小鵬自動駕駛無限看齊特斯拉，英雄所見略同？

是抄作業(yè)，還是英雄所見略同？

作者 ｜ 萬博

小鵬汽車2022年的1024科技日，下一代智能駕駛系統(tǒng)XNGP是絕對的主角。

85分鐘的直播中，將近50分鐘的畫面都給了一個人——講到嗓子沙啞的小鵬自動駕駛副總裁吳新宙。

從XNGP的新一代Xnet感知架構(gòu)，到數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練和部署的自監(jiān)督自學(xué)習(xí)技術(shù)模型，還有XNGP系統(tǒng)詳細(xì)的部署時間表。

技術(shù)細(xì)節(jié)足夠硬核，且里里外外透著一股逐漸特斯拉化的味道。

當(dāng)然，最后還少不了的一個彩蛋是：小鵬Robotaxi計(jì)劃。

01

XNGP技術(shù)細(xì)節(jié)全在這里了

關(guān)于XNGP，吳新宙在近50分鐘的時間里，分享了其與上一代的XPILOT系統(tǒng)的區(qū)別，以及軟件技術(shù)細(xì)節(jié)。

根據(jù)官方的口徑，XNGP未來將會成長為一個全場景輔助駕駛的系統(tǒng)，可以在無高精地圖的前提下實(shí)現(xiàn)高階智能輔助駕駛功能，最終的能力表現(xiàn)是超過大部分司機(jī)。

而XPILOT最終也將實(shí)現(xiàn)上述的能力，但最大的區(qū)別在于，無法脫離高精地圖的運(yùn)用。

在XNGP的能力進(jìn)度表規(guī)劃上，小鵬希望可以在2023年逐步落地全場景輔助駕駛，2025年之后開始向全面自動駕駛進(jìn)發(fā)。

也因此，XNGP對于小鵬來說，可以理解為從輔助駕駛過渡到自動駕駛的最后一款智能駕駛系統(tǒng)，承上啟下的意義不言而喻。

所以，這次的技術(shù)分享，也格外的硬核細(xì)致，歸結(jié)起來一句話，感知進(jìn)化和數(shù)據(jù)閉環(huán)，兩大板塊指向一個重點(diǎn)——城市場景的高級別輔助駕駛。

吳新宙表示，在城市場景落地高級別輔助駕駛，相對于高速和泊車兩大場景，具有非常大的難點(diǎn)。

首先是需要面對場景相對更加復(fù)雜多變，比較典型的例子是，城市道路錯綜復(fù)雜，主干道和輔路情況更多，交通參與者的行為不夠規(guī)范，改道施工比頻繁等等。單是改道施工這一條，吳新宙表示，光是廣州的路面平均一天就有兩起，一年下來超過500次。

場景的復(fù)雜多變，也要求城市高級別輔助駕駛需要具備更強(qiáng)的能力，比如橫向操控、不確定場景處理和博弈等等。

另外，基于這些難點(diǎn)，吳新宙還對高精地圖的使用給出了自己的判斷：城市高級別輔助駕駛，是基于車本身核心的感知能力進(jìn)行判斷。

一定程度上，吳新宙的態(tài)度已經(jīng)能夠說明在失去高精地圖資質(zhì)后，小鵬現(xiàn)在及未來智能駕駛思維的轉(zhuǎn)變趨勢——重感知輕地圖路線。

所以落到感知上，小鵬在這次科技日上推出了新一代的感知架構(gòu)——Xnet。

Xnet的特點(diǎn)就是多相機(jī)、多幀數(shù)據(jù)輸入方式，簡單理解一下就是，Xnet可以直接將連續(xù)的視頻流數(shù)據(jù)輸入深度學(xué)習(xí)大模型當(dāng)中，然后直接輸出在3維空間的結(jié)果，本質(zhì)上是一種前融合的輸出方式。而在此之前，小鵬的感知架構(gòu)是通過多相機(jī)單幀的方式輸入模型，后期再利用算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

類比一下，整體類似于特斯拉在去年AI DAY上分享的基于視頻流數(shù)據(jù)的共享特征多任務(wù)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

而這種能力帶來的優(yōu)勢是，可以讓車輛具備超強(qiáng)的靜態(tài)環(huán)視感知能力，即時生成高精地圖，以此擺脫或者減輕對高精地圖的依賴。

動態(tài)感知方面，Xnet感知架構(gòu)也具備更強(qiáng)的360度感知，靠近車身的感知盲區(qū)得到加強(qiáng)，同時加入了速度感知和意圖預(yù)測，使得系統(tǒng)的博弈能力和變道成功率更高。

以上就是小鵬在感知架構(gòu)方面的最新進(jìn)展，而感知之后，就是數(shù)據(jù)的處理和算法部署。

按照數(shù)據(jù)和算法的迭代關(guān)系，吳新宙將小鵬的整個數(shù)據(jù)閉環(huán)分成4大關(guān)節(jié)：數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、訓(xùn)練和部署。

