兩年前，小鵬開啟了從廣州到北京全程高速 NGP 輔助駕駛的遠(yuǎn)征挑戰(zhàn)，最終以平均單車 NGP 行駛里程2930 公里、變道超車總次數(shù)6245 次的成績收官。

兩年后，小鵬再次發(fā)起 XNGP 全場景極限挑戰(zhàn)——途經(jīng)廣州、深圳、惠州、杭州、嘉興、最終抵達(dá)上海。

與此前不同的是，這一次小鵬的智能駕駛挑戰(zhàn)不再限定高速場景，而是連續(xù)穿越六個(gè)城市，不分城區(qū)還是高速場景。

在這一次遠(yuǎn)征挑戰(zhàn)上，汽車之心也參與了深圳-惠州地區(qū)的表現(xiàn)，比如面對智能駕駛地獄級難度的深圳區(qū)域，無論是密集車流的博弈，還是高架與地面道路的銜接，小鵬 XNGP 的表現(xiàn)非常流暢。

哪怕是進(jìn)入無高精地圖的惠州區(qū)域，LCC-L 不僅可以實(shí)現(xiàn)紅燈停、綠燈行的體驗(yàn)，系統(tǒng)還可以根據(jù)車速、路口距離，判定是否能夠在黃燈狀態(tài)下快速通過路口。

簡單來說，這是小鵬 XNGP 全場景輔助駕駛的第一階段，最大的變化無疑是從過去高度依賴高精地圖，到如今無圖城市依然能夠通過 LCC-L 作為降級后的能力補(bǔ)充，而這一版本也已經(jīng)在 3 月底向 G9、P7i 的 Max 用戶推送。

「下一個(gè)階段（下半年），小鵬將在無高精地圖覆蓋的城市開放自動變道、超車、左右轉(zhuǎn)的能力。」小鵬自動駕駛中心副總裁吳新宙透露道。

01、XNGP 第一階段：有圖行動自如，無圖摸路直行

從功能定義來看，全場景的輔助駕駛能力是車企們競爭的重點(diǎn)，小鵬將其稱之為 XNGP，即高速輔助駕駛+城市道路輔助駕駛+停車場導(dǎo)航輔助駕駛全場景點(diǎn)到點(diǎn)輔助駕駛功能。

從產(chǎn)品完成度來看，在跨越深圳、惠州兩個(gè)城市長達(dá) 120 多公里的行駛過程中，無論是高速還是城區(qū)、無論是有圖還是無圖，小鵬 XNGP 都有飛躍質(zhì)的提升。

先從有圖區(qū)域開始說起。

「全程零接管」——這是小鵬 XNGP 在深圳城區(qū)長達(dá) 46 公里的智駕答卷。

正常的城區(qū)路段行駛，對于小鵬 XNGP 已經(jīng)不是問題，面對施工區(qū)域、cut in 加塞變道、慢車?yán)@行等情況，系統(tǒng)能夠做出提前預(yù)警、靈活應(yīng)對的表現(xiàn)。

比如以往遇到旁車強(qiáng)行加塞時(shí)，小鵬 P5 的反應(yīng)是「見車就躲」，等到旁車加塞之后留有足夠大的空間，系統(tǒng)才開始緩慢的繼續(xù)前行，而這種過于謹(jǐn)慎的策略導(dǎo)致 CNGP 帶來一定的安全風(fēng)險(xiǎn)。

相比之下，XNGP 只要監(jiān)測到旁車有加塞意圖，除了向左與旁車保持安全車距之外，系統(tǒng)還會主動發(fā)起變道，選擇車流更少的車道繼續(xù)行駛。

事實(shí)上，這也正符合人類司機(jī)的駕駛風(fēng)格，在保障安全的情況下，更高效地完成通行。

進(jìn)入高速路段之后，我們遇到了極具挑戰(zhàn)性的場景——暴雨天氣。

在暴雨天氣下，雨水、前車?yán)鸬乃F、地面積水都會極大程度影響輔助駕駛攝像頭的感知識別，但小鵬 XNGP 不僅可以較為穩(wěn)定地工作，并且上下匝道、變道依舊能夠帶來果斷、順暢的體驗(yàn)。2

除了暴雨路段，正常情況下的高速 NGP 已經(jīng)表現(xiàn)出很高的成熟度，包含自動變道、上下匝道等功能，干凈利落，絲毫沒有拖泥帶水，并沒有因?yàn)榘踩诒憬莺托噬嫌惺裁赐讌f(xié)。

