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城市辅助驾驶,小鹏深踩电门

小鹏

2022-10-26

作者:郑森鸿

「小鹏越来越像特斯拉,无论是智能驾驶、补能体系,还是机器人,小鹏的发展路径似乎在靠拢特斯拉」,在看完 1024 科技日后,一位业内人士这样表示。

小鹏 1024 科技日已经连续举办四年,从最开始对未来智慧出行的思考和探索,到如今的落地量产,小鹏在进一步强化自己的「智能化」标签。

在历时一个多小时的发布会上,小鹏用大篇幅来阐述城市辅助驾驶的痛点、重要性、解决方案,以及针对城市 NGP 场景研发的全新技术架构

智能驾驶的上半场是技术开发能力决定发展先机。随着城市场景的落地,智能辅助驾驶下半场的激战也拉开帷幕。

对此,小鹏对于智能辅助驾驶有着明确的路线图:

  • 2023 年,在有高精地图情况下,小鹏城市辅助驾驶覆盖上海、深圳和广州三个城市,在无高精地图情况下,大部分城市将开放变道、超车、左右转能力。
  • 2024 年,小鹏将实现贯通泊车、高速、城市的全场景辅助驾驶。

一个有意思的细节是 —— 当被问及小鹏的智能驾驶处在什么位置时,小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙表示:「在中国,我认为应该是在第一」。

在外界看来,这个「自夸」是否具备说服力,还需时间验证。

落地城区辅助驾驶,小鹏迎难而上

「智能辅助驾驶下半场的入场券就是量产城市场景辅助驾驶 + 全栈闭环能力。」在去年的小鹏科技日上,吴新宙这样表示。

在这里,上半场的全栈自研,指的是软硬件部署和研发。而下半场的全栈闭环,指的是全栈自研的软件达到实际应用级别,比如数据闭环、地图闭环。

为什么小鹏将数据闭环、地图闭环视为下半场?

不少人用「有轨电车」来形容城市 NGP,原因是现阶段城市场景严重依赖高精地图,而未来的趋势应该是「重感知,轻地图」,尽量不依赖高精地图。

这也是小鹏提出了要实现数据闭环地图闭环的主要原因。

一个数据是,在通过数据闭环之后,小鹏将 Corner Case 减少了 1000 多个,高速 NGP 的事故率也因此下降了 95%

做到这个程度有多难呢?

从道路情况来看,城市道路无疑是最棘手的场景。

在中国近 1000 万公里的城市道路上,有近 40 万个城市路口,除了上下班高峰期的拥堵和半拥堵路况,还有道路的不规范、红绿灯各异、交通参与者混杂,频繁的改道施工等等。

从软件数据来看,城市 NGP 相较于高速 NGP,大概需要增加 4 倍的感知模型数量、6 倍的代码量,以及 88 倍的规划控制代码量。

但从自动驾驶进化来看,城市道路场景是一个中场节点,也是必须啃的硬骨头。

除此之外,在用户用车过程中,城市道路里程占比 71%,时长占比 90%,而驾车途径城市道路的用户占比更是达到了 100%

这说明在进入城市导航辅助驾驶时代之后,智能驾驶将会从之前的低频应用转变为高频应用,用户在每天的通勤过程中,都将会用到,可以通过这项技术提升日常驾驶的体验。

随着时间的推移,城区辅助驾驶将成为一辆智能汽车用户价值最高的部分。

那么,如何快速普及城市辅助驾驶?

吴新宙表示,在脱离高精地图这条轨道的前提下,城区 NGP 最难的地方在于车辆横向操控、博弈和不确定性场景处理,考验的是车辆近距离的感知能力和判断。

为此,小鹏推出了新一代感知架构 Xnet,特点是多相机 / 多帧的数据输入。

比如小鹏之前是通过多相机单帧的方式输入模型,再通过算法进行后融合处理,而 Xnet 则是将连续数据输入深度学习的大模型,再输出三维空间的结果。

本质上,这是一种多视觉的前融合,类似于特斯拉曾在 2021 年 AI DAY 揭示的基于视频流数据的共享特征多任务型神经网络架构。

Xnet 在静态和动态上都有不错的表现:

静态方面,Xnet 拥有超强环境感知能力,可以通过对车道线、道路边界、停止线进行识别,并实时生成「高精地图」,摆脱对既有高精地图的依赖。

动态方面,Xnet 具备更强的 360 度感知,可以在视觉识别的基础上输出目标物的位置、姿态、尺寸、速度等信息,甚至可以预测目标轨迹,使规控的「博弈」能力大幅提升,变道成功率更高。

基于 Transformer 网络的复杂程度,以及这其中涉及的参数量、训练难度和训练时间,传统的标注、训练方式难以满足需求,小鹏数据收集、标注、训练和部署进行了升级处理。