首先，數(shù)據(jù)收集層面上，小鵬在近10萬輛的小鵬車型上部署了超過300個觸發(fā)器，可以隨時隨地將場景數(shù)據(jù)收集上傳。

其次，標(biāo)注方面，多相機(jī)多幀的輸入也意味著數(shù)據(jù)量的大幅增長。比如訓(xùn)練一個視頻流輸入的網(wǎng)絡(luò)，就需要50－100萬個短視頻，需要標(biāo)志的動態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)以億計(jì)。

為此，小鵬引入全自動的標(biāo)注系統(tǒng)，對比人工標(biāo)注，全自動標(biāo)注系統(tǒng)效率高，過去2000個人一年的標(biāo)注任務(wù)，現(xiàn)在用16天左右就能完成，效率可以提升45000倍。另外在數(shù)據(jù)的質(zhì)量和信息全面性上，全自動標(biāo)注系統(tǒng)也更有優(yōu)勢。

關(guān)于模型訓(xùn)練的部分，算力龐大的智算或超算中心，似乎成為自動駕駛玩家的共同選擇。

就在前不久，小鵬與阿里合作建設(shè)扶搖智算中心，據(jù)了解，該智算中心的算力可以達(dá)到600PFLOPS，原來需要276天才能訓(xùn)練完成的模型，現(xiàn)在可以縮短到11個小時，效率提升超過600倍。

最后是算法部署，小鵬在這方面最新的進(jìn)展是，對Transformer算子做了完全的重構(gòu)。也因此，算法模型的運(yùn)行效率和算力利用率，得到了非常大的優(yōu)化。

小鵬披露，重構(gòu)算子之后，算法的運(yùn)行時間獲得2．9倍的增益，運(yùn)算時間有了20倍的縮減。同時，小鵬還通過剪枝算法，完成了2．9倍的模型加速。

這些數(shù)字落實(shí)到算力利用率上，吳新宙給出了一組數(shù)據(jù)：原來需要一顆Orin芯片1．22倍算力的模型，只需要用到9％的算力。

而上面一整個數(shù)據(jù)處理和算法迭代的核心，是一個全閉環(huán)、自成長的AI數(shù)據(jù)體系。

根據(jù)吳新宙的介紹，這個AI數(shù)據(jù)體系可以分成兩個部分，分別處理真實(shí)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)，而體系的核心則是一個自監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)網(wǎng)絡(luò)——黃金骨干模型。

通過這個黃金骨干模型，車輛遇到的某個corner case，比如異形車輛數(shù)據(jù)，會自動上傳云端，并找出大量的同類真實(shí)場景數(shù)據(jù)輸入模型中進(jìn)行訓(xùn)練。

而仿真數(shù)據(jù)的處理不同，一些在真實(shí)場景罕有的corner case，一旦被采集到就會通過UE引擎產(chǎn)生具備真值的同類仿真場景，之后再輸入到模型進(jìn)行訓(xùn)練。

同樣按照這個流程操作，不同之處在于，一些非常難以遇到的corner case，在上傳之后會通過UE引擎產(chǎn)生具備真值的仿真數(shù)據(jù)。

而這個黃金骨干模型，帶來的核心優(yōu)勢就一個字：快。吳新宙表示，通過黃金骨干模型，XNGP技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的提升和發(fā)布模型訓(xùn)練解耦，新的corner case出現(xiàn)，只需要在現(xiàn)有的基干網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行優(yōu)化，不需要從頭訓(xùn)練。好處就是，算法的迭代速度和成本可以大幅優(yōu)化。

以上，就是XNGP的全部細(xì)節(jié)，在最后，吳新宙還給出了一個One more thing：Robotaxi。

就在不久之前，小鵬G9通過了封閉道路的自動駕駛測試，目前已獲得智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試許可。也就是說，小鵬G9作為Robotaxi的承載車型，上路的牌照已經(jīng)到手了，下一步就是具體的落地上路。

根據(jù)規(guī)劃，小鵬Robotaxi將會在明年或后年出現(xiàn)在廣州街頭，在有安全員的前提下載客運(yùn)營。

所有關(guān)于XNGP的軟件細(xì)節(jié)全部講完了，是不是挺硬核？

而消化這些干貨的同時，我們也可以發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象，小鵬的智能駕駛軟件方案，越發(fā)的特斯拉化了。

小鵬XNGP軟件方案的每一個部分，包括多相機(jī)多幀的視頻流輸入方式、速度感知和意圖預(yù)測的動態(tài)感知、全自動數(shù)據(jù)標(biāo)注和自監(jiān)督自學(xué)習(xí)模型，甚至是大算力智算中心扶搖的建設(shè)和自學(xué)習(xí)，幾乎都能在特斯拉近兩年的AI DAY上找到對標(biāo)。

