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作者 | 德新
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编辑 | 王博
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; b, A) m) r4 Y7 Q: l% h 1024，是程序员的节日。
' a) W$ Y8 A$ _; X7 ?8 j6 N 但在汽车行业，因为小鹏，这几年1024已经逐渐变成汽车科技的秀场。
7 @$ G( R& d- C+ s' | 小鹏的1024科技日始于2019年。
' }" V( \; {# O- E 2020年，智能驾驶XPILOT和智能座舱XmartOS成为小鹏最重要的两个技术标签。
! ]/ }6 e+ f( M' {- [0 k/ r 2021年，高速NGP横空出世仍让人记忆犹新。高速NGP流畅、本土化的体验，一下就刷新了大家对辅助驾驶技术的认知，也很大程度加速了这个行业的（发展）内卷。
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现在的1024，既是观察小鹏科技储备的绝佳窗口，也是衡量国内汽车科技发展水平的一个风向标。
9 S( g* r9 j# e7 U* ~ 作为一家以「智能科技」为核心卖点的车企，小鹏在2022年的布局已经大幅超出了汽车本身。小鹏所展示的黑科技，既有大家熟悉的智能驾驶、智能座舱，也有更面向未来的智能机器人甚至飞行汽车。
4 X) D. [! s5 }5 L4 k5 A2 h 作为一家头部的新势力，硬科技车企的代表，小鹏对未来出行是怎么思考的？
: B% c ^% w0 K( k 1.城市NGP首发，比高速NGP难100倍
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首先聊聊备受期待的城市NGP。
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高速NGP - 城市NGP - 全场景辅助驾驶（XNGP）- 全自动驾驶，这是小鹏看到的智能驾驶的演进路径。
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用小鹏自动驾驶副总裁吴新宙的话说，「单场景辅助驾驶是上半场，全场景辅助驾驶是下半场。」
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城市NGP是开启下半场竞争的前奏，我认为也是辅助驾驶发展的一个拐点。
5 M3 j" k" Y9 ~/ d 此前，XEV研究所做了不少车主调研，很多新能源车主之所以不用辅助驾驶，是因为缺乏高速路的使用场景，而城区路又用不了。小鹏给了更精细的数据：用户的用车时长中，90%是在城市道路；从频率上看，用户100%每天都会经过城市道路，但只有25%的用户会经过高速路。
% k# ?2 X* F; C 城市NGP比高速NGP要难上百倍。小鹏的实操经验是：相比高速NGP，城市NGP的代码量提升至6倍，感知模型数量提升至4 倍，预测/规划/控制相关的代码量是88倍...
$ U2 w0 j4 w/ |' a: O 所以在这个过程中，也有人劝小鹏的自动驾驶团队，为什么要去做这么难的城市场景，而不是做一些难度更低、收益更快的场景？吴新宙表达的是，「这是难且正确的事」。
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城市场景作为最高频刚需的场景，会很大程度提升用户对辅助驾驶功能的感知，拉动用户对辅助驾驶软件的付费意愿，同时拉大小鹏作为领先企业和其他车企的差距。
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像很多新技术一样，从不好用到好用，到产生依赖，存在一个临界点，辅助驾驶也是如此。
# l& W7 n( a1 @! u 何小鹏在初体验城市NGP早期版本时，觉得系统就是一个新手司机，随时要准备接管；但到10月份体验第4个版本时，已经觉得是一个开车水平强一些的司机。他认为随着技术打磨，用户从不信任到依赖的这个转折点快要到了。
5 J+ _5 V8 e2 ^- O 从技术层面上，城市NGP主要解决了两方面的问题：
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第一，应对由城市场景本身的复杂特征带来的挑战，比如车辆、行人密集且会出现大量相互遮挡，并且目标的运动轨迹更加不规则和多元，静态的道路环境也在持续发生变化。
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具体而言，小鹏从视觉感知、传感器融合、行为预测、规划控制等方向上做了大量的工作。
9 Q5 X# W: S' y# o 比如针对密集场景的物体检测，放弃了原NGP的物体检测神经网络架构，重新搭了一套架构；启用业界最新的单目3D检测网络，直接通过单目RGB相机来预测物体大小、朝向、距离和速度；设计新的车辆转向灯识别网络；利用数据闭环，解决各种长尾下的红绿灯识别问题，等等。
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第二，要在有限的资源上，将功能产品化兑现给用户。P5上只有30 Tops算力的Xavier计算平台，相比后来的OrinX资源非常有限，这要求有强大的工程化能力，包括模型优化和部署等等。
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3 Z r& Y0 ?7 M- O 目前业界在一块Xavier上实现城市NGP并交付的车企，只有小鹏一家。据说这个事情，曾有友商多次跟小鹏内部求证，是只用了一块，而不是两块或者更多。这也侧面反映了工程化难度之大。
+ i# s! l- [1 z2 @" b 目前，城市NGP已经在P5上开始全量推送，因为高精地图的原因，广州是可以开启城市NGP的首发站，接下来将是深圳和上海。
