先問(wèn)大家一個(gè)問(wèn)題：“你每天上下班通勤時(shí)間多長(zhǎng)？”
據(jù)《2022年中國(guó)主要城市通勤監(jiān)測(cè)報(bào)告》顯示，全國(guó)承受60分鐘以上極端通勤的人口超1400萬(wàn)，其中青年群體有近600萬(wàn)，占比超過(guò)40％。報(bào)告顯示，2021年北上廣深平均通勤距離9.4公里，其中北京平均通勤距離11.3公里，是全國(guó)通勤距離最長(zhǎng)的城市。
現(xiàn)在的車企們，正試圖幫你解決通勤路上最難熬的這段時(shí)光。
早在2015年，特斯拉就推出了FSD（Full Self-Driving，完全自動(dòng)駕駛），號(hào)稱可以在城市街道中進(jìn)行自動(dòng)輔助駕駛。而后，國(guó)內(nèi)的造車大軍也紛紛拿出對(duì)標(biāo)FSD的功能。
于是就有了，華為的ADS、小鵬的XNGP、蔚來(lái)的NAD、理想的NOA。功能名稱百花齊放，但它們的目的都是一致的——通過(guò)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，幫助駕駛員完成從A點(diǎn)到B點(diǎn)的移動(dòng)。
最近，我們就在上海鬧市區(qū)體驗(yàn)了小鵬的XNGP（小鵬的第二代智能輔助駕駛系統(tǒng)）。雖然它最終將我安全的送到了目的地，期間還穿越了上海最堵的延安高架、最繁華的外灘。但這次“車輛自己開(kāi)”的體驗(yàn)，依舊會(huì)讓我覺(jué)得——現(xiàn)階段的輔助駕駛，仍然是一個(gè)“新手司機(jī)”。
01.自動(dòng)駕駛比人更安全？
“未來(lái)，AI（人工智能）一定比人類更會(huì)開(kāi)車?！?/p>
這是小鵬汽車自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙，在3月31日的溝通會(huì)上給出的定論。他進(jìn)而解釋到：“道理很簡(jiǎn)單，因?yàn)锳I對(duì)周圍世界的理解的精細(xì)程度超過(guò)人類駕駛員。比如，我們開(kāi)車的時(shí)候只看到前面有一個(gè)車，跟這個(gè)車的距離是多少，速度多少我們不知道的，但是AI在360度無(wú)時(shí)無(wú)刻不在做這樣的觀測(cè)。”
小鵬汽車自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙
從小鵬汽車內(nèi)部的目標(biāo)來(lái)看，隨著計(jì)算能力和算法能力的提高，他們希望人工智能的“開(kāi)車水平”能夠超越人類老司機(jī)?！熬唧w這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，我希望在2024-2025年中間的某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)?！眳切轮嬲f(shuō)道。
然而，站在當(dāng)下2023年的時(shí)間節(jié)點(diǎn)來(lái)看，小鵬的XNGP體驗(yàn)還處于“新手司機(jī)”的水平。
首先，被加塞的場(chǎng)景中，小鵬突出一個(gè)“能讓就讓”的原則。
在上海南浦大橋上，我就遇到了連續(xù)被加塞的場(chǎng)景。當(dāng)時(shí)我駕駛著G9 Max版行駛在橋上最左側(cè)車道，前方是一輛輕型貨車，系統(tǒng)自動(dòng)留出了較長(zhǎng)的跟車距離。正是因?yàn)楦嚲嚯x太遠(yuǎn)，給了右側(cè)一輛比亞迪加塞的機(jī)會(huì)。加塞期間，系統(tǒng)自動(dòng)減速并向左打方向主動(dòng)讓出位置，對(duì)方順利完成加塞。
緊接著，一臺(tái)滬A牌照的摩托車，快速?gòu)挠覀?cè)完成超越，幾乎是貼著右側(cè)翼子板而過(guò)。
然而，車輛并沒(méi)有對(duì)這臺(tái)摩托車作出任何反應(yīng)，甚至連方向盤都沒(méi)動(dòng)。原本我以為是系統(tǒng)沒(méi)有發(fā)現(xiàn)它，但其實(shí)屏幕上的環(huán)境模擬顯示系統(tǒng)，早已在摩托車處于車輛側(cè)后方時(shí)就鎖定了其駕駛路線。
如果真是老司機(jī)的話，在擁擠的路段下就不會(huì)留出一個(gè)車身長(zhǎng)度的跟車距離。退一萬(wàn)步來(lái)說(shuō)，在遇到旁車有變道意圖或者打啟轉(zhuǎn)向燈的時(shí)候，老司機(jī)都會(huì)先閃燈、適當(dāng)加速試探，以此逼退加塞車。
