今天小編分享的汽車經驗：3天狂奔2000公裏，小鵬XNGP真比人類會開車？，歡迎閲讀。
在剛剛結束的第二十屆上海國際車展上，小鵬汽車的展台可以説是亮點頗多。不僅發布了全新的 SEPA2.0 扶搖架構，也帶來了旗下首款轎跑 SUV ——小鵬 G6。作為新架構下的首款戰略車型，小鵬 G6 除了造型設計方面令人眼前一亮之外，自然也是搭載了小鵬汽車引以為傲的 XNGP 智能駕駛輔助系統。
對于 XNGP 的技術進步，AutoLab 一直都有持續關注。就在本月初，我們特地用了 3 天時間，駕駛小鵬 G9 和 P7i 從廣州出發，全程盡可能使用 XNGP 一路向北途徑深圳、贛州、杭州，最終抵達上海。這趟近 2000 公裏的極限遠征，讓我們對于目前 4.2.0 版 XNGP 的能力有了一次全面的體驗！
在這次行程中，我們經歷了暴雨的侵襲、午夜的高速、逆行的兩輪、各種奇葩加塞和違停……還特地在贛州和杭州兩座沒有完成高精地圖采集的城市進行了 " 附加測試 "。如果讓 AutoLab 用一句話來形容 XNGP 在這次極限遠征中的體驗，那就是：你只管看路，剩下的交給 XNGP！
XNGP 的「X」，究竟代表了什麼？
説起 NGP，相信大家都不會陌生。毫不誇張地説，NGP 對于小鵬汽車的重要程度，就像麥當勞不能沒有巨無霸。那麼從 NGP 到如今的 XNGP，小鵬汽車的智能輔助駕駛到底進化到了哪一步呢？
首先，XNGP 不再局限于單一場景，而是全場景功能的集合！在已完成高精地圖采集的高速和城市，毫無疑問是由高速 NGP 和城市 NGP 來完成。而在沒有高精地圖的區網域，XNGP 則可以提供 LCC-L（車道保持增強版）。至于停車場，則可以交由 VPA（停車場記憶泊車）來解決。
此外，根據小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙最近的一次分享，XNGP 的目标是在明年可以帶來從停車位到停車位的連續體驗，在能力上可以做到準 L4 級别。并且他還表示：在真正的無人駕駛實現前，沒有接管是智能駕駛輔助的終極形态。
而談到接管，XNGP 在這趟極限遠征中的表現确實給 AutoLab 留下了深刻的印象。同時，也讓我們對 XNGP 在未來還能帶來多少未知的新奇體驗感到期待。不得不説，「X」真是一個神奇的字母！
用 XNGP 跑高速，真能實現「零接管」？
在這次的極限遠征中，一共經過了 1544 公裏的高速路段。由于想更充分地體驗城市 NGP 以及 LCC-L 在沒有高精地圖的區網域的表現，因此高速路段被盡可能地壓縮到了晚上。好巧不巧的是，這次的遠征恰好又趕上了華南地區的連續暴雨。
深夜 + 暴雨 + 高速，可視距離受限以及路面積水帶來的反光都是大問題，即便是經驗老道的老司機也可能會擇日再出發。但如果 XNGP 想要實現随時随地、全場景可用的終極目标，那麼這段地獄難度的行程值得一試。
可以看到，即便是在難度最高的深圳到贛州路段，接近 350 公裏的路程中也僅僅出現了 3 次接管。其中有一次還是因為臨時修路擺放了裝桶導致的，即便是人駕遇到這樣的情況也難免高度緊張。
而在廣州到深圳、杭州到上海這兩段在白天晴朗環境下跑完的高速路段中，「零接管」是真的可以有可能實現的。并且在效率方面，通過多角度機位的 BEV 可以獲得更多的路況信息，在選擇變道超車的時機方面自然也更聰明，避免了無效變道帶來的不良體驗。
至于安全性，在面對有些大車司機的豪橫加塞時，NGP 如今的識别效率和反應速度也都有了明顯提升。除了最基礎的減速避讓，也可以在條件允許的情況下變道反超，表現更接近于人類司機的反應。
