年终重磅推送来临，乐道如何让端到端智驾真正“落地”？

近年来，智能驾驶技术的快速发展让用户对“解放双手”的期待愈发强烈。然而，许多品牌在实验室或封闭道路测试中表现优异，但实际道路应用时却频繁出现“水土不服”。乐道汽车近期通过Coconut 2.1.0版本的更新，展现了其在端到端智能驾驶和AEB（自动紧急制动）技术上的独特思路。本文将从技术落地、场景适配和用户体验三个维度，解析乐道如何将前沿技术转化为用户可感知的价值。

打破“实验室魔咒”：乐道端到端技术的实战逻辑

传统智能驾驶系统的开发模式往往依赖“模块化分工”，即感知、规划、控制等环节由不同团队独立优化。这种模式在结构化场景中表现稳定，但面对复杂多变的真实道路时，各模块间的衔接漏洞容易被放大。例如，部分品牌车型在高速NOA（导航辅助驾驶）中变道流畅，但进入城区后因红绿灯识别延迟或障碍物绕行能力不足，导致用户体验断层。

乐道的选择是采用端到端架构，将感知、决策、控制整合为一个深度学习模型。以即将推送的Coconut 2.1.0版本为例，其端到端城区领航辅助不再依赖高精地图，而是通过实时感知数据直接生成行驶轨迹。这一技术路径的优势在于：

1. 减少中间环节的信息损耗：传统系统中，感知结果需经过多级处理才能转化为控制指令，而端到端模型通过单一神经网络实现“输入-输出”直连，响应速度更快；

2. 提升复杂场景的泛化能力：在无保护左转、人车混行的小路场景中，系统能基于海量训练数据自主学习避障策略，而非依赖预设规则。

据内部测试数据显示，升级后的OSD城区NOA在各类路口的通行成功率提升超过30%，加减速控制甚至被评价为“超越普通人类司机”。

值得关注的是，乐道并未盲目追求“全场景覆盖”，而是优先解决高频痛点。例如，端到端泊车辅助支持超宽车位选择和远距离自规划路径，这一功能针对国内停车场布局杂乱、车位狭窄的现状设计，实用性远高于某些品牌宣传的“代客泊车”概念。

AEB技术的安全革命：从“触发机制”到“防护生态”

AEB作为主动安全的核心技术，长期以来受限于“事后干预”的局限性。多数品牌的AEB系统采用规则驱动算法，仅能在特定条件下触发，且存在误判率高的问题。例如，某新势力车型曾在测试中因未能识别斜穿电动车导致碰撞，暴露出传统AEB对非标准场景的应对短板。

乐道的解法是将AEB纳入端到端技术体系。通过与蔚来共享的海量数据集，其AEB模型能够直接处理原始传感器信息，形成前向240度的防护圈。相较于行业普遍采用的“分阶段预警+制动”方案，乐道的端到端AEB具备两大创新：

-动态风险评估：系统不仅识别障碍物本身，还会结合车辆运动轨迹预测碰撞概率。例如，在路口转向时遭遇斜穿非机动车，传统AEB可能因横向速度差判断失误，而端到端模型可通过实时计算多维参数，提前触发制动；

持续进化能力：依托蔚来用户的匿名反馈数据，AEB模型每月进行多次迭代，针对性强化城市高风险场景（如鬼探头、大曲率弯道盲区）的响应精度。

有内测的用户提到：“以前遇到突然窜出的电动车，系统会急促报警但有时刹不住，现在明显感觉刹车更线性，而且能避免‘幽灵刹车’。”这种体验差异，正是技术底层逻辑变革的结果。

用户体验重构：从功能堆砌到场景化服务融合

当其他品牌仍在比拼硬件参数时，乐道已开始探索“技术+服务”的深度整合。Coconut 2.1.0版本新增的肯德基智慧点餐功能，看似与驾驶无关，实则体现了其对用户场景需求的洞察。该功能基于小乐GPT的语言理解能力，允许用户自由组合套餐、使用优惠券，并通过车机完成支付。更重要的是，它打通了“车速取”和“沿街取”两种服务模式——这意味着用户无需下车即可完成取餐，彻底告别停车场步行找店的烦恼。

类似的细节革新还包括四门开门预警影像。该系统利用中央控制器架构优势，将智驾摄像头与座舱屏幕联动，实时显示车门开启后的侧后方画面。相比某些豪华品牌仅在前排配备单侧提醒的功能，乐道的解决方案显然更符合中国复杂的道路环境。

这些设计背后，反映出乐道的产品哲学：技术价值必须通过用户可直接感知的场景兑现。正如一位工程师所言：“我们不做炫技式的OTA，每次更新都要让用户觉得‘这钱花得值’。”

写在最后

从端到端技术的攻坚，到AEB安全边界的拓展，再到生活场景的服务延伸，乐道正在证明：智能驾驶的竞争早已超越单一技术指标，而是转向系统化的体验闭环。随着Coconut 2.1.0版本的推送，乐道不仅巩固了其在第一梯队的技术地位，更为行业提供了一条可供借鉴的转型路径——唯有将实验室的黑科技转化为用户每天都能用得到的安心与便利，才能真正赢得市场的认可。