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小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

本文作者:Dude 2020-10-29 15:39
导语:不得不说的是,小鹏选择的这个路段是一条有足够诚意的路段。

小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

10月22日,雷锋网新智驾体验了小鹏的 NGP 工程版。

不得不说的是,小鹏选择的这个路段是一条有足够诚意的路段,从广州南沙花园酒店,途径南沙大桥、虎门大桥、全长87KM。

小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

这是广州至深圳的主流路线,南沙大桥车流量已占珠江口过江总车流量的50%,用一个数字来举例,据广东省交通运输厅统计,仅8月2日—9月2日,南沙大桥日均车流达到12万辆。

与此同时,路上纷纷穿插着大货车和不间断出现的「雪糕筒」,在这种路况之下,小鹏顺利地完成了自主变道、车道保持、自动限速调节、交通锤识别和避让。

值得一提,在将近60分钟的车程里,大多数的时间都是处在自动驾驶的状态。

可以说,这是对领航自动驾驶的全面挑战。在智能汽车的加速赛当中,以特斯拉、小鹏、蔚来等新兴势力崛起是一支不可忽视的力量,在智能驾驶兴起的当下,这一批新造车势力正在引领乃至定义自动驾驶。

在这一批厂商当中,小鹏是将自动驾驶当成是命脉一般的存在。

   

新智驾实地体验

小鹏的 NGP 启动方式非常便利,拨杆往下拨两下就能自动开启,系统会自动识别是否符合开启的条件;

由于提前加入了高精度地图作为 NGP 的核心传感器,在高精度地图扫描之初,就加入了对限速的要求,因此 NGP 也进行自动限速调节。据现场的工程师告诉雷锋网新智驾:现阶段的地图更新速率是三个月一次。

将近30分钟的体验历程当中,NGP 实现了多次自主变道,对于变道的策略,判断的依据主要有两个,第一是导航的数据;第二是来自于速度的数据,系统会计算相邻的两条车道之间的车流速度、以及摄像头和毫米波雷达会检视车道线是否是实线还是虚线,周围的环境是否适宜进行安全变道,从而再进行是否变道的决策。

据实地体验过程中,小鹏的自动驾驶工程师告诉雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾:「 NGP 在开启过程中,会计算周围的所有道路交通参与者的速度。」

  

 整个 NGP 的决策,小鹏做了大量的本土化思考和决策优化。

比如在整个变道的过程中,会进行同步提速,使得整个变道的过程顺畅;更重要的一点是,在中国的高速环境下,大部分的情况,主道和匝道之间都有着巨大限速差,如果没有响应的策略调节,将会在安全以及体验性上,大打折扣。此外,小鹏的NGP 提前2公里进行匝道的换道,并同时进行梯队降速。

在整个高速路段的体验过程当中,不断有施工的情况,有着非常多的雪糕筒(交通椎形筒)以及路障的设置,NGP都成功识别并采取相应决策。

整个的过程,NGP 的决策都非常果断和干脆。而流畅的背后是一整套算法和截止至目前为止最强大的硬件配置在支撑。

在此次的工程版的NGP当中,14个摄像头并没有完全打开,前方2个摄像头打开,左右两侧摄像头打开。据小鹏的自动驾驶工程师告诉新智驾:「P7 的感知范围是 350米,以车为圆心的椭圆形感知范围。」

在新智驾体验将近结束的阶段,也就是——驶离高精度地图覆盖的200米,系统自动降级为 LCC / ACC ,保证车辆是处在于一个受控并且等待用户接管的状态。

高速公路的细分场景非常多,匝道、隧道、修路场景、立体交通当中的定位这些都是构成挑战的自动驾驶场景。据悉,小鹏已经通过了中国的最长高速路段的隧道。

对于一套是否好用的NGP,小鹏的自动驾驶副总裁吴新宙用到了 L4 中人工接管率为评价标准,可见是有足够的信心和底气的。

在1024 的现场,何小鹏也立下了一下目标———2021年的Q1 ,从广州到北京的高速路段,小鹏的 NGP 要做到全程 0 接管。

XPliot的进化和潜力

小鹏 P7的硬件配置是豪华的且超前的。

12 个超声波传感器+5 个高精度博世第五代毫米波雷达、13 个自动驾驶摄像头、1 个车内摄像头、高精度地图、高精度定位;有着强大的计算单元 —— 搭载了英伟达DRIVE Xavier计算单元。

小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

如前文所言,目前这套已经是成熟状态的NGP,只用了部分的摄像头,可以想象的未来的进化空间其实是非常大的。硬件上的预埋,也为未来的进化留下来了非常充分的基础,同时也使得更高阶/更多自动驾驶功能释放成为可能。

小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

和硬件相比,更为核心的潜力和优势在于小鹏是唯二两家全栈自研量产车企。全栈自研的优势在于自主可控,需要配合供应商的地方相对应变小,更为重要的是数据自主。

而更有想象空间的地方在,随着 P7 交付数量越来越多,数据的累积也将会越来越多。

在1024 的现场,吴新宙也表示:「目前的小鹏算法基于数据驱动的。」

随着车辆交付数量的累计,通过影子模式,车辆所收集数据的将会越来多,对于路况的理解将会越来越深,对于corner case 的理解也将会越来越深,后续随着经过大量的仿真,在仿真中不断迭代算法,调优算法,形成一个不断进化的闭环。

事实上,随着时间的推移,算法的优势是边际递减的。数据优势带来壁垒性的优势。

何小鹏在1024的现场,也分享了对于 XPliot 的进化思考,他认为在2020年 — 2022年期间,属于智能汽车的蓄势期,在这个期间XPliot 2.5、XPliot 3.0、XPliot 3.5将会每年升级;

2023年— 2024年则是处于智能汽车爆发年,届时 XPliot 4.0 释放;2025年则是智能汽车的颠覆期, XPliot 5.0 将会达到完全智能的阶段。

小鹏NGP初长成:真·自动驾驶的落地和野望 | 实地体验

总结

小鹏P7 的XPliot 是有足够多的本土化思考和足够好的场景处理能力。

并且在这么短的时间里,达成现阶段的水平,可以说是进化得相当快速。足够前瞻的硬件架构,足够强大的算力,都为后续的进步打下了夯实的基础并且也赢得了比对手更多的时间优势。

与此同时,P7 也面临着部分的市场压力,包括Model 3 的价格的进一步的下探,届时将会形成更为激烈的竞争格局。

目前小鹏对智能驾驶、智能交互的执着已经在其品牌形象上留下了鲜明的烙印,但小鹏所倡导的“智能”往往需要深度体验过后才能形成用户黏性,

因此,如何突破这些来自市场以及品牌爬坡层面的挑战将是摆在小鹏面前的一道难题。

期待一个更好的自动 XPliot 和想象一个因自动驾驶而更加美好的未来。

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