高階智駕邁向10萬級，何小鵬這次是不是吹牛皮？

今天小編分享的汽車經驗：高階智駕邁向10萬級，何小鵬這次是不是吹牛皮？，歡迎閲讀。

文｜三少爺

短短的一年時間，自帶内卷體質的中國車企已經将搭載城區 NOA 功能的高階智駕車型價格打到了逼近 20 萬元大關。最新的價格标杆是小鵬 G6，三月初，G6 全系車型限時立減 2 萬，其中，高階智駕版的價格不足 21 萬元。

可想而知，20 萬絕對不是終點，随着友商的入局和價格戰的持續，搭載高階智駕系統的車型價格勢必還會一降再降。先降到 18 萬，再慢慢邁向 16 萬？人們在心中默默盤算着合理的下降曲線，" 畢竟科技平權需要時間 "！

不過，現在看來，普及高階智駕的進程也許要大大加速了。因為，在剛剛結束的電動汽車百人會上，何小鵬宣布小鵬汽車将推出 " 年輕人的第一台 AI 智駕汽車 "，進軍 10-15 萬級汽車市場。一杆子降到底？果真如此，AI 智駕汽車可能會加速普及，到那時，高階智駕就真的是飛入尋常百姓家了。

聽過一次又一次的牛皮，耳邊飄過一次又一次虛無缥缈的承諾，穩重的成年人都學到了，不輕信、不盲信是正确解讀中國本土車圈大佬發言的前置态度，那麼，小鵬汽車這次是不是在吹牛皮？

問題的本質，成本控制

是不是吹牛皮，這種容易引發無腦噴和無腦吹的問題可以用另外一個更加嚴肅且更加方便探讨的問題代替，即小鵬汽車有沒有能力實現去年提出的高階智駕系統成本減半？説到底，這就是一個成本控制問題。

一個成功的高科技產品在搭載各項先進技術的同時，必須考慮成本的約束。高階智駕技術向中低價位車型的滲透也将不可避免地遭遇成本問題。那麼，在必須考慮收支平衡的商業世界，高階智駕系統的成本要控制在什麼範圍之内，才能實現滲透率的提升呢？在 2024 年的電動汽車百人會上，何小鵬給出的答案是：高階智駕系統的成本需要控制在 1 萬到 2 萬元之間。

這是一個比較合理的數字，因為，在 2023 年的電動汽車百人會上，大疆車載給出過一個相近的説法：L2+ 智能駕駛系統的成本要控制在 5000 元到 15,000 元之間。以 " 性價比 " 著稱的大疆車載和喜提 " 純電卷王 " 美名的小鵬汽車的説法其實并不矛盾，因為，按照業界通行的劃分自動駕駛等級的方法論，一般将搭載高速 NOA 功能的智駕系統等級标定為 L2+，搭載城區 NOA 功能的智駕系統等級标定為 L2++，實現全場景 NOA 功能的智駕系統等級标定為 L2+++。和大疆車載的説法相比，何小鵬口中的高階智駕含量多了一個加号，多出的 5000 元就在這裏。

圖片來源：大疆車載

降本方案其實是一個明牌，很多讀者朋友可能已經在心裏面搶答了：閹割激光雷達。

車百智庫曾經在 2023 年發布的《自動駕駛全場景商業化應用（2022）》裏估算過小鵬 P5 智駕系統感知傳感器的成本。根據當時的數據，小鵬 P5 感知傳感器系統的總成本為 13,245 元，成本大頭是兩顆 7660 元的激光雷達，激光雷達的成本占比高達 58%。不過，在過去的一年中，激光雷達的價格出現了明顯的下降，成本占比大概降到了一半左右。

圖片來源：車百智庫

去激光雷達的手段可謂簡單粗暴，但是，降本的同時必須遵守保證高階智駕功能基本不降級的前提。如果伴随着成本削減的是功能明顯降級，那還有什麼意義？所以，問題再次發生了轉變：去激光雷達之後，還能不能保得住智駕等級中的 " 加号 "？

在過去的幾年裏，純視覺派和激光雷達派有過多次争論，不過，多數人不過是立場之争，并沒有觸及到問題的本質。要找到到底能不能去激光雷達這個問題的答案，其實可以結合 BEV 和占用網絡這兩個對城區 NOA 功能最重要的技術棧，拆解成兩個問題：（小鵬的）BEV 有沒有做到去激光雷達，（小鵬汽車）是不是能以純視覺方式實現占用網絡？