而 XNGP 能夠帶來堪稱「驚艷」的表現(xiàn)，離不開這套系統(tǒng)的代碼重構(gòu)，也就是高速 NGP 2.0 版。

小鵬智能駕駛駕駛工程師透露，高速 NGP 2.0 將會繼續(xù)解決長尾問題，包括變道能力、上/下匝道能力、通行效率等方面。

最后再來看看 XNGP 無圖的表現(xiàn)。

在不依賴高精地圖的情況下，小鵬 XNGP 目前主要實(shí)現(xiàn)的是LCC-L（道路居中輔助增強(qiáng)版），能夠帶來紅綠燈識別、啟停，以及無車道線的繞行等場景。

簡單來說，你也可以理解為這是無圖狀態(tài)下的 CNGP 初始版本。

除了自動變道、超車、左右轉(zhuǎn)的場景之外，無論是視覺還是細(xì)節(jié)體驗(yàn)，LCC-L 都能夠做到與 CNGP 一致的水平。

比如對于 SR 可視化界面，面對完全沒有高精地圖的道路信息，LCC-L 已經(jīng)能夠渲染得相當(dāng)精細(xì)，包括曲率、虛實(shí)線、斑馬線、停止車道線、車輛、行人等交通元素都能夠以 3D 模型清晰呈現(xiàn)。

總而言之，通過深圳-惠州這一段行程體驗(yàn)，我們已經(jīng)能夠體驗(yàn)到從起點(diǎn)停車位到終點(diǎn)停車位的全場景輔助駕駛，包括停車位泊出，到城市道路、高速/快速路，再到城市、最終泊入車位的全場景打通。

這就是小鵬 XNGP 第一階段的能力，最大的亮點(diǎn)無疑是「無圖化」的表現(xiàn)。

工程師透露，目前高精地圖只是覆蓋了主要的城市主干道、次干道和部分支路，比如廣州地區(qū)的 CNGP 高精地圖覆蓋率只有7 成左右，加上部分臨時(shí)施工改道的情況，這些以往需要「及時(shí)接管」的場景，都可以通過支持無圖的 LCC-L 作為補(bǔ)充。

至于下一個(gè)階段的期待，你也可以想象這是無圖狀態(tài)下的 CNGP 進(jìn)階版本——實(shí)現(xiàn)變道、超車、左右轉(zhuǎn)能力。

02、丟掉「導(dǎo)盲拐杖」，小鵬開始自己走路

丟掉高精地圖，正成為頭部公司的共識。

按照業(yè)內(nèi)的說法，現(xiàn)階段車輛的自動化能力，不足以讓其像人類一樣自由地在道路上行動，而激光雷達(dá)和高精地圖——前者用于增強(qiáng)自動駕駛的感知能力，后者用于提高自動駕駛的規(guī)劃能力。

通過這兩個(gè)傳感器，原本可以幫助車企快速地實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛功能，但面對地圖鮮度、審核周期長等因素，關(guān)于去高精地圖的議題不斷被行業(yè)提及。

于是行業(yè)開始走上一條「重感知，輕地圖」的技術(shù)路線，包括小鵬 XNGP、華為 ADS2.0、元戎啟行 Driver 3.0、輕舟智航、大疆新一代智能駕駛方案，都是基于 BEV 感知+Transformer 模型，實(shí)現(xiàn)端到端的城市 NOA 導(dǎo)航輔助駕駛。

2022 年，小鵬汽車便明確提出，2023 年基于 XNet 深度學(xué)習(xí)算法的 XNGP 將不再依賴高精地圖，并且此后在公開場合何小鵬多次重申這一去高精地圖化的輔助駕駛方案。

簡單理解，BEV（視覺為中心的鳥瞰圖）是一種以視覺為中心的感知算法，也稱作「上帝視角」，相當(dāng)于把多個(gè)視角的攝像頭圖像，統(tǒng)一通過公共的特征提取器，投影到同一個(gè) BEV 空間里面。

以 BEV+Transformer 為技術(shù)架構(gòu)的智能駕駛方案，通過視覺感知為中心，激光雷達(dá)等攝像頭之外的硬件起輔助，將攝像頭和其他硬件采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)空間進(jìn)行融合，再通過 Transformer 模型大量處理數(shù)據(jù)，比如真實(shí)車道線識別、判斷可行駛空間等。

