今天小編分享的汽車經驗：小鵬智駕「三級跳」，歡迎閱讀。
提起小鵬汽車，大家似乎第一個想到的就是智能駕駛。
前段時間，小鵬車友圈傳出這樣一件趣事：小鵬 G9 雖然銷量不高，但是整個上海的租車資源非常緊俏，諸多車企都想租一台小鵬 G9，作為研發的對标驗證車型。
這也從側面說明了小鵬智駕技術被認可的程度。
俗話說，羅馬不是一天建成的。已經成為智能駕駛行業标杆的小鵬汽車，究竟是如何逐年迭代智能駕駛的？他們對于未來的智能駕駛技術又有怎樣的預期呢？
01
智能駕駛 " 三級跳 "
自 2018 年起，小鵬汽車就開始逐步布局智能駕駛上下遊技術，掌握視覺感知、傳感器融合、決策、規劃、控制等一系列核心能力，建立迭代 Xpilot 高級輔助駕駛系統，以期實現智能駕駛方案全棧自研。
同年，小鵬汽車 Xpilot2.0 智能輔助駕駛系統正式落地，能夠提供單車道輔助駕駛、自适應巡航等功能，開啟了智能駕駛領網域探索之路。
彼時，量產版本小鵬 G3 還錨定了輔助泊車功能，在市場中收獲了用戶的關注度。而在此之前，小鵬 G3 前後一共花了四年的時間，迭代出 3 個測試版本，足以看出小鵬對于輔助駕駛的關注。
此後，2019 年，小鵬汽車 L2 級行車輔助系統 Xpilot2.5 成功實現量產應用，能夠提供自動輔助駕駛、自适應巡航、ACC 智能巡航、車道居中輔助、自動變道輔助等功能。
2021 年，小鵬汽車又推出了 Xpilot3.0，可以實現高速 NGP 功能。此後，Xpilot3.5 推出，開始提供覆蓋城市路況的 NGP 功能，擁有紅綠燈路口通行、城市路況超車、定制化跟車、自動限速調節和環島通行能力等。
2022 年，小鵬汽車城市 NGP 功能，正式推送給用戶。而首發城市 NGP 功能的車型即是小鵬 P5。小鵬 P5 也是全球首款搭載激光雷達的量產智能汽車。P5 選擇了大疆車規級雙激光雷達 Livox-HAP，采用棱鏡式掃描方案，能達到較高的點雲密度（等效 144 線）。
值得一提的是，小鵬 P5 使用了 30TOPS 算力的英偉達 Xavier 芯片，就實現了城市 NGP，這在當時也算是一個創舉，即使放到現在也仍有其先進性。
同期，Xpilot 4.0 在 G9 車型上搭載，在硬體全面更新的情況下，将提供全場景輔助駕駛功能。小鵬汽車表示，城市 NGP 的代碼量達到了高速 NGP 的六倍。
在硬體技術上，小鵬汽車采用了高清攝像頭、毫米波雷達、激光雷達及高精度定位的多感知融合硬體的搭載策略，堅持以視覺為核心，并融合激光雷達以實現安全冗餘。
比如，高速 NGP 功能僅依賴攝像頭，而城市 NGP 功能則需要在攝像頭的基礎上融合激光雷達。
此外，随着 Xpilot 輔助駕駛系統持續更新迭代，為滿足相關算力需求，小鵬持續引進性能更高的芯片。
小鵬 Xpilot 2.0 及 Xpilot 2.5 采用 Mobileye EyeQ4 芯片，采用 28nm 工藝制程，算力為 2.5TOPS。
随着輔助駕駛系統更新至 Xpilot 3.0 及 Xpilot 3.5，小鵬開始使用英偉達首次推出的車規級芯片 Xavier，能用于支持 L2 級的輔助駕駛。到 Xpilot 4.0 階段，小鵬将算力平台更新為英偉達 Orin-X 芯片，算力高達 254TOPS，能支持 L2-L5 級自動駕駛功能。
按照小鵬汽車内部的規劃：2022 年，他們已經完成了智能輔助駕駛上半場核心能力的建設，完成了三大拼圖的創立。
這三大拼圖分别是高速 NGP、記憶泊車 VPA 和城市 NGP。
02
智能駕駛 " 下半場 "
