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∏ 文/¢万博ε
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Ö来源：赛博汽车（ID:Cਠyber-car)
小鹏汽车2022年的બ10Ö2&4科技日，下一代智能驾驶系统XNGP是绝对的主角。
85分钟的直⊕播中，将近50分钟的画面都给了Ι一个人——讲到嗓子沙哑的小鹏自动驾驶副总裁吴新宙。Η
从XNGP的新一代Xnet感知架构，到数据收ð集、标注、训练和部署的૨自监督自学习技术છ模型，还有XNGP系统详细的部署时间表。
技术细节足够硬核，Μ且里里外外ࢵ透着一股逐渐特斯拉☺化的味道。
当然，最后Ε还少不了的一个彩蛋是：小鹏Ro»bo৻taxi计划。
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će;¸ XNG▤P技术细节全在这里了
关于XNGP，吴新宙在近50分钟的时间里，分享ⓙ了其与上一代的XPILOT系统的区别，以及软件技术ξ细节。
根据官方ણ的口径，⇒XNGP未来将会成长为一个全场景辅助驾驶的系统，可以在无高精地图的前提下实Κ现高阶智能辅助驾驶功能，最终的能力表现是超过大部分司机。
而XPILOT最终也将实现上述的能力，但最大 的区别在于ૉ，无法脱离高精地૮图的运用。
在XNGP的能力进度表规划上，小鹏希望可以在2023年逐步¿落地全场景辅助驾驶，2025年之后开始向全面自动驾👿驶进发。
也👽因此，ΧXNGP对于小鹏ì来说，可以理解为从辅助驾驶过渡到自动驾驶的最后一款智能驾驶系统，承上启下的意义不言而喻。
所以，这次σ的技术分享，也格外的硬核细致，归结起来一句话，感知进化和数据闭环，两大板块指向一个重ો点——城市场º景的高级别辅助驾驶。
吴◙新宙表示，在城市场景落地高级别辅助驾驶，相对于高速和泊车两大场å景，具有非常大的ⓛ难点。
首先是👽需要面对场景相对更加复杂多变，比较典型的例子是，城市道路错综复杂，主干道和辅路情况更多，–交通参与者的行为不够规范，改道施工比频繁等等。单是改道施工这一条，吴新宙表示，光是广州的路面平均一天就有两起î，一年下来超过500次。
场景的复杂多变，也要⌋求城市高级别辅助驾驶需要⌊具备更强的能力，比如横向操控、੬不确定场景处理和博弈等等。
另外，基于这些Ο难点，吴新宙还对高精地图的使用给出了自 己的判断：城市高级别辅助驾驶，是基于车本ਖ਼身核心的感知能力进行判断。
一定程度上，吴新宙的态度已经能够说明在失去高精地图ⓠ资质后，小鹏现在及未来智能驾驶思维ઐ的Ü转变趋势——重感知轻地图路线。
Ú所以落到感知上，小鹏在这次科技日上推出了新一代的感知架构——Xćd;net。
Xnet的特点就是多相机、多帧数据输入方式，简单理解一下就是，Xnet可×以直接将连续的视频流数据输入深度学习模型当中，然后直接输出在3维空间的结果，本质上是一种前融合的输出方式。而在此之前，小鹏的感知架构是通过多相机单帧的方式输入模型，后期再利‰用算法进Ο行数据融合。
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类比一下，整体类似于特斯拉在去年AI ćb;DAY上分享的基于视频流数据的共享特征多任务型神经网Υ络架构。
ૢ而这种能力带来的ਜ优势是，可以让车辆具备超强的静态环视感知É能力，即时生成高精地图，以此摆脱或者减轻对高精地图的依赖。
动态感知方面，Xn∇et感知架构也具备更强的360度感知，靠近车身的感知盲区得到加强，同时加入了速度感知和意图ય预测，使得系统的博弈能力ࢵ和变道成功率更高。
以上就是小鹏在感知架构方面的最∑新进展–，而感a0;知之后，就是数据的处理和算法部署。
按照数据和算法的迭代关系，吴新宙将小鹏的ા整ਫ个数←据闭环分成4大关节：数据收集、标注、训练和部署。
