9 月 27 日，飞凡汽车迎来了首款旗舰车型上市——飞凡 R7。

飞凡 R7 补贴后售价、用户购车权益如下：

上市之前，飞凡 R7 其实已经给外界留下不少的初印象，比如国内首发 4D 成像雷达、惹眼的 43 英寸三联屏，可以投影的华为视觉增强 AR-HUD，以及可以实现 RISING PILOT 全融合高阶智能驾驶系统等功能。

飞凡 R7 定位中大型 SUV，这几乎是国内豪华品牌必争的细分市场。

尤其是在今年，新势力蔚来、理想、小鹏先后齐聚中大型 SUV 市场，进一步拉高了这个细分市场在品质、技术、需求和功能上的产品门槛。

这也意味着，想要在这个细分市场立足的后来者，品质、技术、需求和功能是基本功，独特新颖的产品亮点则是加分项。

如果用一句话来描述飞凡 R7，我认为这是一款集多项极智成果于一身的车型。

01、智能高端化的一个缩影

从造型上看，飞凡 R7 做到了大胆、精准的产品特质。

比如下压车头与后拽尾部，不仅打破了传统车型同质化设计理念，也提升了自身的空气动力学表现，风阻系数（Cd）为0.238。

相较于理想 L9 的 0.272Cd，奥迪 Q5 e-tron 的 0.282Cd，以及宝马 iX 的 0.25Cd，飞凡 R7 无疑拉开了明显的优势。

这相当于在车身尺寸相近的情况下，飞凡 R7 能比奥迪 Q5 e-tron、宝马 iX 节省 10% 的能耗。

从这次发布会上的消息看，飞凡 R7 搭载了两种不同容量电池包（CLTC 综合工况）：

• 77kWh 电池包：单电机版本续航里程为 551 公里。

• 90kWh 电池包：单电机版本续航里程为 642 公里，双电机版本为 606 公里。

在目前纯电 SUV 市场上，续航超过 600 公里的车型几乎是细分领域的头号玩家。

显然，这个硬性条件已经被默认为高端纯电 SUV 的准入门槛。

其次是内饰座舱的智能化之争。

飞凡 R7 采用三联屏幕设计，并且 15.05 英寸、2.5K 高分辨率中控屏的表现并不亚于高端数码产品。

除此之外，飞凡 R7 副驾屏、仪表屏也用上了 2021 款 iPad Pro、MacBook 同款 MiniLED 屏，这个配置也为车机系统的交互及视觉设计，提供了充分发挥的空间。

比如，飞凡 R7 车机界面的光感，会随着时间的变化模拟开普勒星球的日出日落，并且还可以模拟透光彩色材质，在播放音乐和触摸屏幕时，屏幕局部光感也会随之改变。

「7nm 工艺制造、八个核心、8TOPS 算力，集成了 CPU、GPU、NPU、AI 引擎，还包括处理各种各样摄像头的 ISP，支持多显示屏的 DPU、集成音频处理等功能」，这是高通 8155 的硬件能力。

举个例子，极氪 001 仅用了一颗高通 8155 芯片，挽救了 820A 所暴露出的车机卡顿、延迟灯问题，这就是高通 8155 芯片的「神力」。

同样得益于高通 8155 的助攻，飞凡 R7 的车机系统流畅丝滑，界面逻辑简单，即便初次使用，也能轻松上手。

举个例子，在体验的过程中，用户通过语音助手，用差不多 1 秒的时间，车机即可完成「识别+理解+反馈」的动作。

相较于同级强悍的竞争对手：

飞凡 R7 比同为跨界溜背造型的特斯拉 Model Y 大不少，并且内饰豪华质感远胜于 Model Y。同为换电补能，飞凡 R7 在智能化上则更为领先蔚来 ES6。

可以说，飞凡 R7 代表了上汽智能化技术集大成的一款产品，说是一款全长板车型也毫不为过。

乘联会数据显示，25 万元以上的 SUV 市场占比已经从 2020 年的 7.25%，上升至今年上半年的 9.4%，如果细化到纯电 SUV 市场，最新的市场渗透率已经上升到 22%。