" 在城市 NGP 發布之後，我們的用戶 90% 的時長都可以享受到我們智能輔助駕駛的一個便利了。
那如何才能到達最多的 100%，那這就是我們智能駕駛的下半場需要去解決的問題，下半場主要的功能我們叫做全場景 NGP。" 在年初的行業交流會上，小鵬汽車自動駕駛高級專家陳林這樣判斷。
全場景輔助駕駛，即 XNGP，是小鵬第二代智能輔助駕駛系統，包含從起點停車位到終點停車位全程使用輔助駕駛的能力：從停車位泊出，到城市道路、高速 / 快速路，再到停車場内部道路等，最終泊入車位都可以使用智能駕駛輔助系統。
我們可以把它看成是無高精度地圖區網域的導航輔助駕駛，目标是在高速 / 城市道路實現零接管，在安全性、道路博弈能力和通行效率上超過大部分司機。
在此基礎上，XNGP 就可以形成一個用戶基本上 100% 的時長都可以使用的智能輔助駕駛系統，覆蓋大部分用戶日常用車的實際場景。
可以用三個 " 全 " 來形容 XNGP，即 " 全國都能用、全程都能用、全天都能用。"
XNGP 的實現需要以傳感器、算力芯片等硬體以及 XNet 為代表的軟體及 AI 體系作為支撐。
硬體方面，小鵬汽車的車端算力已經從之前的 Xavier 30TOPS 的芯片已經更新到 508TOPS，并搭建了 600PFLOPS 算力的扶搖超算中心提供雲端算力支持。
軟體及 AI 體系方面，小鵬從 2021 年下半年開始構建基于 Transformer 的 BEV 視覺感知系統 XNet。
XNet 可通過将多個攝像頭采集的數據，進行多幀時序前融合，輸出 BEV 視角下的動态目标物的 4D 信息（如車輛速度、運動預測等）和靜态目标物的 3D 信息（如車道線位置等），利用神經網絡實現端到端數據驅動算法迭代。
舉個例子，得益于 XNet 技術，2022 年，小鵬汽車完成了全自動的标注系統，2000 人 / 年的标注，只需要 16.7 天就可以完成。
更為關鍵的是，XNet 通過超強環境感知能力降低對高精地圖的依賴，從而避免獲取高精地圖所需的昂貴成本以及嚴格的資質審查，能夠降低對雷達等價格更高的傳感器的依賴，進一步降低小鵬智能駕駛方案的成本，加速小鵬 XNGP 技術滲透率的提升。
此外，影子模式、仿真等技術也為 XNGP 模型的訓練提供大量素材。有數據顯示，截止 2022 年底，小鵬汽車已經擁有 5000 萬公裡的仿真行駛裡程，相應的場景超過 2 萬個，每一行代碼的發布都會經過這些仿真的測試才能出去。
我們可以梳理一下小鵬汽車智能駕駛下半場的 AI 技術體系：量產車車隊去采集數據，經過全自動化的标注過程，再經過扶搖自動駕駛計算中心訓練，最後就可以部署到車子上。
至于 XNGP 的下一步量產時間，陳林表示，2024 年，我們會把所有的場景打通，實現車位到車位的智能導航輔助駕駛能力。
當然，如果說 XNGP 是輔助駕駛的最終形态，那麼小鵬汽車自動駕駛目标仍然是 L4、L5。
據了解，小鵬汽車已經獲得國内 " 智能網聯汽車道路測試 " 牌照，并且其軟體優化後、硬體零改裝的量產車已經通過了自動駕駛封閉道路的測試，這也是國内首例。
據了解，在扶搖架構支撐下，小鵬智能駕駛領網域 XNGP 的綜合研發效率将提升 30%，車型适配成本将降低 70%。
在已落地的北上廣深所有可用城市 NGP 的路段中，小鵬城市 NGP 的裡程滲透率達到 62%，每百公裡緊急接管次數僅為 0.65 次，效率已接近人類司機 90% 的水平。
而在無高精地圖的城市布局上，2023 年底小鵬有望在 50 座城市提供類似城市 NGP 體驗。
或許，何小鵬曾經的狂言—— " 小鵬智能的速度和加速，遙遙領先、沒有對手 "，并非是一句空話。
