【 #理想汽车软件更新再现霸王条款#，车主只能选同意】9月18日，部分理想汽车用户接收到智能软件系统协议的更新推送。一名2020款理想ONE车主告诉记者：“我昨晚0点的时候车机升级，早上上车屏幕上就显示了这些协议，并且没有不同意的选项，只有选择同意才能继续使用汽车。”多位理想ONE车主向记者表示，他们不同意协议中理想汽车收集个人导航、音乐播放历史等隐私数据，但是整个页面上只能选择“已阅读，并同意许可协议”才能继续使用车辆。

上海大邦律师事务所高级合伙人游云庭表示，基于用户提供的协议内容，理想汽车多处涉嫌构成侵犯消费者权益的霸王条款。用户可以向消保委、工信部举报，到法院起诉，确认这些格式条款无效。

此外，在9月18日推送的协议中，理想汽车还需要用户同意其可酌情提供未来理想智能系统更新，并且这些更新（如果有的话)未必包含理想汽车就较新或其他车型的所有现有软件功能，或新的功能且可能会有部分软件的减少。这让2020款车主担心未来老款车型上的功能会比新车型上的功能少，并且老车型无法通过升级实现部分新功能。#理想汽车软件更新现霸王条款# https://t.cn/A6MA8XWN

为什么「识别+避让」雪糕筒依旧是一个行业难题？

现阶段包括特斯拉、小鹏（无激光雷达）、蔚来以及理想等在内的辅助驾驶系统依旧无法对雪糕桶同时做准确的识别以及避让。

1、对于雪糕筒的检测主要利用视觉感知模块来“看”，但是视觉模块又缺乏深度信息（不知道离我们有多远）。

其实相比激光雷达，视觉感知模块其实可以很好的检测到，视觉在图像、颜色处理具备很大优势，并且现阶段部分激光点云信息不够密集，可能会把雪糕筒的信息滤掉。

所以发挥各自所长就显得至关重要，让多传感器融合在一起就可以很好的解决问题：

通过激光雷达的 3D（点云）+相机的 2D（图像） 做组合，让相机利用多帧检测，然后各个传感器之间互相检测、互相验证就能很好的解决雪糕筒的识别难题。

再结合预测以及下游的规划和控制模块，我们就可以处理一个街道上躲避雪糕筒、修路等场景。

2、我们作一个延伸，除了雪糕筒，我们在城市、高速上遇到的各种小型物体如何处理呢？

现阶段依旧是一个很大的挑战。

多传感器的难度在于各个传感器数据要同步及时、精度要高（避免误检突然来一个大急刹）、要有拓展性（能够泛化，举一反三）。

所以重点要对目标物的属性做划分，也就是如果我们需要知道具体物体是什么，那我们必须要有大量相关场景的数据、然后训练、给它做标注。

但道路长尾场景复杂，例如城市场景中我们看到车上掉落了一个大纸箱、路上一块大石头、大铁皮等等…

难度更高的有前车扬起了沙石、车上掉了一堆雪、洒水车的雾炮、雨天溅起的水花..

如果我们都把它们识别为障碍物，后果可想而知。

3、解决的方式也有两种：

第一种是通过提高传感器的敏感度或者提高激光雷达的点云数量来识别，比如当前 8百万像素摄像头、图像级激光雷达、4D 毫米波雷达等，目前宣称能够精准识别远处的一个易拉罐。

第二种是改进检测模型。特斯拉利用神经网络就需要把模型做到极致。而对于激光雷达而言，例如雨水、雪花激光雷达扫出的一坨点云，我们要把它识别为障碍物吗？显然不能，所以需要将其过滤，否则系统误检测做急刹车。

复杂的场景还有很多，以雪糕筒为起点，我们可以看看未来几年技术演进带来的变化....

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