其次，在行駛路線被阻擋時(shí)，它的處理不夠老練。
在上海外灘時(shí)，我就遇到了兩次Corner Case（邊緣場(chǎng)景）。先是一個(gè)右轉(zhuǎn)的場(chǎng)景，系統(tǒng)選擇走右側(cè)第二個(gè)右轉(zhuǎn)車道，但右側(cè)第一條車道上的右拐車輛突然減速，侵占了系統(tǒng)設(shè)定的行駛路線。恰巧此時(shí)右轉(zhuǎn)的紅燈亮起，車輛及時(shí)剎車并停在了上海外灘最繁華的斑馬線上。
幸虧，執(zhí)勤交警沒(méi)有走過(guò)來(lái)對(duì)我敬禮。
緊接著，還是在外灘上，突然本車道的前方有一輛網(wǎng)約車?？吭诼愤呄驴?，占用了最右側(cè)車道。但系統(tǒng)并未找到機(jī)會(huì)提前向左變道，導(dǎo)致車輛停在原地等待了15秒的時(shí)間，等后方車輛走得差不多了，才慢慢地向左繞過(guò)臨停車輛。
如果真是老司機(jī)的話，在路口右拐的時(shí)，一定會(huì)向左側(cè)找空擋，盡量快速地駛出斑馬線區(qū)域。而在遇到臨停車輛時(shí)，提前換道避讓這應(yīng)該是老司機(jī)的基本操作了。
最后，它的駕駛方式會(huì)嚴(yán)格遵守規(guī)則。
在上海的高架橋上，有許多路段是電子眼限速60km/h。如果真的全程按照這個(gè)限速開(kāi)，你會(huì)被超車超到懷疑人生。而小鵬XNGP系統(tǒng)當(dāng)前的軟件版本，就會(huì)嚴(yán)格按照60km/h的上限行駛。更尷尬的是，如果前車以55km/h的時(shí)速行駛，那么自動(dòng)超車就無(wú)法執(zhí)行。
在延安高架上，我就遇到一輛“上海特產(chǎn)”榮威ie6以60km/h內(nèi)的時(shí)速“龜速”行駛。在它后面跟了有大概一兩公里之后，小鵬的XNGP系統(tǒng)始終無(wú)法自動(dòng)超車。
急性子的我，只能手動(dòng)打下轉(zhuǎn)向撥桿，讓車輛完成一次指令變道。
實(shí)際上，小鵬汽車提出來(lái)的“AI比人類更會(huì)開(kāi)車”觀點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的邏輯應(yīng)該是AI比人更加遵守交通規(guī)則——不爭(zhēng)不搶的風(fēng)格，文明禮貌的習(xí)性，確實(shí)把城市道路中的各類風(fēng)險(xiǎn)降到了最低。但這背后犧牲的是通行效率，增加了用戶路途中的總時(shí)長(zhǎng)。這似乎又與自動(dòng)駕駛解放人類時(shí)間的初衷相違背。
小鵬汽車內(nèi)部做過(guò)測(cè)試，目前的XNGP的通行效率能夠做到人類駕駛員的80%——那么打個(gè)比方，從A點(diǎn)開(kāi)到B點(diǎn)人類駕駛員需要48分鐘，而自動(dòng)駕駛所需的時(shí)間是60分鐘。
既然開(kāi)得比人還慢，為什么要讓車自動(dòng)駕駛呢？
02.你會(huì)把命交給自動(dòng)駕駛嗎？
雖然并不完美，但值得肯定的是，這次我們體驗(yàn)的全場(chǎng)景輔助駕駛系統(tǒng)XNGP已經(jīng)全量推送了。在3月31日，XNGP第一階段能力向小鵬G9及P7i Max版用戶進(jìn)行開(kāi)放——這意味著，它不再是僅供演示的Demo版或者Beta版，而是通過(guò)OTA全量發(fā)布給真實(shí)用戶去使用的一個(gè)新功能。
小鵬G9的用戶在鄉(xiāng)間小路體驗(yàn)XNGP
站在現(xiàn)在這個(gè)節(jié)點(diǎn)去看，小鵬將自動(dòng)駕駛技術(shù)推向市場(chǎng)的節(jié)奏大致是這樣的：第一步是，可用；第二步是，大范圍的可用；第三步是，大范圍的好用。
第一步要實(shí)現(xiàn)“可用”，主要難在工程化。
“在工程化能力方面，我們領(lǐng)先別人一到兩年以上?！痹谛※i汽車自動(dòng)駕駛中心項(xiàng)目總監(jiān)John Ma看來(lái)，工程體系是綜合性能力的體現(xiàn)，高效率測(cè)試，高效率研發(fā)，高效率代碼管控等等?！斑@是我們從積累到現(xiàn)在非常寶貴的財(cái)富?！?/p>
最早，小鵬在G3上通過(guò)自動(dòng)泊車這一最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景入手自研。后來(lái)在P7上擴(kuò)展到高速場(chǎng)景，推出了高速導(dǎo)航輔助駕駛NGP。之后，在P5上把算力壓榨到極限，實(shí)現(xiàn)了部分城市的導(dǎo)航輔助駕駛NGP。經(jīng)歷了三款車型的自我迭代，這才有現(xiàn)在G9和P7i車型上的全場(chǎng)景輔助駕駛系統(tǒng)XNGP。
