內外交困下的小鵬科技日，吳新宙宣布了城市 NGP 的重大進展

昨天晚上 8 點，小鵬 1024 科技日如期舉行，核心主題有 4 個：

智能駕駛

智能交互

智能機器人

飛行汽車

我們最為關注的自然是「智能駕駛」，活動現場吳新宙博士直接給出了 XNGP 的推送時間。

G9 Max 版 XNGP 發布計劃：

2022 交付即有高速 NGP、記憶泊車等功能；

2023 上半年城市 NGP 發布，支持廣州、深圳，新增首發上海，全國范圍開放紅綠燈識別并直行通過路口的能力；

2023 下半年大部分無圖城市開放變道、超車、左右轉能力；

2024 全場景打通，實現從車位到車位的智能導航輔助駕駛能力。

P5 E 版 & P7 E 版 XPILOT 發布計劃：

2022-2023 上半年開放紅綠燈識別、車道級導航功能；

2023 下半年高速 NGP 策略優化（限速調節、脫手檢測等）。

其中最大的亮點莫過于在 2023 年上半年會在 G9 Max 版本車型上推送城市 NGP，并且支持上海，這個時間點，相比同為新勢力的蔚來和理想則至少有超過 1 年以上的領先，以至于我在看完之后，真的有下單 G9 的沖動。

明確了接下來的迭代計劃，我們回到發布會，看看小鵬拿什么支撐接下來的更新計劃。

      難度很高，但是依然要做

今年的發布會上，吳新宙博士提出的第一個問題就是：為什么要做難百倍以上的城市場景？

恰巧我們今年 9 月在社區中討論過這個問題，到底應該繼續打磨高速領航還是盡早上城市領航。

72 人參與，65% 支持繼續打磨高速領航，35% 支持盡早上城市領航。

活動現場吳新宙博士拋了一組數據：

用戶用車里程中城市道路占比 71%

用戶用車時長城市道路占比 90%

途徑城市道路的用戶 100%

這個是用戶總用車場景的數據統計。

城區輔助駕駛周滲透率 84%

城市 NGP 里程滲透率 63%

通行效率相比人類駕駛員 90%

平均百公里被動接管次數 0.6 次

這是小鵬 P5 城市 NGP 推送之后產生的數據，數據顯示每 100 km 可使用城市 NGP 的道路，就有 63 km 是城市 NGP 在工作。

顯然，城市場景就是用戶的高頻場景和剛需場景，但是為什么大家都希望繼續打磨高速領航功能？

從大部分用戶的評論中可以看出，大家在希望繼續打磨高速領航功能的核心原因在于預設了一個立場：因為城市場景過于復雜，現在的技術下城市領航一定不好用，所以不如去打磨高速領航。

在這種邏輯下，去打磨高速領航似乎是一個很合理舉動，但是再回頭看看上面這組數據，并不是我們不需要，而是我們認為做不到。

而無論是特斯拉還是小鵬汽車，他們在決定去攻克城市場景的時候，目標必然是推出一個「好用的城市領航」功能。

也正是這種從終局思考問題的邏輯，才讓他們能夠正視困難，并且努力克服。

就像一條好走的路，和一條難走但正確的路，特斯拉和小鵬都選擇難走但正確的路。

至于這里的難度，吳新宙博士同樣給了一組相對量化的數據：

城市 NGP 的代碼量是高速 NGP 的 6 倍；

城市 NGP 感知模型的數據是高速 NGP 的 4 倍；

預測/規劃/控制相關的代碼是高速 NGP 的 88 倍。

這還是在有高精地圖輔助情況的數據對比，而小鵬也明確表示，目標在明年下半年做到無圖城市開放道路的變道、超車、左右轉能力。

為了克服城市場景的各種刁鉆場景，小鵬從「感知」這個源頭開始解決問題。

在發布會上，吳新宙首次對外透露，在 G9 上小鵬將采用 XNet 全新一代感知架構。

處理方式和特斯拉類似，均會將周身攝像頭的感知結果輸入 Transformer 神經網絡，進行多幀時序前融合，輸出 BEV 視角下動態目標物的 4D 信息和靜態目標物的 3D 信息。

簡單來說就是，原來的技術框架下，相當于讓你通過多個只有模糊位置關聯的視角、通過多張類似于連環畫的圖片來感知周圍的世界，而且還要判斷周圍車輛的速度預測他們的行駛軌跡。

這樣的感知結果下，哪怕是讓一個老司機來判斷，也是十分困難的。

而現在的技術框架下，系統會直接輸出一個帶周圍車輛動態信息的上帝視角。

這樣操作帶來的好處是可以大幅提升靜態目標物的 3D 信息監測的精度。用吳新宙的話來說就是：「這套感知架構有實時產生高精地圖的能力�！�

更精準的動態目標物的 4D 信息，也意味著系統可以做到更強的變道能力和博弈能力。

當然這套強大的大模型神經網絡也不是說有就有的。

活動現場吳新宙博士透露，強大的 XNet 背后，用了最新的 Transformer 網絡架構，為了順利部署這套大模型網絡，需要 50—100 萬的短視頻來進行訓練優化，如果直接部署，不做優化則需要吃掉超過一個 Orin-X 的算力。

