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我对两年前小鹏汽车的第二届 1024 汽车科技日 ， 印象实在是太深刻了 。 那年发布会的两个重点 ， 无论高速场景的 NGP 导航辅助驾驶 ， 还是可见即可说的全场景语音 ， 放在 2020 年这个时间节点 ， 几乎找不到对标的产品 。
相对而言 ， 今年 1024“激动人心”的程度似乎不比前两年 。 我想 ， 一方面是因为最近两年汽车领域进步太快 ， 在各种智能化领域大家都迅速追上来了；另一方面 ， 小鹏自己也没有把重心 ， 太多地放在那些“惊艳”的部分 。 今年的汽车科技日 ， 小鹏的重点似乎转到了“如何实现过去的惊艳”上 。
整场发布会的大部分时间 ， 都用在高级辅助驾驶上 。 去年 ， 小鹏在汽车科技日带来了城市场景的 NGP 导航辅助驾驶功能 ， 这些功能上个月已经推送给配备激光雷达的 P5 用户 。 随着广州、深圳成为第一批开放城区辅助驾驶高精地图的城市 ， P5 用户在相关区域就可以使用第一版城市 NGP 功能 。
根据小鹏的统计 ， 城市道路在所有小鹏用户的行驶里程中占 71% ， 时长则占了 90% ， 毫无疑问是高频场景 。 当然 ， 要实现它的难度也很高 ， 城市 NGP 的代码量是高速 NGP 的 6 倍 ， 系统需要录入 4 倍的感知模型才能应付 ， 而预测和规控的代码数量则是高速 NGP 的 88 倍 ， 差不多两个数量级 。 简而言之 ， 在城市实现导航辅助驾驶 ， 系统要看得懂更多东西 ， 也要有更多的自主决策能力 。
小鹏在这里的解决方案还是相对比较常规的：通过多传感器融合 ， 以及经过初步训练 ， 更接近“老司机”的行为模式 ， 让 P5 在覆盖有高精地图的区域实现辅助驾驶 。 至于遇到没有高精地图的场景 ， 小鹏仍会充分利用感知能力 ， 使用 LCC-L 等降级功能保证安全可用 。
今年实现城市辅助驾驶验证开放后 ， 小鹏从 2023 年起 ， 就要开始推进多个场景无缝融合的全场景辅助驾驶了 ， 并且要在 2025 年后往无人驾驶的方向发展 。 整体目标也很明确 ， 就是要在没有高精地图的支持下连接停车场、城市、高速三大场景 ， 全程尽量 0 接管 ， 并做到超越人类驾驶员的博弈、通行效率和安全性 。 这套辅助驾驶系统被小鹏称为 XNGP 。
XNGP 仰赖的硬件基础没我们想象得那么遥不可及 ， 在 G9 上面我们都见过了：分布全车的高精度摄像头 ， 前向两个激光雷达 ， 全车 5 个毫米波雷达以及 508TOPS、包含两个英伟达 Orin 芯片的计算平台 。 没有在显而易见的硬件上继续“卷”下去 ， 可能让一些朋友觉得无聊 ， 别担心 ， XNGP 有意思的地方在于软件和算法 。
为了实现 XNGP ， 小鹏也开始对感知架构进行调整 ， 新的感知架构名为 XNet 。 从前的 NGP 会使用比较传统的单一摄像头、单一图像帧处理方案 ， 两个摄像头之间、上一帧与下一帧之间没有关联性 ， 就像我们“眨眼补帧”一样；如果再不加上前后画面的关联 ， 那整个感知架构就和看幻灯片没区别 。
在 XNet 架构中 ， “幻灯片”变成了“长视频” 。 通过引入 Transformer 机器学习架构 ， 融合多个摄像头的数据 ， XNet 不止可以生成实时感知周围车辆、环境的鸟瞰图（也就是大 V 们三句话不离的“BEV” ， Bird’s Eye View ， 实际相当于类似全景影像视图的“上帝视角”） ， 还能通过“特征金字塔”（简称 FPN）预测周围道路使用者接下来大概率会走的轨迹 ， 为接下来决策“自己该怎么走”提供数据基础 。
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