，而到了ET9，激光雷达增加到了3个，再加上包括驱动冗余、制动冗余、转向冗余、感知冗余等七重安全冗余，每秒传输的数据量达到惊人的43.86Gb。大家在享受高规格硬件带来长久不过时的智能化体验时，可曾想过如果背后没有一个拥有巨大数据吞吐能力的整车全域操作系统，会是什么情况？想一想一万辆超跑同时挤上一条两车道高速公路会出现什么场景，大概就能理解了。</p><p><strong>所以，对于用户来说，高带宽才意味着车辆能搭载高规格智能硬件，也才意味着会有长久不过时的智能化体验。</strong></p></section></section><section><section><section><section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/an_Dj8BKbwPcuTc1qK5Fv/c1aa3811-dc4c-48f1-be5e-b6c74abe1137.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section></section><section><section><img src="https://cdn-public.nio.com/www-nio-cn/cms/zh_CN/smart-tech/1732084720508-1732084707827-A80AB3C21DEB375B.png" style="max-width:100%;"/><br/></section></section><section><section><img src="https://cdn-public.nio.com/www-nio-cn/cms/zh_CN/smart-tech/1732084751862-1732084739640-014BECE0C799E8C1.png" 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舒适领航，这是一个能显著提升驾乘舒适的强感知功能，用户好评不断。可这么好的功能，为什么以前没人做，直到今天也只有蔚来做出来了呢？因为在每一次悬架主动适应路面颠簸的背后，都是包括智驾系统、导航系统、感知系统、云端系统、悬架系统、车控系统在内的多系统协同工作。如果没有一个能综合调度、跨域融合全车资源的整车全域操作系统，几乎是不可能实现的。</p><p><strong>所以，对于用户来说，跨域融合意味着智能化功能不再局限在智能驾驶、智能座舱这样的单点应用上，智能化的上限会大幅提升，能诞生更多人无我有的智能功能。</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/DmuKZdoXbRDiCZwBcQG8J/56da45a3-692b-430f-af1d-d46b125d130e.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><section><p>这三个例子足以说明，整车全域操作系统虽然看不见、摸不着，但却无时无刻不在为用户的智能化体验保驾护航。</p></section></section><section><section><p><strong>「SkyOS · 天枢」还有哪些强大的地方？</strong></p></section></section><section><section><section><section></section></section></section></section><section><section><p>今天的发布会上，不知道大家还记不记得我用手机远程寻车的例子，讲了SkyOS·天枢的信息安全机制。为什么要讲这个？因为我们认为进入AI时代后，数据既会成为核心驱动力，也是用户在隐私安全上关注的焦点。</p><p>那么，我们是怎么做的呢？首先，我们会根据数据的类型和使用方式来定义数据采集触发机制，不会去过度收集数据；其次，我们对收集的数据都进行了脱敏处理，数据也是端到端的加密信道传输；最后，我们是第一家实现单车独有的证书发放系统，可以做到彻底的安全隔离和细致的安全访问控制。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/v3c9Nu0gCwPbPoqbrJiea/c703e319-3d31-4a0f-a4f7-418fe3e99c34.png?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim" width="100%"/></section></section><section><p>说得再直白一点，正因为「SkyOS · 天枢」是一套能够指挥全局的整车全域操作系统，才能完全掌控数据在各个智能系统之间的收集与流转的链路，做到信息安全无死角。用户朋友们不必担心，因为汽车变得智能了，信息就会不受控的泄露，更不必担心自己的车子会成为黑客攻击的对象。</p><p>所以，「SkyOS · 天枢」实际上和我们的用车体验，有着直接的关联。我们相信，AI导向的汽车智能化体验，现在才刚刚开始，我们将通过做好「SkyOS · 天枢」整车全域操作系统的底层能力，为AI时代的用车体验做好保障。</p></section>

「SkyOS · 天枢」能给用户带来什么？

<p>新增优化超20项功能，全系车型智能出行更轻松，主动安全全面优化！</p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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Banyan · 榕 2.6.5｜全向安全，行车拟人

