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网易汽车9月6日报道自动驾驶的关键是硬件还是软件？或许是智能汽车时代一个长期的热点话题。

飞凡汽车的答案是，硬件定义软件天花板，而软件定义汽车。

近日，飞凡汽车宣布其全栈自研的RISINGPILOT全融合高阶智驾系统将正式落地，并将在10月随飞凡R7一同交付给用户，也就是说交付就能用。

智驾硬件最强作业

按照飞凡汽车的理解，硬件是智驾军备赛的基础，也决定了软件的天花板。

因此，搭载RISINGPILOT全融合高阶智驾系统的飞凡R7的硬件也足够成为业内顶流，国内首发量产的Premium4D成像雷达，800万像素高清摄像头及LUMINAR1550nm高规激光雷达，堪称RISINGPILOT感知硬件的3张ACE。

相较普通毫米波雷达210m的探测距离，Premium4D成像雷达探测距离可达350m，且探测精度高。而激光雷达的使用补足了视觉方案受光线影响较大、毫米波雷达探测轮廓准确性不足的问题。相比目前行业主流激光雷达约200m的探测距离，LUMINAR1550nm高规激光雷达采用光纤激光放大方式，最远探测距离高达500m。

此外，飞凡R7还搭载了2颗英伟达OrinX芯片，单颗算力254TOPS，并为之后升级迭代、持续进化提供算力储备。

全融合算法解锁新能力

硬件可以外购和联合开发，目前业界有趋同的趋势。但软件算法的研发实力就考研企业的内功实力了。

众所周知目前行业内智驾算法主要分为前融合和后融合，两者各有优势和短板。

前融合指系统会将传感器感知数据进行整合，输出一个感知结果，再进行决策。但这种算法对不同类型源数据的时效性要求高，对硬件算力有更强要求，神经网络有极低的概率会出现误判或失误，需要冗余的系统进行验证。

后融合指所有传感器均输出感知结果，供系统决策。它的弊端是单一类型的传感器因自身能力限制，受位置、光线以及速度等因素影响，可能发生漏检或误检。

飞凡汽车RISINGPILOT使用的是自研的全融合算法，怎么理解呢？

全融合算法，是将前融合和后融合两个过程同步进行，对视觉、毫米波、激光雷达等独立的感知结果进行后融合，同时综合激光/毫米波+图像的前融合结果进行全要素全观测周期融合，并依靠高带宽、超算力芯片平台的安全冗余部署，在毫秒级内，完成感知、融合、预测、决策、执行等一整套应急反应，置信度最终可以高达99.9999%。

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