小鹏智能驾驶驶入「无人区」

3月31日，小鹏汽车正式向G9及P7i Max版用户开放XNGP第一阶段能力，这是小鹏XNGP的第一个里程碑。

在拿下第一阶段的战役之后，小鹏还将奔向第二个里程碑，即在今年下半年实现无高精地图的接近CNGP（城市NGP）能力的辅助驾驶体验，这是高阶智能驾驶走向城区的关键，也是高阶智能驾驶开始真正影响用户大部分出行场景的关键。

特斯拉、蔚来、理想、华为、毫末智行等厂商都在城市导航辅助驾驶上奋斗，以寻求更早实现突破，占领技术制高点。

对此，何小鹏充满信心，他在今年3月份接受采访时表示，“我每隔一个月都去坐一次我们自动驾驶的测试车，我也是在去年的三季度末才第一次感觉到我们的城市NGP让我不害怕、不紧张了。在这个基础上，我们再研发一年、稳定一年，我们相信可以把这项功能带给所有的用户。”

无图XNGP三走走

小鹏XNGP对于普通用户来说，不是一个一下子就能理解的概念，根据小鹏汽车的介绍，我们可以将XNGP理解为小鹏这一代整体智能辅助驾驶功能的集合；上一代是XPilot，支持了高速NGP、停车场记忆泊车等功能的落地。

小鹏XNGP最终的目标是：

不依赖高精地图，在全国各个城市都能无缝连接高速、城市、地下停车场等各种场景，实现从起点停车位全程无断点的辅助驾驶体验，不仅可以覆盖城市内的日常通勤、在高速和城市快速路接近零接管，在安全性、道路博弈能力和通行效率上也超过大部分司机。

对于以上描述，我们可以提炼出XNGP的核心要点：

• 不依赖高精地图
• 全场景无断点
• 接近零接管（或者说接近L4）
• 安全、效率达到老司机水平

小鹏汽车对于XNGP的规划是分三步走，每一阶段的重心和核心能力不同，这是小鹏汽车在其2022年1024科技日上立下的阶段性目标：

• 2023年上半年，城市NGP发布，支持广州、深圳、上海；全国范围（所有无图城市）开放识别红绿灯并直行通过路口能力
• 2023年下半年，大部分无图城市开放变道、超车、左右转能力
• 2024年上半年，全场景打通，实现从车位到车位的智能导航辅助驾驶能力

先介绍XNGP第一阶段。

3月31日，小鹏开始推送Xmart OS 4.2.0更新，正式向小鹏G9及P7i Max版用户开放XNGP第一阶段能力：

• 在上海、深圳、广州三座有高精地图覆盖的城市开放CNGP
• 大幅提升全国其他无高精地图覆盖区域的智能辅助驾驶能力
• 第二代SR智能辅助驾驶环境模拟显示系统

第一点的CNGP很好理解，即在高精地图、XNet神经网络、智能驾驶硬件的配合下，实现城市导航辅助驾驶；

第二点的智能辅助驾驶能力，即在无高精地图覆盖的区域，可以体验到在原先LCC（车道居中辅助）增强版之上的进一步加强，新的能力包括：

• 跨线绕行能力
• 识别红绿灯并直行通过路口能力

小鹏汽车自动驾驶中心副总裁吴新宙介绍称，第一阶段能力的得以实现是在去年1024之后，团队付出了巨大的努力，迭代了300多个版本，而300版背后有巨大的工程、研发、测试工作要做。

吴新宙说他是美国FSD beta的深度用户，他认为，在很多地方的处理细腻程度，小鹏的CNGP至少是不输于特斯拉的。对于特斯拉FSD有一天如果能在中国开放，面对中国这样复杂的场景，吴新宙说他其实不是很确定特斯拉的规控能否做到像小鹏同样的自如。

第二阶段，小鹏还没有开始对外释放信息，但预计版本号会是4.4版本，根据吴新宙的说法来推测，预计会在今年1024前后释放。

能力方面，第二阶段将可以在全国大部分主要城市开放无图区域左右转能力，加上变道、超车，在体验上可以接近CNGP，也就是何小鹏在此前采访中所透露的年内50城计划。

这一阶段的核心攻坚将是，无图化。

第三阶段，即完全体的XNGP，在形态上，吴新宙希望能够做到从停车位到停车位的连续体验的高阶辅助驾驶；能力上，可以做到准L4级别的体验，从部分场景，到全场景，都能够接近L4的体验，即无接管。

这一阶段的核心攻坚将是，点到点。

吴新宙称，XNGP是无人驾驶实现前智能辅助驾驶的终极形态。

在CNGP的攻坚中，小鹏汽车也将继续更新高速NGP，大致的做法和特斯拉类似，即用城市能力反哺高速场景。

吴新宙称，全新一代高速NGP将基于XNGP技术架构，结合CNGP带来的研发经验，在安全性、可用性、舒适性、通行效率、交互方式等方面有了大幅度提升。由于没有赶得上4.2版本的更新，预计会在4.3版本向具备XNGP系统的用户开放。