但是，這些視頻中動態目標的數量是以億為單位，如果以人工的方式進行標注，這至少需要 2,000 個人 1 年的時間。

為了解決這個問題，小鵬的自動駕駛團隊開發了一套「自動標注系統」，把標注的時間壓縮到了 16.7 天。

然后是訓練。

今年 8 月小鵬汽車宣布在烏蘭察布建成中國最大的自動駕駛智算中心「扶搖」，用于自動駕駛模型訓練，算力達到 600 PFLOPS，效率相比原來提升了 602 倍。

接下來小鵬也會通過持續的「采集」、「標注」、「訓練」、「部署」來完善這套模型。

據吳新宙博士透露，目前小鵬有接近 10 萬輛用戶的車具備數據采集能力，并且在車端設置了超過 300 個觸發信號，系統可以判斷當前怎么樣的 Corner Case 是對系統有用的，然后進行上傳，采集的數據包括車外的動態、靜態物體，也包括全棧的數據。

最后，小鵬提出了一個新的概念「全場景輔助駕駛——XNGP」，相比現在的 XPilot，能力更強，覆蓋范圍更廣，小鵬汽車的目標是在無圖地區把城市 NGP 的體驗做到無限接近于有圖地區。

再回到「應該繼續打磨高速領航還是盡早上城市領航」這個話題，答案是顯而易見的，在現有技術路線下，雖然可以把城市導航輔助駕駛的體驗打磨到一個比較好的狀態，但是注定做不到城市領航輔助。

如果拿造房子來比喻，你的目標是造一棟 100 層的摩天大樓，小鵬在做的是為了實現 100 層的高度，重構可以支撐住的地基。

而還在打磨高速導航輔助駕駛的車企更像是在一個只能承載 3 層樓的地基，給這 3 層樓做了一個豪華的裝修，就算裝修得再好，仍然需要從地基開始重建。

     「說到做到」

今年 1024 的第二個重點是「全場景語音」。

在 2020 年小鵬汽車首次提出了全場景語音的概念，小鵬的目標是將語音打造成新的交互方式，可以做到平替物理按鍵的效果。

在 2020 年這套系統已經做到了「可見即可說」、「連續對話」、「多音區對話」等等，這些功能的出現把車載語音從一個不可用的狀態拉到了一個可用的狀態，推出之后也相繼成為了許多車企模仿的對象，而今年，小鵬希望把語音從「可用」變為「好用」。

關于這套系統我們已經在之前的試駕中做過詳細的體驗，可以給出的明確結論是：這是目前能力最強的一套語音系統，也必將再次成為行業里追隨的對象。

具體的亮點可以總結為以下 4 點。

免喚醒

無論是車上的語音助手還是智能家居的語音助手，對于社恐的人來說，最大的使用門檻就是「喚醒」，載著一車人的時候，或者家里來朋友的時候，喚醒語音助手這一下總有巨大的阻力。

但是語音助手就不能做到免喚醒嗎？

可以，但很難。

有喚醒詞的情況下，系統可以非常清晰地知道，你的接下來的這句話是對 ta 說的。

但是無喚醒詞的情況下，系統需要自己判斷你說的 10 句話中哪幾句是和副駕說的，哪幾句是和 ta 說的，這背后不僅需要系統具備出色的識別能力，更需要具備類似人類的語義判斷能力。

而在小鵬 G9 上，免喚醒語音支持全車 4 個座位。

多音區同時對話

在 2020 款理想 ONE 上我們第一次體驗到了多音區語音，但是受限于算力和技術，理想 ONE 的多音區只可以做到 4 路識別，1 路執行，說白了就是全車最多只能 1 個人使用語音。

而在 G9 上，小鵬做到了 4 路，車上的 4 個人可以同時向小 P 發出指令，并且小 P 會同時執行 4 個指令，這種感覺就像小 P 有了 4 個分身。

快

小鵬官方給出的數據是喚醒到界面反饋 245 ms、到語音反饋 700 ms。

在傳統的語音助手上，乘客需要說完指令，系統才會進行識別，拿到識別的文本之后，再理解執行。

在 G9 上，小鵬參考了人類的思考方式，⼩ P 可以⼀邊識別⽂本、⼀邊實時理解及查詢數據，在乘客話剛說完⼀瞬間，所有理解已經完成，這個就是流式理解。

這種邏輯下，交互的效率自然遠高于上一種。

沒網也能用

現有的語音助手所有的文本識別均需要通過網絡上傳到云端處理，所以在高速、隧道、地庫等網絡不好的環境下，語音則是一個完全不可用的狀態。

基于 8155 芯片更大算力，小鵬在 G9 上實現了邊緣計算，依靠車端的算力既可以識別并執行用戶的指令。

用一句話總結這四點目標就是：降低人類的使用門檻。

      寫在最后

看到 1024 發布會上小鵬城市 NGP 的規劃，我發了一條微博：「G9 Max 會在 2023 年上半年交付城市 NGP，首發城市有上海，就因為這個還挺想買 G9 的。」

隨后同事在評論區中寫到：「G9 的智能化非常有吸引力，但 G9 沒有�！�

仔細想想，雖然 G9 并不至于沒有吸引力，但是 G9 智能化的吸引力是大過于車的。

今年的 1024 是小鵬歷史上最硬核的一屆 1024，毫無疑問的是，小鵬的技術能力達到了一個全新的高度。

但比起往年，也是小鵬所處環境最復雜的一年，從最早的 G9 發布延期，到發布后的 SKU 調整，再到小鵬組織架構的調整，每一個事件傳遞出來的都是小鵬在解決一個又一個的問題。

從悲觀的角度來看，小鵬現在確實存在很多問題，但是樂觀來看，當小鵬解決掉一個又一個問題之后，小鵬也在變得越來越好。

就輔助駕駛現在的硬件成本和研發支出，在這個階段必然需要一輛「貴」的車來承載。

從 G9 的配置來看是完全撐得起這個價格的，甚至可以說很有性價比，但是當價格超過 30 萬，品牌的段位是消費者很難忽視的一個點。