小鵬XNGP駛上快車道：有圖行動自如，無圖摸路直行

第一電動大牛作者汽車之心 2023-04-06 16:09

兩年前，小鵬開啟了從廣州到北京全程高速 NGP 輔助駕駛的遠征挑戰(zhàn)，最終以平均單車 NGP 行駛里程2930 公里、變道超車總次數(shù)6245 次的成績收官。

兩年后，小鵬再次發(fā)起 XNGP 全場景極限挑戰(zhàn)——途經(jīng)廣州、深圳、惠州、杭州、嘉興、最終抵達上海。

與此前不同的是，這一次小鵬的智能駕駛挑戰(zhàn)不再限定高速場景，而是連續(xù)穿越六個城市，不分城區(qū)還是高速場景。

在這一次遠征挑戰(zhàn)上，汽車之心也參與了深圳-惠州地區(qū)的表現(xiàn)，比如面對智能駕駛地獄級難度的深圳區(qū)域，無論是密集車流的博弈，還是高架與地面道路的銜接，小鵬 XNGP 的表現(xiàn)非常流暢。

哪怕是進入無高精地圖的惠州區(qū)域，LCC-L 不僅可以實現(xiàn)紅燈停、綠燈行的體驗，系統(tǒng)還可以根據(jù)車速、路口距離，判定是否能夠在黃燈狀態(tài)下快速通過路口。

簡單來說，這是小鵬 XNGP 全場景輔助駕駛的第一階段，最大的變化無疑是從過去高度依賴高精地圖，到如今無圖城市依然能夠通過 LCC-L 作為降級后的能力補充，而這一版本也已經(jīng)在 3 月底向 G9、P7i 的 Max 用戶推送。

「下一個階段（下半年），小鵬將在無高精地圖覆蓋的城市開放自動變道、超車、左右轉(zhuǎn)的能力?！剐※i自動駕駛中心副總裁吳新宙透露道。

01、XNGP 第一階段：有圖行動自如，無圖摸路直行

從功能定義來看，全場景的輔助駕駛能力是車企們競爭的重點，小鵬將其稱之為 XNGP，即高速輔助駕駛+城市道路輔助駕駛+停車場導航輔助駕駛全場景點到點輔助駕駛功能。

從產(chǎn)品完成度來看，在跨越深圳、惠州兩個城市長達 120 多公里的行駛過程中，無論是高速還是城區(qū)、無論是有圖還是無圖，小鵬 XNGP 都有飛躍質(zhì)的提升。

先從有圖區(qū)域開始說起。

「全程零接管」——這是小鵬 XNGP 在深圳城區(qū)長達 46 公里的智駕答卷。

正常的城區(qū)路段行駛，對于小鵬 XNGP 已經(jīng)不是問題，面對施工區(qū)域、cut in 加塞變道、慢車繞行等情況，系統(tǒng)能夠做出提前預警、靈活應對的表現(xiàn)。

比如以往遇到旁車強行加塞時，小鵬 P5 的反應是「見車就躲」，等到旁車加塞之后留有足夠大的空間，系統(tǒng)才開始緩慢的繼續(xù)前行，而這種過于謹慎的策略導致 CNGP 帶來一定的安全風險。

相比之下，XNGP 只要監(jiān)測到旁車有加塞意圖，除了向左與旁車保持安全車距之外，系統(tǒng)還會主動發(fā)起變道，選擇車流更少的車道繼續(xù)行駛。

事實上，這也正符合人類司機的駕駛風格，在保障安全的情況下，更高效地完成通行。

進入高速路段之后，我們遇到了極具挑戰(zhàn)性的場景——暴雨天氣。

在暴雨天氣下，雨水、前車拉起的水霧、地面積水都會極大程度影響輔助駕駛攝像頭的感知識別，但小鵬 XNGP 不僅可以較為穩(wěn)定地工作，并且上下匝道、變道依舊能夠帶來果斷、順暢的體驗。2

除了暴雨路段，正常情況下的高速 NGP 已經(jīng)表現(xiàn)出很高的成熟度，包含自動變道、上下匝道等功能，干凈利落，絲毫沒有拖泥帶水，并沒有因為安全在便捷和效率上有什么妥協(xié)。

