蔚来ALPS平台在自动驾驶技术上有哪些布局？

蔚来ALPS平台在自动驾驶技术上的布局，核心围绕“全场景智能驾驶体验”展开，通过硬件预埋、算法迭代与场景覆盖的深度协同，构建从辅助驾驶到高阶自动驾驶的技术闭环。

在硬件层面，ALPS平台搭载了高规格的感知与计算硬件：配备多颗激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达及超声波传感器，形成360度无死角的环境感知网络；同时采用大算力自动驾驶芯片，为复杂场景下的实时决策提供算力支撑。算法层面，依托蔚来NAD（NIO Autonomous Driving）系统的技术积累，ALPS平台针对城市道路、高速路、停车场等高频场景进行算法优化，重点提升对动态障碍物（如行人、非机动车）的识别精度与复杂路况的决策效率。场景覆盖上，除了持续优化高速NOA（自动导航辅助驾驶）功能，还进一步拓展城市NOA、自动泊车（含记忆泊车）等场景，通过数据驱动的迭代模式，让自动驾驶能力随用户使用场景的拓展而进化，最终实现“比人更懂路，比人更可靠”的智能驾驶体验。

在硬件层面，ALPS平台搭载了高规格的感知与计算硬件：配备多颗激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达及超声波传感器，形成360度无死角的环境感知网络；同时采用大算力自动驾驶芯片，为复杂场景下的实时决策提供算力支撑。这些硬件的组合不仅满足当前辅助驾驶的需求，更通过预埋设计为未来高阶自动驾驶功能的升级预留了空间，确保用户无需更换硬件即可通过软件迭代获得更先进的驾驶体验。

算法层面，依托蔚来NAD（NIO Autonomous Driving）系统的技术积累，ALPS平台针对城市道路、高速路、停车场等高频场景进行算法优化，重点提升对动态障碍物（如行人、非机动车）的识别精度与复杂路况的决策效率。例如在城市路口场景中，算法能够精准判断非机动车的行驶轨迹、行人的横穿意图，并结合交通信号灯状态做出更符合人类驾驶习惯的决策，减少因算法“机械性”导致的驾乘不适。此外，算法还引入了多传感器融合技术，通过激光雷达的三维建模能力与摄像头的语义识别能力互补，进一步提升恶劣天气（如雨天、雾天）下的感知可靠性。

场景覆盖上，除了持续优化高速NOA（自动导航辅助驾驶）功能，还进一步拓展城市NOA、自动泊车（含记忆泊车）等场景，通过数据驱动的迭代模式，让自动驾驶能力随用户使用场景的拓展而进化。目前，ALPS平台已实现部分城市的城市NOA覆盖，用户可在复杂的城市道路中体验自动跟车、车道变换、红绿灯识别等功能；自动泊车功能则支持垂直、平行、斜向等多种车位类型，并可通过手机APP远程操控车辆完成泊车，解决用户“最后一公里”的停车痛点。未来，随着数据积累的增加，ALPS平台还将逐步覆盖更多城市道路与特殊场景，最终实现“比人更懂路，比人更可靠”的智能驾驶体验。

总体而言，蔚来ALPS平台的自动驾驶布局并非单一技术的堆砌，而是硬件、算法与场景的深度协同。通过硬件预埋保障未来升级空间，依托算法优化提升场景适配能力，结合场景拓展实现用户体验的持续进化，三者形成的技术闭环，不仅让当前的自动驾驶功能更实用、更可靠，也为高阶自动驾驶的落地奠定了坚实基础。这种以用户需求为核心的技术布局，既体现了蔚来对自动驾驶技术的深刻理解，也展现了其在智能驾驶领域持续深耕的决心。