如果不可以，激光雷達再貴也沒法丢棄，如果可以，激光雷達再便宜，用它又有什麼意義？

小鵬汽車的 BEV 和占用網絡做到了什麼程度，我們可以從他們的技術分享裏去找答案。在 2023 年的 CVPR 會議上，小鵬汽車的前 AI 團隊負責人劉蘭個川做了一次主題演講，介紹了小鵬汽車在過去的幾年中智能駕駛技術上的成果和重大進展。在 BEV 感知環節，劉蘭個川表示 XNet 是一個以視覺為中心的系統，先通過 Backbone 對來自攝像頭的信息進行特征提取，再通過 Transformer 的交叉注意力機制将融合特征轉換到 BEV 空間，下面這張圖顯示，BEV 感知不會用到來自激光雷達的信号，換句話説，XNet 的 BEV 已經實現了去激光雷達，考慮到激光雷達的成本，圖裏的 "cost- effective" 就來自這裏。

圖片來源：小鵬汽車

BEV 可以去激光雷達，那麼占用網絡呢，通用障礙物的感知呢？還是在這次會議上（時間為 2023 年 6 月份），劉蘭個川在問答環節中表示，小鵬汽車在占用網絡裏使用了激光雷達。

激光雷達之于高階智駕的主要作用是通用障礙物的識别。通用障礙物和占用網絡的關系可以這麼來理解：雖然 BEV 識别不出來前方某個物體到底是什麼，但是，激光雷達的 3D 點雲信息明明白白地表示，有個物體在那裏，那裏的空間已經被 " 占用 " 了，被占用的空間大概率不是可行駛區網域。

3D 點雲确實大有作用，但并非必選項。理論上，如果能夠依靠純視覺神經網絡實現對障礙物距離信息的精準估計，激光雷達的權重就可以大大降低，甚至從占用網絡中被排除出去。因為，從第一性原理出發，人類的眼睛（生物形式的感知傳感器）和大腦（生物形式的神經網絡）可以估計距離信息，類比過來，數字形式的感知傳感器（攝像頭）和數字形式的神經網絡只要被訓練得足夠充分，也可以估計障礙物的距離信息。

這個第一性原理，馬斯克在多個場合宣揚了很多遍，不過，原理歸原理，落地歸落地，在特斯拉跑通這種技術路線之前，資源有限的國内車企保持懷疑是合理的。所幸，自動駕駛量產王者、行業标杆特斯拉率先攻堅，驗證了第一性原理，把目光投向國内，自動駕駛行業先驅百度（極越）通過國内首個純視覺占用網絡 OCC 再次确認了這條技術路線。有了兩個行業領頭羊的背書，小鵬汽車毋庸置疑地也要跟進純視覺方案實現占用網絡。

去掉激光雷達，轉向純視覺，可以實現智駕傳感器系統成本減半。不過，為了實現智能駕駛系統總成本減半，小鵬汽車的 XNGP 方案還需要減掉一顆英偉達 Orin 芯片。據有關報道，一顆 Orin-X 的價格在 500 美金左右，是一筆不可忽視的成本大項。

邁向端到端，算力芯片降本

進入 2024 年，國内車企自動駕駛的技術路線再次迎來重要轉變。頭部智駕車企小鵬汽車在名為 " 小鵬真智駕全國都好用 " 的新春啓動發布會上立了一個 Flag：端到端大模型即将量產上車。

據有關媒體報道，不只是小鵬汽車，蔚來汽車和理想汽車也在進行端到端方案的預研。大家一股腦地轉向端到端，大概有三個方面的原因：一是特斯拉充當排頭兵，率先跑通了這條技術路線；二是因為這種技術路線的性能在理論上确實具有更高的天花板；第三個原因則與本文息息相關，端到端可以整合多個小模型，通過 Backbone 的共享，降低計算開銷，實現算力的節約。

對小鵬汽車來説，只有切實降低高階智駕算法的算力需求，才能砍掉一顆 Orin 芯片，現在，擺在面前的一個好答案顯然就是端到端。

在更早之前，它就已經将感知系統由原來人工編碼和神經網絡相結合的形式轉向了全棧神經網絡。