通過 BEV 的輔助作用，小鵬讓 XNGP 駛上了「快車道」。

今年下半年，小鵬將在國內(nèi)數(shù)十個(gè)城市開放無圖 XNGP 。

至于為什么還不能實(shí)現(xiàn)所有地區(qū)開放？——這或許與工程量有關(guān)。

吳新宙表示，中國的道路地區(qū)差異太大，不管現(xiàn)在已經(jīng)完成動態(tài)還是靜態(tài)的數(shù)據(jù)收集，想要實(shí)現(xiàn)功能落地至少還要半年的周期。

「每一個(gè)城市之間會存在5-10% 的差異度，比如上海的待行區(qū)比其他的城市多，但隨著開放城市的增多，這種差異度會慢慢趨同?！箙切轮嫜a(bǔ)充道。

舉個(gè)例子，小鵬研發(fā)團(tuán)隊(duì)用了 9 個(gè)月的時(shí)間，開放 G9 在廣州地區(qū)的城市 NGP 功能，隨后不到 7 個(gè)月的時(shí)間相繼開放了深圳、上海兩個(gè)地區(qū)。

基于已經(jīng)實(shí)現(xiàn)全流程閉環(huán)的 AI 和數(shù)據(jù)能力體系，XNet 可以快速實(shí)現(xiàn)在不同城市之間的拓展。

據(jù)了解，目前 XNet 對靜態(tài)環(huán)境的輸出完成了幾何部分，比如識別一百米以上的地面、護(hù)欄、紅綠燈、建筑等靜態(tài)物體的長寬高和相對位置，但對語義理解還在提升中，包括斑馬線減速、道路箭頭左轉(zhuǎn)、特殊車輛避讓等場景。

從數(shù)據(jù)上來看，自去年 10 月 24 日以來，小鵬內(nèi)部軟件迭代超過300 個(gè)版本、人機(jī)交互優(yōu)化超過200 次，每天積累的仿真數(shù)據(jù)超過144 萬公里。

吳新宙透露，城市 NGP 的代碼量是原來高速 NGP 的 6 倍，同樣的場景，高速 NGP 2.0 比原來代碼量多了500%。

「小鵬內(nèi)部有一個(gè)非常堅(jiān)定的目標(biāo)，就是要把高速 NGP 2.0 做成一個(gè)非常接近 L4 的體驗(yàn)，這個(gè)過程會分四步走，第一步就是做到不磨蹭、不降級、不卡死、不打擾、零接管。

目前我還沒有看到 XNet 的上限，還沒看到我們解決不了的問題，我們非常有信心把視覺網(wǎng)絡(luò)做到和高精地圖一樣。」吳新宙表示。

03、下一個(gè)賽點(diǎn)：AI 一定比人類司機(jī)更會開車

從場景需求來看，城市導(dǎo)航輔助駕駛已經(jīng)成為下一階段競賽的入場券。

李想曾表示，2024 年有沒有城市領(lǐng)航輔助駕駛，就像 20-30 層的樓房有沒有電梯的差別，將影響用戶選購中高端車的購買決策。

如果回看高速導(dǎo)航輔助，這項(xiàng)功能從過去三年間從無到有，甚至是逐漸得到用戶的認(rèn)可，成為智能化的標(biāo)簽之一，而外界也開始期待城區(qū)導(dǎo)航輔助能否成為新的標(biāo)簽。

對大步快走的小鵬而言，大規(guī)模解鎖更多的城市只是時(shí)間問題。

「智能汽車下一個(gè)階段，體驗(yàn)和成本是一個(gè)平衡難題，但這也是小鵬的優(yōu)勢」，小鵬自動駕駛產(chǎn)品高級總監(jiān)劉毅林總結(jié)道。

一方面，小鵬強(qiáng)化「智能」標(biāo)簽：今年下半年，城市輔助駕駛 XNGP 功能覆蓋全國數(shù)十個(gè)城市道路，效果會比大洋彼岸的友商特斯拉更出色。

另一方面，小鵬開始強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈效率，嚴(yán)控供應(yīng)鏈成本：2024 年自動駕駛 BOM 成本將下降一半，實(shí)現(xiàn)軟硬件捆綁銷售轉(zhuǎn)變?yōu)橛布?biāo)配。

由此可見，小鵬已經(jīng)描繪出單一場景打通串聯(lián)形成全場景智能駕駛的雛形了?！?/span>2024-2025 年，AI 一定比人類司機(jī)更會開車」，而這，將成為小鵬下一個(gè)非常重要的「賽點(diǎn)」。

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