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在已推送城市NGP的用户车辆上， 城市NGP里程渗透率达到约63%，城市NGP下的通行效率接近人类驾驶员的90%，每百公里接管次数0.6次。
% x0 U; d. |- N) o0 ^ 城市NGP百公里0.6次接管什么概念呢？假设你每天通勤60公里，5天300公里，那在一周的工作日内，你的周平均行驶接管次数不超过2次。据我所知，这个数据甚至好于一些Robotaxi公司在测试区的接管数据。
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2.XNGP，全场景能力是辅助驾驶竞争的下半场
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城市NGP首发量产，是小鹏自动驾驶技术体系的冰山一角。
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2023 - 2025年，小鹏这个阶段的主要目标是攻克全场景辅助驾驶。
4 U- g" d0 E; l9 I1 i 全场景辅助驾驶的精髓，我认为是用一个很强的视觉感知底子作为主干，减少对高精地图的依赖，从而做到「有图体验完美，没图体验也能一流」。
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为什么强调减少对高精地图的依赖，因为高精地图的许可和更新都很难。
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包括城市NGP在内，国内头部车企/自动驾驶公司的城市NOA落地，目前多少都受到高精地图审批的影响。何小鹏说，原以为城市NGP在明年第一季度可以大范围铺开，实际上只规划了几个城市。
( O' Z' p7 E8 ^0 j7 Q# @4 q 为了摆脱对高精地图的依赖（或者在没有图的情况下依然能做到完美表现），小鹏开发了新的感知模型架构XNet，XNet以多相机、多帧的图像作为输入，输出的是动态和静态目标的感知结果。
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静态目标的集合，相当于是实时的高精度地图；
3 D/ T3 h/ r! U" R' L# h( w 针对动态目标，因为网络具有360°的视角，系统的博弈能力会更强，变道成功率也会更高。
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这样一个大模型，需要大数据投喂，也需要大算力来训练和部署。
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根据小鹏测算，XNet训练数据的数据标注工作，大概需要50 - 100万段的短视频，手动标注需要2000个人年（1000人团队2年时间）来完成；用单个服务器来训练需要276天；模型训练完，直接部署到车端的话，一个Orin-X还不够，需要1.22个Orin-X。
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为此，小鹏对应开发了全自动标注系统，将2000人年压缩到了16.7天，小鹏今年新建的自动驾驶智算中心「扶摇」运用在训练上，可以把模型训练的时间压缩602倍；再通过对Transformer算子的重构，XNet的模型部署最后占用了Orin-X 9%的算力就完成了。
2 M) \5 ^* A2 K; c A/ C 这段太绕了是吧？简单来说，就是场景很难，算法复杂，极耗资源。怎样用更少的资源在短时间内做出好的效果，考验工程能力。XNet就恰好反映了小鹏在自动驾驶上全面系统的工程能力。
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其实到了2022年，从单点功能上，比如5家车企的LCC，已经较难区分出很大的差别。辅助驾驶的能力PK，更多考验的是对困难复杂场景，甚至罕见场景的应对能力，而这部分能力的增长需要强大的数据闭环。
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数据闭环有4个关键环节，采集 - 标注 - 训练 - 部署，后3个环节在上面都有提到。
9 s8 l3 S* t7 G! @7 b 采集环节，小鹏目前有超过10万辆带XPILOT系统的车型。吴新宙透露，小鹏已经开发了超过300个触发器，每周可以根据特定的场景需求进行专门的数据采集。
/ s% E2 i' e o) }1 n* K 城区辅助驾驶开发的精髓是通过神经网络来构建复杂的代码，因为人工编写在海量的复杂场景面前，很快会到达瓶颈。因此核心的竞争是数据闭环的能力和效率。
* K3 i& p: o: [, O5 g 在这点上，小鹏无论从钱（建立智算中心）、人（团队规模）、车队（量产车数量），应该都是国内目前走得最快，步子迈得最大的公司。辅助驾驶的上半场靠精英人才投入和工程积累，下半场在上半场基础上，拼的更多的是系统能力和效率。
! d/ ^- K& m. n 哦，对了。
- k) [* H) N! B# W 还有One more thing，小鹏计划在明年和后年开始，从广州起步来部署Robotaxi，大概率会基于G9开始投放，希望以Robotaxi和辅助驾驶两条线，形成功能和数据的互补。
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3.自研语音基础能力，再次刷新座舱交互的想象力
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辅助驾驶和智能座舱，是小鹏智能化标签的左膀右臂。
2 @! |9 \3 R% @6 p2 b: ? 前两年P7的座舱，已经刷新了行业的座舱语音交互标准。就算到今年，小鹏在P7上提出的全场景语音交互、连续对话、可见即可说的能力，还是行业内其他车企旗舰车型追求的功能标准。