首先，数据收集层面上，小鹏在近10&#ffe1;万辆的小鹏车型上部署∃了超过300个触发器，可以随时随地将场景数据收集上ટ传。
其次，标注方面ਜ，多相机多帧的输入也意味着数据量的大幅增长。比如训练一个视频流输入的网络，就需要50-100万个短视频，需િ要标志的动态数据数以亿计。
♫为此，小鹏引入全自动的标注系统，对比人工标注，全自动标注系统效率高，过去2000个人一年的标注任务，现在用1É6天左右就能完成，效率可以提升45000倍。另外在数据的质量和信息全面性上，全自动标注系统也更有优势。
关于模型训练的部分，算力庞大的ઐ智算或超ৄ算中心，似乎成为自动驾驶玩家ćc;的共同选择。
就在前不久，小鹏与阿里合作建设扶摇智算中心，据了解⇑，该智算中心的算力可以达到600PFLOPS，原来需要276天才能训练完成的模型，现在可以缩短到11个小š时，效率提升超过600倍。
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最后是算法部署，小鹏在这方面最新的进展是，对Transformer算子做了完全的∏重构。也因此，算法模型的运行效率和算力利用率，得到了非常大的优化。θ
小鹏披露ćb;，重构算子之后，算法的运行时间获ì得2.9倍的增益，运算时间有了⌊20倍的缩减。同时，小鹏还通过剪枝算法，完成了2.9倍的模型加速。
这些数字落实到算力利用率上，吴新宙þ给出了一组数据：原来需要一√颗Orin芯片1.22倍算力Ċc;的模型，只需要用到9%的算力。
而上&#ffe1;面一整个数据处理和算ⓩ法迭代的核心，是一个全闭环、自成长的AI数据体系。
根据吴新宙的介绍，这个AI数据体系可以分成两👽个部分，分别处理真实数据和仿真数据，而体系的核é心则是一个自监督学习的技术网络——黄金⊃骨干模型。
通过这个黄金骨干模型，૧车辆遇到的某个∪corner case，比如异形车辆数据，会自动上传云端，并找出大量的同类真实场景数据输入模Ö型中进行训练。
而仿真数据的ય·处理不同，一些在真实场景罕有的corner case，一旦被采集到就会通过UEⓙ引擎产生具备真值的同类仿真场景，之后再输入到模型进行训练。
同样按照这个流程操作，不↔同之处在于，一些非常难以遇到的cમorner case，在上传之后会通过UਮE引擎产生具备真值的仿真数据。
而这个黄金骨干模型，带来的核心优势就一个字：快。吴新宙表示，通过黄金骨干模型，XNGP技术网络的提升和发布模型训练解耦，新的corner case出现，只需要在现有的基干网络上进行优化，不需要从头训练。好处就是，算法≡的迭代ઐ速度和成本可以大ી幅优化。
以≠®上，就是XNGP的全部细节，在最后，吴新宙还给出了一个One more thing：Robo½taxi。
就在不久之前，小鹏G9通过了封闭道路的自动驾驶测试，目前已获得智能网联汽车道路测试许可。也就是说¡，小鹏G9作为♥Robotaxi的承载车型，上路的牌照已经到手了，下一步就是具体的ⓢ落地上路。
³ ੈ根据规划，小鹏Roૠbotaxi将会在明年或后年出现在广州街头，在有安全员的前提下载客运营。
所有ä关于♨XNGP的软件细节全部讲完了，是不是挺硬核？≅
而消化这些干货的同时，我们也可以发现一个现象，小鹏的智能驾驶软Α件方案，越发的特斯∉拉化了૧。
小鹏XNGP软Π件方案的每一个部分，包括多相机多帧的视频流输入方式、速度感知和意图预测的动态感知、全自动数据标注和自监督自学习模型，甚至是大算力智算‘中心扶摇的建设和自学习，几乎都能在特斯拉近两年的AI DAY上找到对标。
甚至用量ςï产乘用车作为Robotaxi车辆χ，也是马斯克一开始的态度，只是后来这个flag被无限期延长而已。
而这个å现象，已经不单单只有小鹏一家，毫末智α行也是积极的在两Χ家的AI DAY上找相同。
所以是大∂家抄作业，还是英雄所见略同 ，最后都得殊途同归ƿ呢？
