“在整個智能駕駛裡面，知能力是所有智駕的基礎，只有把知傳做好，才能有更好的智駕驗，這次我們帶來全新的BEV變焦技。”

“BEV其實就是大家說的鳥瞰圖，而變焦BEV技，可以在一個知元件中實現近中遠三個不同距離的知信息，想看的近就看的近，想看的遠就看的遠。”

“舉一個最簡單的例子，我們的自泊車技，在停車場進行自泊車的時候會把整個停車場切分上百萬個網格，每一個網格只有5c小，這樣就可以準的判斷車位信息，也可以識別車位地鎖的開合狀態。”

“當進城市路面的時候，我們的識別範圍就變得更廣，前後左右都可以實現180米的知範圍，此時每個網格的知大小也變了20c”

“當你進高速公路後，車速會很快，我們的智駕系統就會將前方的識別距離增加到240米，這種超遠的知距離，可以讓你的車輕鬆預判各種的況，所以這種變焦BEV技，知範圍能夠自適應態調節，無論遇到什麼樣的場景，都有合適的場景方案。”

“紅星智能駕駛的第二個技特點就是超分辨率佔用網絡，目前主流的佔用網絡技中，通常會把障礙描述一個個的方塊，有點和類似，度大概在0.2——0.3米，這種略的度下，很容易發生一些識別錯誤。”

“那為什麼他們不願意用更高度，這又回到了另一個問題，那就算力。”

“車載系統的算力是有限的，所以需要把度下調到更低，而我們紅星汽車有三張承影x來提供充足的算力，所以在上調知度的同時，還做了一個超分辨率知矢量算法技，加這個算法以後，我們的車輛就可以準確判斷異形和小型障礙。”

“在這個超分辨率知矢量技的基礎上，我們還做了一個做知自降噪的技算法，大家都知道下雨天下雪天的時候，我們的知系統很容易把地面上的雨水識別障礙，這樣以來要麼車輛急剎停，要麼就是繞過去。”

“在有了自降噪模糊算法後，哪怕是在雨雪天氣，我們的系統依然能夠有效的識別判斷障礙和當前場景。”

“第三點，那就是我們紅星的智駕不需要依賴高地圖。”

“傳統的算法十分依賴高地圖，大家也都知道高地圖的本是非常高昂的，如果是一個城市做智能駕駛還可以，但如果全國鋪開，那以來高地圖的本將會是任何企業都無法承的，這也是為什麼市面上有些號稱智能駕駛的汽車只能在有限的幾個城市裡行駛。”

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