市面上很多搭載激光雷達(dá)的車型，都號(hào)稱支持城區(qū)導(dǎo)航輔助駕駛，但真正能夠?qū)⒐δ芰慨a(chǎn)并全量推送給用戶使用的，目前在中國(guó)市場(chǎng)上僅有小鵬汽車一家。
吳新宙認(rèn)為，“功能的仗，一仗一仗打，它有一定的難度。但我們特別有底氣的是，小鵬的研發(fā)體系已經(jīng)達(dá)到了穩(wěn)態(tài)，我們?cè)诟鱾€(gè)團(tuán)隊(duì)之間的配合的流暢程度，已經(jīng)到了非常好的狀態(tài)。所以還是那個(gè)調(diào)，工作量很大，但是不難?！?/p>
第二步，大范圍的可用，是當(dāng)前的難點(diǎn)。
現(xiàn)在的城市NGP功能，只在上海、深圳、廣州三座有高精地圖覆蓋的城市開(kāi)放。而在無(wú)高精地圖覆蓋的區(qū)域，只能使用LCC車道居中輔助功能。在激光雷達(dá)的加持下，它雖然能夠完成對(duì)靜止的車輛、錐筒等障礙物的判斷和避讓，但目前還不支持紅綠燈的通行能力。
在上海體驗(yàn)小鵬XNGP的時(shí)候，就明顯能夠感知到高精地圖的存在。因?yàn)樯虾３鞘泻芏嗟缆返淖蠊諒澻嚨朗窃O(shè)置在道路右側(cè)車道或者中間車道，并非全都是在最左側(cè)的。人類駕駛員稍有不注意，就會(huì)走錯(cuò)車道，3分就沒(méi)了。而小鵬XNGP會(huì)更早地規(guī)劃好車道、提前變道，避免走錯(cuò)。
中控屏的高精地圖數(shù)據(jù)顯示右側(cè)沒(méi)有圍欄，但主駕屏的BEV感知到了圍欄的存在，并劃出了紅色的邊界。
高精地圖，則是為車輛的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供道路先驗(yàn)信息。除了縱向加減速、橫向轉(zhuǎn)向之外，最重要的就是可預(yù)知車道線、道路標(biāo)識(shí)牌等交通要素的位置，提前作出變道的動(dòng)作。在《特斯拉看不上的高精地圖，華為當(dāng)個(gè)寶》一文中，我們已經(jīng)深度討論過(guò)，高精地圖當(dāng)前面臨的鮮度、監(jiān)管、成本等問(wèn)題。短期內(nèi)，高精地圖很難實(shí)現(xiàn)全國(guó)城市道路的覆蓋。
丟掉高精地圖這根“拐杖”，小鵬拿出了XNet深度視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
吳新宙表示，感知能力是實(shí)現(xiàn)在無(wú)圖區(qū)域?qū)Ш捷o助駕駛的第一步。感知的XNet深度視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這也是中國(guó)首個(gè)且唯一量產(chǎn)的BEV感知（Bird's-eye-view Perception）。
小鵬上一代的軟件能力，是通過(guò)多相機(jī)單幀做深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再通過(guò)大量的邏輯和算法把信息融合起來(lái)，以產(chǎn)生360度的感知。而XNet則是多相機(jī)多幀，把來(lái)自每一個(gè)相機(jī)的視頻流，直接注入到一個(gè)大模型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)里，再讓它直接輸出BEV視角下的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息。
比如動(dòng)態(tài)目標(biāo)物的4D信息（如車輛，二輪車等的大小、距離、位置及速度、行為預(yù)測(cè)等），以及靜態(tài)目標(biāo)物的3D信息（如車道線和馬路邊緣的位置）。特別是對(duì)于靜態(tài)的環(huán)境來(lái)說(shuō)，這意味著XNGP將會(huì)擁有超級(jí)強(qiáng)大的環(huán)境感知能力，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是——它擁有了實(shí)時(shí)產(chǎn)生高精地圖的能力。
“BEV的感知的源頭確實(shí)是特斯拉當(dāng)時(shí)提出的，大家都在跟進(jìn)?！痹诤聊┲切屑夹g(shù)副總裁艾銳看來(lái)，BEV最大的好處是終于把所有的傳感器都同時(shí)用上了，形成了360度的視野。“在跨傳感器的時(shí)候沒(méi)有之前大家老說(shuō)的遮擋或者截?cái)鄬?dǎo)致的各種各樣的問(wèn)題。所以在整個(gè)準(zhǔn)招、測(cè)量方面的效果，現(xiàn)在看起來(lái)是，BEV比之前每個(gè)傳感器單獨(dú)做的確實(shí)要好很多?！?/p>