在数据收集上,小鹏在近 10 万辆小鹏车型上装载了超过 300 个触发器,可以实时将场景数据收集上传。

在标注上,小鹏开发了全自动标注系统,相较传统人工标注效率提升 45000 倍。

比如曾经 2000 人一年的标注量,现在 16 天左右就可以完成,并且远超人工标注质量。

除此之外,为了应对部分极为罕见的 Corner Case,小鹏利用 UE 引擎进行仿真训练系统,在数据量难以满足训练需求时,小鹏会利用「定向仿真」来在虚拟世界中建立大量类似场景,在虚拟世界中对网络进行训练。

至于 Transformer 网络的部署,小鹏进行了全新的重构调整,优化了运行效率和算力利用率,比如此前需要一颗 Orin 芯片 1.22 倍算力的模型,现在压缩到只需要 9% 的算力即可。

总体而言,XNGP 是小鹏未来计划打造成一个全场景辅助驾驶的系统,在无高精地图的情况下,实现堪比「老司机」的驾驶能力。

如果说特斯拉每一年的 AI DAY 只是一场为了吸引人才而秀肌肉,那么小鹏今年的科技日更多是为了得到用户的信任而秀肌肉。

两者虽有异曲同工之处,但背后的意义却大有差异。

智能辅助驾驶下半场,小鹏拿到入场券了吗?

城市导航辅助驾驶的落地,可以说是一个技术上的里程碑。

首批拿下城市高阶辅助驾驶的车企,相当于获得城市全场景辅助驾驶入场券,这也是小鹏、极狐、魏牌等车企对城市辅助驾驶落地「首位之争」的价值所在。

  • 9 月 17 日,小鹏 P5 陆续在广州地区向用户推送城市 NGP;
  • 9 月 23 日,极狐阿尔法 S HI 版在深圳率先推送城区 NCA 智驾导航辅助功能;
  • 2022 年年底,摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版的城市 NOH 优先上线北京和保定。

其中,小鹏和极狐已经逐步在指定地区开放上路,而且小鹏交出了一份阶段性成绩:

在已推送城市 NGP 测试用户中,城市辅助驾驶周渗透率达到 84%,里程渗透率 63%,通行效率相比人类驾驶员 90%、百公里接管率 0.6 次

未来两年,小鹏的目标是打通全场景辅助驾驶场景,包括高速、城市开放道路以及泊车,实现车位到车位的智能辅助驾驶功能。

按照规划,小鹏将以 XNGP 为主,以 XPILOT 为辅的路线过渡到全场景时代

从 2023 年上半年开始:

  • XPILOT 将在高精地图的覆盖下,实现高速、城市 NGP 以及记忆泊车的功能;
  • 无高精地图的地区,城市开放道路仅支持 LCC 基础上的红绿灯识别和车道级导航。

除此之外,XNGP 的开启工作将同步推进:

  • 计划在完全开放高精地图的城市,开启广州、深圳、上海的城市 NGP,其他城市则根据当地法规政策推进;
  • 在无高精地图的地区,城市开放道路支持变道、超车、左右转向的能力。

从 2024 年开始,小鹏将正式迈入全场景辅助驾驶时代。

XNGP 和 XPILOT 是不是有点分不清楚?

XNGP 与 XPILOT 相当于新旧平台,两者最大的区别是 XNGP 在感知、决策、规划算法结构上进行了优化升级,并且在算力和算法的提升下,XNGP 带来的体验是质变的。

比如高速 NGP 场景,XNGP 的目标是做到全程零接管

再比如城区 NGP 场景,XNGP 的目标是做到在有高精地图的情况下,一些罕见的 Corner Case 会比 XPILOT 处理得好;在无图的情况下,XNGP 也会实现类似城市 NGP 的功能。

简而言之,小鹏保留 XPILOT 平台,目的是满足不同用户的需求。

未来,XPILOT 将作为标配的基础辅助驾驶功能,而 XNGP 则作为核心的产品卖点,提供高阶辅助驾驶功能。

这就好比特斯拉 NOA 和 FSD 之间的关系,XPILOT 最终的能力边界是只能在单一场景进行不断的优化迭代,而 XNGP 是以全场景辅助驾驶作为最终的发展方向