XNGP 征服城市，不止依靠「高精地圖」？
事實上，早在 2021 年的 1024 小鵬汽車科技日上，小鵬汽車就已經推出了第一版的城市 NGP。但一直到去年 9 月中旬，小鵬汽車才正式官宣在廣州開放了城市 NGP。這背後最主要的原因之一就是高精地圖的采集和過審，而這還是在小鵬汽車的老家廣州……
對此，小鵬汽車也給出了自己的解決方案，那就是基于 BEV 感知的 XNet 深度視覺感知神經網絡。BEV（Bird's Eye View）可以理解為遊戲中常説的 " 上帝視角 "，而 XNet 正是通過對車輛自身攝像頭所采集的真實環境數據進行匯總，随後再利用 Transformer 模型進行大數據的處理，最終以 " 上帝視角 " 實現對真實車道線的識别、判斷可行駛空間以及對道路上各種動态元素的顯示。
以這段在深圳華強北的路口為例，不僅人流量大、各種非機動車的逆行和亂入可以説是讓整個路口的復雜程度高到令人發指。通過儀表可以清楚地看到，有了 XNet 加持的小鵬 P7i 幾乎完整地還原了當時車輛周圍的所有信息。
同時在體驗方面，如今的 4.2.0 版本的 XNGP 即便面對 " 貼身肉搏 " 的非機動車，也不再輕易觸發點刹，而是會通過語音提示讓用户去建立一種信任感，這一點進步非常明顯。
因此，對于擁有了高精地圖的廣、深、滬三座城市，XNGP 可以在擁有超強感知能力的基礎上時刻與後台的高精地圖進行對比。即便高精地圖與實際路況出現偏差，整體的使用體驗也不會出現明顯的割裂感。
在近 150 公裏的城市路段中，只出現了 2 次緊急接管的情況。相對而言，XNGP 在上海的體驗目前是三座開通了城市 NGP 中較弱的。這可能也與不同城市的道路環境有一定關系。舉個例子，像北橫通道這樣的超長隧道就屬于是 " 上海地方特產 " 了，這對于慣導定位計算提出了很高的要求，而廣州、深圳同樣也有各自不同的道路特色。
想要在每個城市都跑出優秀的體驗，離不開大數據模型的學習和積累。這就像是做一盤雞，要讓廣東人、江西人、四川人、上海人、東北人都愛吃，難度有多大大家可想而知。但好在，起碼在安全性方面，XNGP 在上海的表現依然達到了可用的狀态。相信依照小鵬汽車目前對于 XNGP 的更新迭代速度，追上廣、深只是一個時間問題。
除了廣、深、滬三座城市體驗了基于高精地圖的城市 NGP，這次遠征中 AutoLab 也特地在贛州和杭州兩座城市體驗了 XNGP 在 " 無圖城市 " 中 LCC-L 的表現，主要考驗對于紅綠燈的識别能力。
通過數據匯總可以看出，在近 50 公裏的路程中，LCC-L 對于紅綠燈的綜合識别成功率已經超過了 93%，還是非常令人驚喜的。有意思的是，當車輛在路口但無法确定當前是否為綠燈時，還會主動提示駕駛員可以通過輕踩油門來确認是否通過該路口。
寫在最後
作為造車新勢力的一員，小鵬汽車毫無疑問是在智能駕駛輔助方面投入最多的品牌之一。從去年的 1024 小鵬汽車科技日到這次的小鵬 XNGP 極限遠征，近半年的時間裏，XNGP 的軟體代碼已經迭代了超 300 個版本。而當你讀完這篇文章的時候，XNGP 可能又已經完成了數十版的更新。
對于已經邁入研發快車道的小鵬汽車來説，想要在年内完成全國大範圍推廣 XNGP 是勢在必得。而 AutoLab 也已經開始期待明年的 XNGP 極限挑戰，是否真的可以實現從車位到車位的全場景、零接管呢？AI 比人類更會開車的日子，就要來了！
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