吴新宙说，小鹏自动驾驶部门有非常坚定的信念，要把高速NGP 2.0做成非常接近L4的体验，并极大减少对用户提醒的频率。

小鹏汽车智能驾驶产品高级总监刘毅林则将体验总结为：不磨蹭、不降级、不卡死、不打扰，他表示，相对于上一代架构提升了很多，几个关键指标甚至到了上一代的十几二十倍。

吴新宙则再次引用去年1024上的数据称，城市NGP的代码量是高速NGP的6倍，其中规划控制涨了100倍，用XNGP的技术去做高速NGP，相当于用6倍的代码量去做同样的场景，一定会很“惊艳”。

大杀器XNet能否拿掉高精地图

XNGP中的一个核心技术模块是XNet深度视觉神经网络，这是小鹏区别于上一代技术架构（XPilot）的核心。

XNet是小鹏下一代感知网络的整体架构，基于BEV+Transformer的技术架构。吴新宙称小鹏是国内第一家量产XNet能力的公司，XNet相对于上一代的XPilot，是小鹏智驾水平再往上提升一个大台阶的非常重要的基础能力。

XNet能够将多个摄像头采集的数据进行多帧时序前融合，输出动态目标物的4D信息及静态目标物的3D信息，大大提升智能辅助驾驶，尤其是面对城市复杂场景时的感知、预判、决策、执行的能力和效率。

XNet的输入是多相机多帧，并在三维坐标系下输出下列结果：

• 周围的静态物体，例如对车道线的识别可实现接近高精地图的呈现；
• 输出“可达空间”（freespace）；
• 动态物体识别，对周围360度的物体做检测和跟踪。

其中，当下比较关键的是第一点，在XNet的帮助下，降低了对高精地图的数据依赖，这可以让小鹏快速将XNGP开放到更多的城市。

小鹏对于解决方案非常有信心，吴新宙称，在XNet建图的过程中，目前看起来还没有解决不了的问题。

从高速NGP开始，小鹏一直在与高精地图打交道，吴新宙说“我们知道自己要什么”，对于将视觉网络变成一些必要的高精地图元素，小鹏拥有非常多的经验。小鹏知道自身需求的最小集是什么，并不是去拥有高精地图的所有元素，而是把感知的能力转化到最小集上。

能力方面，XNet可以观测到的信息达8车道、前视100米以上，所以在生成实时地图，以及为预测、决策提供支持方面，小鹏并不担心。

目前4.2版本的实时建图能力，已经可以提供几何输出，例如车道线、停止线、斑马线，以及类似地图物体，但要真正应用在变道、转弯等相对复杂的场景中，包括在道内的规避，其实还是需要语义理解，例如在某些场景下你要知道这段道路和下段道路的连接关系，这其实也是XNGP第二阶段要打的关键仗。

《建约车评》在体验了CNGP和LCC增强版之后，发现这一点在4.2版本的体验上表现的特别明显。

相对于有图的CNGP体验，无图的LCC增强版（注：4.2版本的LCC增强版是XNGP下的功能）目前最大的问题是道路联通能力，也就是在过路口的时候，过路口前的车道线和过路口后的车道线经常不是一条直线，异形、错位的有很多，XNGP对于过路口后即将要进入的车道线需要重新去判断、选择。

有前车的话，优先是跟前车，然后找到自己的车道线；没有前车的话，也需要在过路口之后，再选择正确的车道线，如果走错了道，还需要一些变道的工作。

4.2版本由于缺少语义理解，往往会出现过了路口找不到车道线，不知道怎么开，停在原地发懵的情况，但是在高精地图加持下的 CNGP就基本不存在这个问题。

下半年将更新的4.4版本预计将解决语义理解的问题，同时也将推出无图的左右转功能，这将更具有挑战性，因为前视可以观测前方100米，左右转在某些情况下，没有转过去之前，是无法观测的。

目前，小鹏还没有对外公布这方面进一步的技术细节，我们也期待小鹏在今年1024的时候能有一个更具体的展示，这是拿掉高精地图前非常重要的能力构建。

另外，小鹏还介绍了XNet目前的重点是在Max版本车型上，Pro车型什么时候开始搭载，是部分搭载还是全部搭载，小鹏内部还在讨论中。

接下来的问题都是工程量的问题

回顾以往，小鹏汽车智能驾驶团队认为量产辅助驾驶的不确定性越来越少，最艰难的时刻也已经过去，接下来就是堆「工程量」的事。

吴新宙说，小鹏智驾团队最难的时候在2021年的1024，那时候在P5上做点到点，基本上把能榨干的算力都榨干了，技术上也有很多不确定性的东西。

但同时从另外一面来看，在P5上做CNGP也是一场很重要的战役，这一仗让小鹏积累了很多经验，建立了系统化的工程、研发体系。小鹏汽车自动驾驶中心项目总监马君自信的表示，小鹏的智能驾驶工程化能力领先业界1-2年。