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∴XNGP高阶驾驶辅助系઼统，2024年全场景打通
需࠹要注意的是，XNGP目前还是一个期货产品，今年交付的À小鹏G9 MAX版（其他版本仅支持XPILOT）仅有高速NGP、记忆泊车、LCC、智能ਠ泊车等能力。
城市NGP，需વ要等到明年上半年才能上车，届时将有广州ਭ、深圳和上海三座城市支持城市NGPŸ。
到明▥年下半年，XNGP就可以在全国大部分无高࠽精地图城市，落地城市NGP核心的开放变道、Ç超车和左右转功能。
最终，2024年，高速、城²市开放Å道路以及泊车全场景打通，实现车位ࢮ到车位的智能导航辅助驾驶能力，而且是脱离高精地图的那种。
从这个时间规ƒ划表来ਬ看，小鹏重感知轻地图的技术转型，现Υ在还处在早期阶段。
另外，上一代智驾系统XPILOT小鹏也没有放弃迭代，在这次科技日上，吴新宙给出了一个有点复ਯ杂›的更新时间线（瞬间想到了G9发布会上那张让人看不懂的车型组合PPT）。¼
具体迭代φ的迭代节奏，ત请看©下图：
以防¿大家看不懂，这里做个小总结，重点有3个（敲黑⁄Ċb;板敲黑板）：
其一，到2023年下半年，XPILOT将ⓔ会迭代到辅助驾驶能力的天花板，具体表现，应该就是在શ高精地图的支持下实现高速+城市NGP以及记忆泊←车，无高精地图的地区，城市开放道路仅支持LCC基础上的红绿灯识别和车道级导航；
其二，开放高精地图的城市÷，♩只有广Ó州、深圳和上海；
其三，XPILOT能力的集大成者车型将是小鹏P5 E版，想体ੑ验的朋友记得看准÷了再买≠。
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机ਮ器马&am☜p♩;飞行汽车很潦草，语音交互有看点
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智能座舱部分，最大的进⇑展是，小鹏带来了全场景语Ý音2.0。
据何小鹏∉介绍，全场ⓔ景语音2.0首次将MIMO多音区Þ技术应用在车载语音系统上，通过小鹏自研的语音架构，小鹏语音交互在功能上也迎来一些升级。
具体来看，ⓟ主要有以下几点：ⓠñ
首先，全车多路语音流并行处理，支持处理四Ö音区并发、端云一体、实í时流式识别理解、并行指ૣ令等各种功能交织的语音交互请求；
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其次，全车多个音区的上下文理解，同时既维护单人的对话和上下文管理；
最后，去掉唤醒词，语音全程待命，在网络状况较差的条件ρ下，b2;也能实现600૩多项车辆功能控制。
说到机器马和飞行汽车，ø今年的科技日多少有点“槽点大于看点”的意Œ思ú。
小鹏汽车CE⌈O何小鹏在科技日上表示，在过去一年中，对于机器马各个方面进行了诸多探索，比如运动的静谧性如何解决？如何在狭窄的环境♥具备避障能力ⓛ，以及机械臂的多场景应用。
基于这些探索，今年展出的机器马……PPT，较去年来看有了比较大的变化，比如面œ部增加了AR投ò影仪，机器马的ê骨骼和表皮，也应用了更柔软的材料，骨骼材料也是轻量化设计。
这一部分的介绍很短，◙不过何小鹏也在最后留下彩蛋——一个'蒙着布的机器马。
ઢ 希望明年布♣揭开能看见真东西ⓗ。
相比之下，飞行汽车º这一趴，好歹看见了真的验证车。不过与此前的双翼螺旋桨结构不同的是，最新的样车以四翼螺ભ旋桨的面貌出现，何小鹏表示，这 种设计基于飞行稳定性的考量。
同时从放出的量产建模视频来看，四翼螺旋桨应该会保留到将来的ⓢ量产车‘上，同时量产车将同时具备ì陆行和飞行两种行进方式。
这个静止状态，有点像一¸辆机甲化的小鹏P7背ⓨ着一堆旅行箱：
虽然Ω目前还在验证阶段，但何小鹏依然自信，小鹏汇天的飞行ⓕ汽车，将是全球首≡款能飞又能开的飞行汽车。
ધ
👽 期待吃饼~ਖ਼
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