<p>能够应对更多突发场景，实现前向「240°保卫圈」的安全守护。每一点安全，都值得全力以赴。<br/></p><div><script src="//player.polyv.net/script/player.js"></script>
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「端到端架构的AEB」正式上车

<section><section><p>所谓颜色，是光线穿透视网膜后留下的一百万种映像，而天空的颜色据不完全统计，甚至超过7亿种。蔚来全系车型以「最美天空」的色彩为灵感，带来了纯粹、有温度的车身色彩，诠释了对无尽天空的向往和遐想。而在每一抹车身色彩的背后，更离不开精致和领先的涂装工艺和技术。</p><p>本期Tech Talk，我们邀请到了涂装工艺主任工程师 Jensen.Z，带你了解蔚来车漆的「出色之道」。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/OZBILC4M2aQZBg-9BG9tH/ed20b9ce-607f-46de-8d80-ef644c470f3e.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/Chm5eMRS-pTQez_BQWvqS/ac17d348-10c5-49ab-8452-f1b0b0d44adc.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><p>在「看脸」的时代，好的打扮对于颜值的提升至关重要，汽车也不例外。车漆作为汽车外观的重要组成部分之一，对于汽车整体气质、档次的提升都起到了很大的作用。用户朋友们对于车漆都非常关注，有几个问题，也是我经常被问到的，先来为大家做个解答：</p></section></section><section><section><img 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机器人手臂，结合高流量喷涂装置，高精度喷涂控制技术，消除过喷现象，提高涂装品质，<strong>让车身表面的各种色彩更加均匀。</strong></p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/WnTHvTtKuWuwRbwvW03Ak/e48808bd-8b21-4ca8-8e3c-38f4f1ba67f6.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/1qBKavfm5phhLLMJmrxVg/5199ae8b-69c3-475f-ac37-7b8e6301c4ef.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>车身防刮耐看的秘密，是什么？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>当车身的每一细节都被着色后，机器人手臂将再喷涂一层无色的清漆，为「妆面」定型，这一步也是蔚来每一台车能够始终「光彩照人」的秘密武器。</p><p>在清漆的透色作用下，<strong>色漆显色度更佳，能有效延缓漆面老化、防止刮花</strong>，留住车漆的至美时刻。</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/HjFy6gfecx-5NQsX0OCsw/e8af9ae8-9541-455b-b8ad-1a1ceaedbfdf.gif?imageView2/2/w/900/q/90/format/webp|imageslim"/></section></section><section><section><section><section><section><section><p><strong>车漆完妆前，还需经历哪些考验？</strong></p></section></section></section></section></section></section><section><section><p>在最终与大家见面前，车身的“妆造”还需经历一场<strong>多达50余项细致检查的「聚光灯考验」。</strong></p><p>在质量检验区的强聚光灯下，质检人员将会严格遵循蔚来车漆检验标准，对车漆表面、装饰件、车身和底盘三大部位的每一处细节进行检验。确保所有项目符合要求后，车身才能进行注蜡，完成登上总装车间「大舞台」前的最后准备。&nbsp;</p></section></section><section><section><img src="https://cdn-udp-public.nio.com/gaia/s9JL88XcUX6uBf9tbl30T/d31288ae-9eed-44a6-a23f-f1c2fed97eb8.jpeg?imageView2/2/w/900/q/90|imageslim"/></section></section><section><p>近期，蔚来的经典车身颜色「火星红」重新回归，目前<strong>全系车型总计为大家带来了33种车身颜色选择</strong><b>。</b>从「最美天空」的灵感捕捉，到精密繁复的涂装工艺，再到一丝不苟的质量把关，我们会坚持对美和完美的不懈追求，让每一种天空的色彩都能在大家的爱车上得到忠实展现。</p></section><section><section><img 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Tech Talk｜如何让车身更「出色」？

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