小鹏汽车智能驾驶团队认为接下来的工作，“很难，但没那么难”，最难的时刻已经过去了。

吴新宙说他的底气在于“现在的研发体系已经达到稳态，工程上的不可知性已经越来越少，团队配合的流畅程度也达到了非常好的状态”。

2023年，小鹏汽车智能驾驶团队预计会把主要的进攻方向放在「无图化」的战役上，在攻克之后，小鹏会将XNGP推广到更多的城市。

吴新宙称，无图的XNGP目前之所以还不能批量推送，主要的原因还是「工程量」：

1、车道线感知（XNet静态输出）的语义理解，这一点前文已经提过。

2、未来6个月，小鹏汽车只会在测过的地方向用户开放XNGP，所有

开放的城市都会做全检，然后再释放给用户，原因是中国的道路地区差异太大了，小鹏会在后续的测试中发现越来越多的corner cases。

测试方面，小鹏汽车在软件上线之前，会进行大规模仿真，这是减少路试的有效手段；实车测试方面，小鹏正在推进“百车百城”的测试，通过测试的轻量化来解决问题，即用量产车去测试、用更少的人工去测试。

吴新宙说，小鹏汽车希望每进入一个城市，与之前的城市有5%-10%的差异度，但是随着小鹏做到5个、10个城市以后，差异度会越来越少，未知越来越少，已知越来越多。

进度方面，刘毅林表示，P5发布第一个CNGP大概用了9个月的时间，即2022年9月17日在广州发布；而2023年3月31日，小鹏G9、P7i同时发布了深圳、上海的CNGP，整体速度是加速的状态，随着无图能力的越来越强，开城速度会是一个加速度。

另外主要的工作量就是在预测和规划控制上，这里还有比较大的工程量要解决。

关于深度学习在规划、控制上的应用，吴新宙有明确的观点。

吴新宙表示，接下来小鹏智能驾驶的预测模块，会以深度学习为基础，但是基于规则的运动规划、运动控制，一定会长期存在，可解释性是非常重要的，吴新宙认为，深度学习应用到运动规划、运动控制上，还是有非常大的距离的，这是一个逐步演进的过程。数据驱动的深度学习算法比例会越来越大，但在很长的时间内都不会是全部。

吴新宙在内部给团队定下的规则是，能用数学解决的问题，暂时先不用深度学习网络去解决。他认为，运动规划、运动控制，是非常经典的数学优化问题。深度学习是在规则越来越多、在数学之外要加很多的if else、对语义的要求越来越高，在这种情况下，才是深度学习开始可以介入的地方。

如果要给深度学习画个线，吴新宙判断是在运动规划的上面，运动规划的下面到运动控制，在很长一段时间内，都不会考虑深度学习。

在解决工程问题的过程中，吴新宙心里还有一条准绳，就是降本。

他把一项新技术的应用分为三个阶段：先拼有无，再拼体验，最后拼成本。

对于何小鹏在2022年财报会上提出的自动驾驶降本50%目标，吴新宙表示，他一定会做到。

写在最后

量产智能驾驶在进入城市场景后，头部厂商之间的竞争愈发激烈，由于还没有厂商可以率先大规模的推出城区NoA（导航辅助驾驶），各大厂商都铆足了劲试图打破僵局。

一定程度上，量产智能驾驶已经进入了无人区，进入了未知，这些技术先行者们并没有太多可以参考的对象，都是各凭本事。

与此同时，接近L4的能力何时可以实现，也成了行业争议的话题。

除了激进的先行者们，业内还有另一派偏“理性”的声音，以地平线创始人余凯为例，他认为，“目前售价15万以上乘用车自动驾驶最务实的量产目标是L2+，到2025年在合理性价比下把高速/环线/高架等封闭道路NoA做好体验，给用户带来价值”、“L2++城区NoA技术还需要2-3年技术突破”。

到底是抢占城市NoA的山头，还是先专注做好特定场景的体验，本质上还是对技术的判断、信仰问题。

尽管，小鹏汽车的智能驾驶团队认为，城市导航辅助驾驶从难度上来说，是高速场景的百倍以上，但他们同时也是技术的“乐观派”。

就像吴新宙说的，“最难的时刻已经过去了”、“都是工程量的问题”、“再给我们一点时间”。

文章转载自公众号：建约车评