而 XNGP 能夠帶來堪稱「驚艷」的表現(xiàn)，離不開這套系統(tǒng)的代碼重構(gòu)，也就是高速 NGP 2.0 版。

小鵬智能駕駛駕駛工程師透露，高速 NGP 2.0 將會繼續(xù)解決長尾問題，包括變道能力、上/下匝道能力、通行效率等方面。

最后再來看看 XNGP 無圖的表現(xiàn)。

在不依賴高精地圖的情況下，小鵬 XNGP 目前主要實現(xiàn)的是LCC-L（道路居中輔助增強版），能夠帶來紅綠燈識別、啟停，以及無車道線的繞行等場景。

簡單來說，你也可以理解為這是無圖狀態(tài)下的 CNGP 初始版本。

除了自動變道、超車、左右轉(zhuǎn)的場景之外，無論是視覺還是細節(jié)體驗，LCC-L 都能夠做到與 CNGP 一致的水平。

比如對于 SR 可視化界面，面對完全沒有高精地圖的道路信息，LCC-L 已經(jīng)能夠渲染得相當精細，包括曲率、虛實線、斑馬線、停止車道線、車輛、行人等交通元素都能夠以 3D 模型清晰呈現(xiàn)。

總而言之，通過深圳-惠州這一段行程體驗，我們已經(jīng)能夠體驗到從起點停車位到終點停車位的全場景輔助駕駛，包括停車位泊出，到城市道路、高速/快速路，再到城市、最終泊入車位的全場景打通。

這就是小鵬 XNGP 第一階段的能力，最大的亮點無疑是「無圖化」的表現(xiàn)。

工程師透露，目前高精地圖只是覆蓋了主要的城市主干道、次干道和部分支路，比如廣州地區(qū)的 CNGP 高精地圖覆蓋率只有7 成左右，加上部分臨時施工改道的情況，這些以往需要「及時接管」的場景，都可以通過支持無圖的 LCC-L 作為補充。

至于下一個階段的期待，你也可以想象這是無圖狀態(tài)下的 CNGP 進階版本——實現(xiàn)變道、超車、左右轉(zhuǎn)能力。

02、丟掉「導盲拐杖」，小鵬開始自己走路

丟掉高精地圖，正成為頭部公司的共識。

按照業(yè)內(nèi)的說法，現(xiàn)階段車輛的自動化能力，不足以讓其像人類一樣自由地在道路上行動，而激光雷達和高精地圖——前者用于增強自動駕駛的感知能力，后者用于提高自動駕駛的規(guī)劃能力。

通過這兩個傳感器，原本可以幫助車企快速地實現(xiàn)高階智能駕駛功能，但面對地圖鮮度、審核周期長等因素，關(guān)于去高精地圖的議題不斷被行業(yè)提及。

于是行業(yè)開始走上一條「重感知，輕地圖」的技術(shù)路線，包括小鵬 XNGP、華為 ADS2.0、元戎啟行 Driver 3.0、輕舟智航、大疆新一代智能駕駛方案，都是基于 BEV 感知+Transformer 模型，實現(xiàn)端到端的城市 NOA 導航輔助駕駛。

2022 年，小鵬汽車便明確提出，2023 年基于 XNet 深度學習算法的 XNGP 將不再依賴高精地圖，并且此后在公開場合何小鵬多次重申這一去高精地圖化的輔助駕駛方案。

簡單理解，BEV（視覺為中心的鳥瞰圖）是一種以視覺為中心的感知算法，也稱作「上帝視角」，相當于把多個視角的攝像頭圖像，統(tǒng)一通過公共的特征提取器，投影到同一個 BEV 空間里面。

以 BEV+Transformer 為技術(shù)架構(gòu)的智能駕駛方案，通過視覺感知為中心，激光雷達等攝像頭之外的硬件起輔助，將攝像頭和其他硬件采集的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個空間進行融合，再通過 Transformer 模型大量處理數(shù)據(jù)，比如真實車道線識別、判斷可行駛空間等。

通過 BEV 的輔助作用，小鵬讓 XNGP 駛上了「快車道」。

今年下半年，小鵬將在國內(nèi)數(shù)十個城市開放無圖 XNGP 。

至于為什么還不能實現(xiàn)所有地區(qū)開放？——這或許與工程量有關(guān)。

吳新宙表示，中國的道路地區(qū)差異太大，不管現(xiàn)在已經(jīng)完成動態(tài)還是靜態(tài)的數(shù)據(jù)收集，想要實現(xiàn)功能落地至少還要半年的周期。

「每一個城市之間會存在5-10% 的差異度，比如上海的待行區(qū)比其他的城市多，但隨著開放城市的增多，這種差異度會慢慢趨同。」吳新宙補充道。