这在一定程度上反映了现阶段新能源中大型 SUV 竞争激烈的现状，也从侧面说明飞凡 R7 正处于一个正向扩张的角逐场。

02、硬件的能力上限，决定软件的最终体验

单纯的产品力来看，飞凡 R7 是一辆有「看点」的车。

说有「看点」，是因为飞凡 R7 把各种感知硬件都尽可能的拉满，全车最高 33 个感知硬件，这几乎是目前智能电动汽车硬件配置的天花板。

官方给飞凡 R7 的定位是极智高阶纯电 SUV，怎么理解？

在软件定义汽车的终极目标前，感知硬件是基础，更是定义产品的起点。

因此，提升传感器质量、完善传感器融合已经成为智能驾驶玩家重点发力的方向。

特斯拉选择纯视觉路线，利用深度学习算法将多枚高清摄像头采集的二维图像转化为鸟瞰三维图。

但这一路径仍依赖大量数据训练，从此前美国和加拿大推送的测试版 FSD 来看，不认路、撞边柱的情况常有发生。

而相较于剑走偏锋的特斯拉，国内玩家主要倾向于采用摄像头、毫米波雷达、激光雷达多传感器搭配的路线。

飞凡 R7 共搭载了 12 颗高清摄像头，包括 4 个 800 万像素摄像头，8 个 300 万像素摄像头。

在高像素摄像头的加持下，可以提升自动驾驶系统在空间、时间维度的分辨率，帮助车辆在白天和黑夜的情况下看得「更清」。

相比目前主流的 200 万像素摄像头，800 万像素增加了锥桶、远处行人等物体像素点的感知数据，而更多的像素点可以帮助系统更早的感知，并做出更准确的判断。

比如 800 万像素摄像头可以保证车辆在高速行驶时，检测距离提升至 250 米；在非高速公路上行驶时，也能提前检测 100 米以外的红绿灯信号。

而全车覆盖 360°的摄像头视角，保障了飞凡 R7 对于动态人车交通参与者，静态车道线、地面标识、红绿灯、限速标识的识别感知。

传统毫米波雷达点云（左）和 4D 毫米波雷达点云（右）

为解决传统毫米波雷达信息质量不高的问题，飞凡 R7 搭载了国内首发量产的采埃孚 4D 成像雷达。

这是一个被业内视为推动消费级自动驾驶车辆的重要感知硬件。

4D 毫米波雷达，包括距离、速度、方向角和高程四个维度。

传统毫米波雷达因为缺少垂直分辨率，不得不过滤到对静止物体的识别数据，这也是以往很多辅助驾驶径直撞上高速路障、施工车辆的「罪魁祸首」。

与常规的毫米波雷达相比，4D 成像雷达新增了垂直分辨率的数据维度——即增加了常规毫米波雷达不具备的测高能力。

这样的毫米波雷达可以解决某些特殊场景的 Corner Case，比如 2015 年特斯拉 Autopilot 撞上一辆拐弯的卡车。

在性能上，4D 成像雷达的分辨率是传统汽车雷达的 16 倍，可在 350 米范围内进行全场景物体探测。

同时，通过捕捉到车辆周围目标的空间坐标和速度信息，4D 毫米波雷达还能够提供更加真实的路径规划、可通行空间检测功能。

当然，更关键是产品的性价比。

4D 成像雷达的成本大概只有激光雷达的 10%-20%，这也就是为什么 4D 毫米波雷达会被业内视为消费级感知硬件。

可以说，4D 成像雷达既从性能上解决了传统毫米波的不足，又满足了更低成本的产品逻辑。

最后便是「算力」。

一定程度上，智能汽车已经在进行一场关于算力的「军备竞赛」，飞凡 R7 搭载 2 颗英伟达 Orin X 芯片，单颗算力高达 254TOPS。

在英伟达上一代芯片 Xavier 已被证明为市场上性能最好的 SoC 之后，英伟达没有选择「挤牙膏式」升级，而是将这一代 Orin 芯片的算力直接飙到 200+TOPS。

在目前所有量产自动驾驶芯片中，英伟达 Orin 属于单颗算力最高、技术最领先、量产节奏最快的存在。

从感知层面来看，将感知硬件拉满与技术路线密切相关。

高阶辅助驾驶需要多少算力并没有一个准确的数值，而辅助驾驶的功能又要不断迭代更新，为了避免「量产即落后」的尴尬局面，车企普遍采用「硬件预埋、软件跟上」的策略。

综合而论，这款车的不少科技配置与蔚来的 ET7 大致相当，ET7 目前的售价区间是 45.8 至 53.6 万元。

在去年 3 月飞凡的技术品牌日上，飞凡就期望包括 R7 在内的后续车型上可以实现「硬件可插可换可升级，软件可买可卖可定义，电池可充可换可升级」。

这个口号听起来是不是有点似曾相识？蔚来在智能化和补能体系上也提过类似的说法。

这一定程度上说明，部分车企在智能化上的早期探索正逐步成为主流观点。

又或者说，头部车企对智能化发展的趋势「英雄所见略同」。

03、软件算法，成为竞争焦点

某种程度上，传感器硬件越多，更有利于感知和积累更多冗余的环境信息，但如何把来自不同作用的传感器数据整合并最终输出成驾驶决策，是一个难题。

这也意味着，飞凡汽车需要交付出一个非常高效且对对多传感器融合算法要求最高的方案。

先解释一下什么是「多传感器融合」。

在目前的主流方案中，以装载激光雷达和摄像头的量产车为例：

由于成像原理不同，前者采集的是点云数据，后者采集的是图像数据，并且时间记录也有差异，这就要对不同传感器的数据做「融合」。

现在普遍的做法分为前融合和后融合：

• 前融合主要是要在点云和图像数据被独立标定之前，先做前端融合，再到算法层做识别；

• 后融合则是先让硬件层反馈不同的数据，接着在软件算法层做融合。

两种不同技术方向，各有优劣。

比如后融合，存在单一传感器会有能力限制，在特定条件下可能发生误检和漏检，包括摄像头不擅长判断距离和位置，雷达不擅长判断颜色和纹理，系统需要对它们的信息进行互相验证，才能达到更高的可信度。