对于辅助驾驶下半场的最终定局,目前行业内并没有制定出一个明晰的标准,但由高速场景扩展到城市开放道路场景,已然成为业内共识。

吴新宙提到,基于用户的用车高频场景,智能化的拐点一定是在城市场景中突破,只有将自动驾驶做好、做透,这才算是真正进入智能化下半场的拐点。

当然,小鹏对智能驾驶的野心不只是消费端,还有 Robotaxi 战场。

据了解,小鹏 G9 已经通过了封闭道路的自动驾驶测试,并获得智能网联汽车道路测试许可。

这意味着 G9 已经是一辆合法上路的 Robotaxi。

按照规划,小鹏 Robotaxi 最快将于明年在广州上路运营,但车内主驾仍需保留安全员。

对于入局 Robotaxi,小鹏早在去年就有所部署。

2022 年 2 月,广州鹏煦自动驾驶科技有限公司成立,法定代表人为小鹏汽车联合创始人夏珩,公司由广东小鹏汽车科技有限公司 100% 控股,虽然小鹏官方至今未曾披露该公司最新的动作,但自动驾驶子公司的成立或与小鹏在 Robotaxi 的布局不无相关。

在小鹏 2021 年第三季度的财报电话会议上,何小鹏曾透露,小鹏将于 2022 年下半年开始在广州探索 Robotaxi 业务,短期目标是通过泛化场景的运营,提升自动驾驶算法的稳定性和安全性。

透过小鹏对 Robotaxi 领域的部署,我们不难猜到其中缘由:

一方面,L2+ 和 L4 在硬件配置上逐渐接近。

另一方面,小鹏希望能够在量产车与 Robotaxi 之间形成数据和能力双向反哺,以此实现飞跃式的数据采集效率。

这并不是首例。马斯克同样希望 FSD 量产车队的数据能够与 Robotaxi 共享,实现对真实驾驶数据的积累、特殊 Corner Case 的数据收集。

马斯克认为,解决自动驾驶技术的唯一方法是在现实世界中测试这些功能,截至今年 6 月份,已有超过 10 万名特斯拉车主使用特斯拉的自动驾驶测试系统共驾驶了 3500 万英里(约 5632 万公里)。

自动驾驶本质是依靠大量的数据喂养训练 AI,是一个量变到质变的过程。

随着自动驾驶赛道正在迈向成熟,用户使用率、用户满意度也同样是一块拉开实力差距的试金石。

智能化,小鹏的双刃剑

10 月 21 日,何小鹏发布了全员邮件,宣告公司对公司运营、组织架构和产品策略等方面进行反思和探讨,并进行组织架构调整。

这是小鹏汽车内部史上最大规模的一次调整,主要目的是为了改善组织效率,减少沟通成本,贴近用户了解真实需求。

「大换血」的背后,离不开旗舰产品 G9 的上市表现。截至目前,G9 无论是从声量,还是销量预期上,相比蔚来、理想最新的旗舰产品都差了一截。

理想是爆款产品打法,考验的是对产品理解的精准刀法。蔚来是服务和品牌打法,试图围绕用户的信任取得制胜。

而小鹏的打法是智能化,这一点从 G9 宁愿滞后发布也要高端硬科技便可以看出端倪。

从目前的情况来看,小鹏可谓成也智能化,现阶段的挫折也是因为智能化。

一方面,在新能源汽车渗透率超过 30% 之后,其所面对的用户群体已并非早先的科技发烧友,还包括追求性价比的普通大众。

现阶段 L2 级别辅助驾驶已经能够满足大多数的用户需求,若为追求更高阶的辅助驾驶而牺牲性价比,能否得到消费者认同,还是个问号,况且多数功能还处于期货状态。

另一方面,在智能化这条路上,小鹏所面临的竞争对手一个比一个棘手。比如华为,在车机系统、自动驾驶算法、激光雷达等领域都是狠角色。

这也就意味着,将智能化视为第一标签的小鹏,需要在这条道路上走进无人区的深处。

对小鹏来说,智能化或是一条决胜赛道,或是一个致命枷锁,能否成为这片「无人区」尝鲜者,关键在于小鹏对「智能化」的审视与判断。

P7 和 P5 两款车型上,小鹏拿出了业内最好的语音系统,率先推出高速 NGP 以及城市 NGP,稳稳站在智能化第一梯队上。

在 G9 车型上,小鹏继续扩大智能化的优势,是小鹏引领智能驾驶和智能座舱的最强的产品。

按照预期,小鹏今年年交付量的增长有望增长约 33%,虽说仍然处于增长态势,但与其它新势力,尤其与哪吒、零跑的迅猛增长相比,小鹏稍显落后。

身处产品策略和内部调整的双重压力下,今年是小鹏所处环境最复杂的一年。

10 月 24 日,特斯拉在小鹏科技日当天全系大幅度「官降」,这无疑是对小鹏的一次施压。

对小鹏而言,接下来如何讲好自动驾驶的故事,突出竞争优势,无疑是一件迫切而有难度的头等大事。

本文著作权归作者所有,并授权 42 号车库独家使用,未经 42 号车库许可,不得转载使用。

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