小鵬汽車智能輔助駕駛量產之路

小鵬汽車智能輔助駕駛量產之路
車網中國 心平

2023年7月5日-7日，由中國汽車工業協會主辦的第13屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。本屆論壇以“新時代 新使命 新動能——助力建設現代化產業體系”為主題，設置“1場閉門峰會+1個大會論壇+16個主題論壇+N場發布”共18場會議及若干發布、展示、推廣等活動，旨在凝聚各方力量，形成發展共識，為建設現代化產業體系貢獻汽車行業的智慧和力量。其中，在7月6日下午舉辦的“主題論壇五：智能網聯汽車產業新趨勢與未來發展”上，小鵬汽車算法專家劉德浩發表精彩演講。以下內容為現場演講實錄：

大家下午好！我是來自小鵬汽車自動駕駛中心的劉德浩。

今天很高興跟大家分享小鵬汽車做自動駕駛的探索。自動駕駛也是很老的概念，如果你把自動駕駛和AI人工智能的發展聯系在一起，可以看到他們之間有很高的相關性。

AI一詞大概在1947年被第一次提出來，到了上世紀50年代出現了第一個無人車項目，Stanford Cart, 當時花了大概十年的時間做了一個東西，具備了現在意義上自主避障、自主尋路的功能，只是走得很慢，可能走1米要花10分鐘。之后在相當長的一段時間里，人工智能、深度神經網絡的發展一波三折，尤其是在上世紀90年代證明淺層神經網絡不具備處理簡單異或問題的能力，那個時間段人工智能領域主要在做SVM、決策樹等東西，神經網絡在那時處在最低谷的時候。

直到2012年，Alex Net網絡的出現，證明了深度神經網絡在視覺領域很好的應用能力。在這之后，基于深度神經網絡技術的視覺為主的自動駕駛方案發展非?？?，很多以視覺為主方案的公司，特斯拉、小鵬汽車都在這個時間段里逐漸發展起來。2012年的時候，特斯拉和Mobileye有合作，2014年做出了第一代產品Autopilot，到現在已經發布了FSD。

小鵬汽車在這一領域先是發布了泊車產品，又發布了高速NGP、城市NGP，各種各樣具有高級別的智能輔助駕駛能力的產品，后續也會發布XNGP、AI代駕。

前段時間在人工智能領域特別火的ChatGPT，讓我們看到了曙光，用大模型去做端到端自動駕駛，以前的自動駕駛軟件都是分模塊做的，有很多模塊，像感知、定位、規劃、控制，感知告訴我周圍的動靜態環境是什么樣的，定位告訴我在哪里，感知和定位合起來建立良好的車路模型，在車路模型里做決策預測，規劃出來一條運行軌跡，并通過控制沿著軌跡行走。如果將來能做端到端的產品，至少在軟件復雜度上會更好。

業內怎么做自動駕駛？一般來說有兩條路徑：

第一條自下而上，通過充分的量產和經營低等級的自動駕駛能力，過程中通過量產積累大量數據，實現數據閉環，實現技術迭代，從而逐漸向更高級別的能力演進。最最關鍵的關鍵詞是“量產”，一定要量產，如果沒有量產就沒辦法積累大量的數據解決長尾問題。因為要做量產，所以成本要可控，魯棒性和安全性也必須得到保證。

第二條是自上而下的方式，直接定位到L4甚至L5的級別，高舉高打，一上來就要做到無人，要把人給干掉，所以最大的關鍵詞是“無人”。這種方式的商業化途徑是特定運營場景，封閉或半封閉的場景。當然，最大的主要挑戰是99.999%的問題，因為要做到100%的無人非常困難。

一般主機廠采用的方式是量產自下而上，我們要以低成本、高魯棒性的硬件架構，實現強大的功能。要適應中國本土化路況及駕駛習慣，為消費者交付高可用性、高場景好用的輔助駕駛產品。

小鵬汽車隨著車型，逐漸發布了高級別的輔助駕駛能力，2019年隨著G3發布的是自動泊車的能力，2020年的P7發布的是高速NGP和記憶泊車的能力，2021年首發了城市NGP，在城市里具備L2+、L3-類似的能力?，F在是G9及剛剛發布的G6，在今年年底會逐漸推出全場景NGP及AI代駕的能力，并且會在這些車型上逐漸實現不依賴高精度地圖。

自動駕駛已經到了從上半場到下半場的拐點，所謂自動駕駛的上半場是冷啟動的階段，是從0到1把功能做出來，在這個階段里拼的是爆發力，是算法的突破。這個階段是輔助駕駛的階段，而下半場需要從1到10做細節迭代，我們做這個事情的時候會發現很多core case長尾問題需要你花比較大的精力，需要具備量產的城市輔助駕駛的能力，以及全棧閉環能力解決長尾問題。

在這個階段拼的是體系和效率, 量產的城市輔助駕駛的能力，以及全棧閉環能力這兩個能力是進入下半場的“入場券”。

小鵬汽車在上半場實現了“三大拼圖的完成”，在泊車、城市NGP、高速NGP三個場景的能力搭建，完成了上半場的拼圖。通過這三個能力，很好地改變了用戶的出行方式。

高速NGP累計行駛里程到了3160萬公里，用戶滲透率達到84.32%，APA使用1037萬次，用戶滲透率達到80%，最近發布了高速NGP的2.0，高速NGP1.0時代經常談到的是百公里接管1次、2次、3次、4次，到了2.0時代就是千公里的接管次數，可能開1000公里才需要一次人工接管。

為了做好智能駕駛的下半場，提前做了布局，包括軟件和硬件，軟件像XNGP軟件的布局，不依賴高精度地圖，不重度依賴激光雷達，另外還有像算力、傳感器、域控制器方面的升級。

G6、G9、P7I都是508 Tops的算力，看著可能不是很大，但在P5發布城市NGP的時候，P7發布高速NGP的時使用的算力是30T，也就是說現在的算力已經有10多倍的提升。

小鵬汽車始終以量產及用戶體驗為先，持續保持領先的下半場。

我的分享就到這里，謝謝大家！