而前融合，系统对数据的时效性、硬件算力有着极高的要求，需要更高的安全冗余。如果算法出现误判，最终控制层同样会做出错误的指令。

比如车辆行驶在空旷路况时，中控屏提示有人经过，并显示「鬼影」，就是标准的前融合算法所造成的误判。

而飞凡 R7 采用行业首创的全融合算法，是后融合+前融合+混合融合算法的三重融合，规避了前融合与后融合在算法和感知上的风险。

换句话说，这会让智能驾驶的感知判断拥有更高的可信度。

全融合的工作流程，简单来说，就是先用前融合的思路得出解法，再用后融合的思路得出另一种解法，最后系统再将两种解法进行融合比对、检查，得出一个感知、效率双赢的结果。

这带来最直观的变化是，飞凡 R7 在匝道、变道、静态路障识别等复杂场景下，所表现出的成功率和稳定性，远超市面多数竞争对手。

以多岔口匝道的三角区域场景为例：目前多数智能汽车因系统无法提前识别，或者识别失败，直接错过匝道、自动退出，而飞凡 R7 可以通过更远距离的综合感知，提前识别匝道三角区域，进而拥有更充裕的时间，在安全的方位内提前进行变道、汇入匝道。

以无法识别静态路障导致频繁碰撞的事故场景为例：飞凡 R7 能够通过 4D 成像雷达的感知能力，提前最远 350 米处的静态障碍物进行探测识别，再通过全融合算法，快速做出避让的反应。

在配置拉满的感知硬件、首创全融合算法加持下，飞凡 R7 也被视为智能驾驶界「卷王」。

除了技术上的领先优势外，飞凡 R7 还有一个优势：交付即可用。

在智能化趋势下，车企的「军备竞赛」不断升级，比 硬件能力、比落地时间，火药味儿越来越浓。

在这些热闹背后，也有不少车企光明正大贩卖「期货」。

即便车企承诺后续通过软件 OTA 升级，并且也确实能做到如期推送，但这种做法也存在一定的弊端：

前期，销售人员无法将智能驾驶的关键「卖点」直观的呈现给消费者。

后期，对用户也不公平，因为他们为之买单的「预埋硬件」，可能需要以季度、以年算才能激活使用，甚至出现压根不会被激活的极端情况。

比如曾多次跳票的特斯拉 FSD——这套在国内售价 6.4 万元的「完全自动驾驶能力」软件包，至今还未上线。

相比之下，飞凡 R7 自交付之日起就能使用高速场景点到点辅助驾驶功能。

原因很简单，在 R7 交付之前，RISING PILOT 智能驾驶在中国高速上的实测里程超过 17 万公里，整体测试里程超过 40 万公里，累计实测数据已经足以支撑飞凡汽车优先实现高速场景交付即用。

04、飞凡 R7，已到扛旗之时

对飞凡汽车而言，R7 的上市是一场突围仗，也是一场转型仗。

突围，既是在这场日益激烈的竞争中找到自己的位置。

转型，亦是凭借自我革新的决心，打出「科技」标签的优势。

但显然这需要飞凡 R7 能够经得起市场的考验。

飞凡汽车方面认为，纯电智能汽车已经有足够明显的差异化，最终结果是中产阶级增换购将选择 30 多万的价格区间，并且这个价位段国内已累计400 万辆的市场，需求极为旺盛。

乘联会数据显示，今年截至 8 月份，国内新能源汽车车型 30-40 万元的销量接近 49 万辆，其中特斯拉 Model 3、Model Y 分别占了 42% 和 23%，之后是占比 16% 的理想 ONE。

很明显特斯拉、理想几乎垄断了这个细分市场，但近期两者接连出现产品竞争力、销量双下滑的罕见现象。

这也意味着，30-40 万元的细分市场将进入新一轮的产品交替期，而飞凡 R7 无疑希望能够成为其中的「机会主义者」。

借助上汽背后雄厚的资源，飞凡汽车打造出一条中高端纯电市场的新道路：摒弃传统造车思维，摸索出数据驱动、产业共创的新模式。

如果说如今的汽车行业已经进入了寒武纪智能生物爆发的时代，那么飞凡 R7，就是这个历史背景下出现的智能革命之作。

简单理解，在硬件配置和参数逐渐同质化，但功能和体验仍然处于「期货」的概念时，飞凡 R7「交付即可使用」多少有一种从容地应对汽车智能化变革的味道。

这也意味着，飞凡汽车无须用新故事忽悠资本入场，更不用让用户为自己的「期货」买单。

在通往高阶辅助驾驶这条赛道上，主流的头部玩家一致期待的是——功能不断向前迭代，场景能够不断细化，用户能够真正用得上。

飞凡 R7「迟到」不假，但「龟兔赛跑」的结果不也带来戏剧性的反转？

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