第三步，從大范圍可用到大范圍好用，這需要漫長(zhǎng)的“打怪升級(jí)”過(guò)程。
在人為輸出的規(guī)則上，小鵬已經(jīng)開(kāi)始摳細(xì)節(jié)了。比如，在通過(guò)綠燈的路口時(shí)，XNGP依舊會(huì)適當(dāng)降低速度，再跨越路口的停止線。再比如為了提升剎車時(shí)的舒適性，小鵬就會(huì)借助博世iBooster（電控剎車助力系統(tǒng)）來(lái)控制減速。甚至于，因?yàn)樾※iG9和P7i車型尺寸的不同，研發(fā)團(tuán)隊(duì)會(huì)控車策略上有針對(duì)性進(jìn)行調(diào)校，避免同樣的算法在SUV上會(huì)造成剎車點(diǎn)頭。
但這，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)談不上實(shí)現(xiàn)一套好用的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。在引入深度學(xué)習(xí)之后，自動(dòng)駕駛技術(shù)其實(shí)已經(jīng)從高精地圖這樣的基建問(wèn)題，轉(zhuǎn)變成人工智能問(wèn)題。那么，其解題思路就變成了“喂數(shù)據(jù)”。
特斯拉CEO埃隆·馬斯克最近就表示，“為了獲得足夠多的潛在嚴(yán)重事故的訓(xùn)練案例，特斯拉不得不在仿真環(huán)境中生成案例來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因?yàn)楸M管現(xiàn)在FSD Beta車隊(duì)的運(yùn)行里程達(dá)到了100萬(wàn)英里/天，但這類案例實(shí)在太少?！?/p>
吳新宙也提到：“仿真數(shù)據(jù)也是我們持續(xù)建設(shè)的中后臺(tái)能力，所以我們現(xiàn)在所有的軟件上線之前都會(huì)經(jīng)過(guò)大量的仿真數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，然后再上實(shí)車。”此前，小鵬還在烏蘭察布建成中國(guó)最大的自動(dòng)駕駛智算中心，使AI模型訓(xùn)練效率提升602倍。
可見(jiàn)，特斯拉在自動(dòng)駕駛上的那些絕招，小鵬都get到了。
03.寫(xiě)在最后
至于在自動(dòng)駕駛這條路上，誰(shuí)更勝一籌，小鵬汽車自動(dòng)駕駛副總裁吳新宙的回答是這樣的：
“我在美國(guó)也是深度FSD用戶。在很多的地方的處理細(xì)膩程度，我覺(jué)得我們的城市NGP，或者未來(lái)的XNGP至少不輸?shù)摹．?dāng)然如果FSD某一天在中國(guó)開(kāi)放的話，面對(duì)中國(guó)這樣復(fù)雜的場(chǎng)景，我也不是很確定，他們（特斯拉）的規(guī)控是不是能做到像我們同樣的自如?！?/p>
放眼國(guó)內(nèi)的其他玩家，小鵬表示自己沒(méi)有危機(jī)感。
“跟國(guó)內(nèi)的友商比，我相信大家都會(huì)認(rèn)同我們是毫無(wú)疑問(wèn)在第一陣營(yíng)?！眳切轮嬲J(rèn)為，作為一個(gè)綜合實(shí)力的體現(xiàn)，在有圖和無(wú)圖的能力方面，現(xiàn)在XNGP能夠達(dá)到狀態(tài)目前是行業(yè)領(lǐng)先的?！拔覀兊念I(lǐng)先不光在位置上，而且在速度和加速上，我希望通過(guò)我們的努力，接下來(lái)能夠看到擴(kuò)大的領(lǐng)先地位?！?/p>
當(dāng)然，一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題擺在小鵬面前。2023年第一季度，這家公司交付了18,230輛車，其中3月交付了7,002輛車。而作為對(duì)比，特斯拉一季度在全球范圍完成超過(guò)42.2萬(wàn)的交付量，其中3月在中國(guó)就交付了近8.9萬(wàn)輛車。但截止目前，特斯拉完全自動(dòng)駕駛FSD Beta的全球選裝率僅為10%。
顯然，特斯拉并不是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛功能超前而賣得好。而在補(bǔ)貼政策和市場(chǎng)紅利褪去之時(shí)，小鵬汽車尚未習(xí)得特斯拉的銷量密碼。