甚至用量產(chǎn)乘用車作為Robotaxi車輛，也是馬斯克一開始的態(tài)度，只是后來這個flag被無限期延長而已。

而這個現(xiàn)象，已經(jīng)不單單只有小鵬一家，毫末智行也是積極的在兩家的AI DAY上找相同。

所以是大家抄作業(yè)，還是英雄所見略同，最后都得殊途同歸呢？

02

XNGP高階駕駛輔助系統(tǒng)，2024年全場景打通

需要注意的是，XNGP目前還是一個期貨產(chǎn)品，今年交付的小鵬G9 MAX版（其他版本僅支持XPILOT）僅有高速NGP、記憶泊車、LCC、智能泊車等能力。

城市NGP，需要等到明年上半年才能上車，屆時將有廣州、深圳和上海三座城市支持城市NGP。

到明年下半年，XNGP就可以在全國大部分無高精地圖城市，落地城市NGP核心的開放變道、超車和左右轉(zhuǎn)功能。

最終，2024年，高速、城市開放道路以及泊車全場景打通，實(shí)現(xiàn)車位到車位的智能導(dǎo)航輔助駕駛能力，而且是脫離高精地圖的那種。

從這個時間規(guī)劃表來看，小鵬重感知輕地圖的技術(shù)轉(zhuǎn)型，現(xiàn)在還處在早期階段。

另外，上一代智駕系統(tǒng)XPILOT小鵬也沒有放棄迭代，在這次科技日上，吳新宙給出了一個有點(diǎn)復(fù)雜的更新時間線（瞬間想到了G9發(fā)布會上那張讓人看不懂的車型組合PPT）。

具體迭代的迭代節(jié)奏，請看下圖：

以防大家看不懂，這里做個小總結(jié)，重點(diǎn)有3個（敲黑板敲黑板）：

其一，到2023年下半年，XPILOT將會迭代到輔助駕駛能力的天花板，具體表現(xiàn)，應(yīng)該就是在高精地圖的支持下實(shí)現(xiàn)高速＋城市NGP以及記憶泊車，無高精地圖的地區(qū)，城市開放道路僅支持LCC基礎(chǔ)上的紅綠燈識別和車道級導(dǎo)航；

其二，開放高精地圖的城市，只有廣州、深圳和上海；

其三，XPILOT能力的集大成者車型將是小鵬P5 E版，想體驗(yàn)的朋友記得看準(zhǔn)了再買。

03

機(jī)器馬＆飛行汽車很潦草，語音交互有看點(diǎn)

智能座艙部分，最大的進(jìn)展是，小鵬帶來了全場景語音2．0。

據(jù)何小鵬介紹，全場景語音2．0首次將MIMO多音區(qū)技術(shù)應(yīng)用在車載語音系統(tǒng)上，通過小鵬自研的語音架構(gòu)，小鵬語音交互在功能上也迎來一些升級。

具體來看，主要有以下幾點(diǎn)：

首先，全車多路語音流并行處理，支持處理四音區(qū)并發(fā)、端云一體、實(shí)時流式識別理解、并行指令等各種功能交織的語音交互請求；

其次，全車多個音區(qū)的上下文理解，同時既維護(hù)單人的對話和上下文管理；

最后，去掉喚醒詞，語音全程待命，在網(wǎng)絡(luò)狀況較差的條件下，也能實(shí)現(xiàn)600多項(xiàng)車輛功能控制。

說到機(jī)器馬和飛行汽車，今年的科技日多少有點(diǎn)“槽點(diǎn)大于看點(diǎn)”的意思。

小鵬汽車CEO何小鵬在科技日上表示，在過去一年中，對于機(jī)器馬各個方面進(jìn)行了諸多探索，比如運(yùn)動的靜謐性如何解決？如何在狹窄的環(huán)境具備避障能力，以及機(jī)械臂的多場景應(yīng)用。

基于這些探索，今年展出的機(jī)器馬……PPT，較去年來看有了比較大的變化，比如面部增加了AR投影儀，機(jī)器馬的骨骼和表皮，也應(yīng)用了更柔軟的材料，骨骼材料也是輕量化設(shè)計(jì)。

這一部分的介紹很短，不過何小鵬也在最后留下彩蛋——一個蒙著布的機(jī)器馬。

希望明年布揭開能看見真東西。

相比之下，飛行汽車這一趴，好歹看見了真的驗(yàn)證車。不過與此前的雙翼螺旋槳結(jié)構(gòu)不同的是，最新的樣車以四翼螺旋槳的面貌出現(xiàn)，何小鵬表示，這種設(shè)計(jì)基于飛行穩(wěn)定性的考量。

同時從放出的量產(chǎn)建模視頻來看，四翼螺旋槳應(yīng)該會保留到將來的量產(chǎn)車上，同時量產(chǎn)車將同時具備陸行和飛行兩種行進(jìn)方式。

這個靜止?fàn)顟B(tài)，有點(diǎn)像一輛機(jī)甲化的小鵬P7背著一堆旅行箱：

雖然目前還在驗(yàn)證階段，但何小鵬依然自信，小鵬匯天的飛行汽車，將是全球首款能飛又能開的飛行汽車。

期待吃餅～

－END－

       原文標(biāo)題 : 小鵬自動駕駛無限看齊特斯拉