" B M; ] |% p9 S P7的语音能力，定义了语音作为智能汽车交互入口的范本。从这点上来说，我个人认为它的独特性，甚至大于同时期XPILOT在智驾领域的突破。
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今年，小鹏推出了全场景语音2.0体系。简单来说，就是多人在车内对话的状态，越来越接近正常对话的状态，而不需要人来迁就机器。
2 |0 Y+ L! H% }: U5 o7 }: ] 比如全时在线功能，不需要唤醒；一句话最多支持4条指令的同时执行；MINO多音区功能，相当于语音助手有多个分身，车内多人各说各的，同时反馈和执行。从响应、执行速度上，2.0版本也有不少指标刷新了行业最快成绩。
8 u2 K b- U o# m0 f# |, ` 座舱语音交互能力还能持续压榨，背后除了8155带来的水涨船高之外，小鹏已经开始深入语音技术的底层，包括：声学信号处理、本地语音识别、在线语音识别等等。这些典型语音基础能力 ，这是一般车企不会涉足的领域。
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小鹏的第二代语音架构全栈自研，再度说明，小鹏对语音的探索，已经进入到非常前沿的地带。第三方供应商在技术方案和迭代速度上，难以满足需求。小鹏内部认为，自研方案的先进性更高，资源使用和数据成本都更低，也有助于拉开差距，形成独特的产品竞争力。
$ q2 K* P; e q# C6 J# j0 q 另外，小鹏的海外车型，也会采用自研的语音架构。
2 E6 z& s% m( m" p6 S 4.智能机器人离家用更近一步，飞行汽车试验车成功首飞
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与特斯拉类似，小鹏也在通过小鹏鹏行造机器人，甚至小鹏启动的时间点更早，6年前就开始了。
! V0 u/ J9 C8 B+ N% {0 J 这届1024上，第二代智能机器人亮相：
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头部集成了AR投影，是对机器人交互形式的探索；
4 R7 ^4 ]* s6 _" x1 S 足底使用“EVA超临界发泡”及耐磨橡胶，缓震、静音与耐磨性能提升；
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颈部等区域使用新型弹性织物与液态硅胶材料，解决多自由度运动的设计问题，且耐冲击、耐刮擦；
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尾部增加了机械臂，可执行更多的功能；
7 _& K. M$ p9 F S3 ~! y7 X# b 算力平台，采用与高端智能汽车同级别的平台；
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电池系统，采用车规级电池系统，BMS和电池Pack 一体化设计，更加紧凑、安全；
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热管理系统智能化，大幅提升智能机器人极限性能。
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# W4 _: y! j3 u9 Q; ` 据何小鹏介绍，目前围绕智能机器人的开发，核心是在打磨几方面的能力：行动的静谧性；在狭窄环境下的避障能力；以及机械臂的多场景应用。
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最后，继10月份完成迪拜海外首飞之后，小鹏汇天的飞行汽车也在这届1024活动上进行了亮相，内部研发代号为X3。
. D J1 i- b, u) l" H8 U 在去年发布的飞行汽车概念的基础上，X3改变了构型，具备机臂折叠收纳系统，可进行陆行和飞行模式的切换。
" `1 T9 ]2 v) K 在机臂折叠收纳状态，它的尺寸和常规汽车相当，能够在开放道路自由行驶；在法规、环境允许的条件下，垂直起降，飞行跨越拥堵、障碍、河流等，满足人们短距离低空出行的需求。
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X3的试验车整备质量接近2吨。目前基于X3，汇天的飞行汽车已完成试验样车首飞。汇天的目标是在X3的基础上实现量产。小鹏之前已经宣布，希望在2024年推出量产飞行汽车，成本不高于100万元。
! @4 |- U6 z+ A( b" X! ~ 在X3上，汇天完成飞行汽车量产的两大挑战：
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第一是飞行控制。在螺旋桨直径接近 4 米的情况下， 对转动惯量的控制和响应速度要求很高；
8 J+ y9 N. _2 M4 d 其次，动力系统要让2吨级的车辆起飞，所需动力是地面行驶的15倍。电池放电功率密度、能量密度要远超目前汽车行业平均水平，还需要更好的热管理系统，并考虑动力冗余需求。
, y& x& q5 |$ e 何小鹏也很坦诚，X3的电池目前可以支撑车辆行驶几百公里，但飞行的话，只能支撑几十公里。
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总结：
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我在小鹏广州总部的现场看完了这场1024，这场活动一点不像车企的技术日，倒非常像GoogleX的科技展示。
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整个发布会前半场非常硬核，后半场很fancy。很多时候，大家的注意力容易被后半部分那些炫目的概念吸引，甚至网上有声音质疑小鹏布局太多，智能机器人和飞行汽车的商业化路径不清晰。
5 P! Y7 K6 J: D& i6 J w8 w$ I 但从整个时长分配来说，小鹏是非常务实的。75分钟的发布会，智驾部分占了50分钟。当下与未来，诗和远方，边界非常清晰。
/ m8 q2 l" Y% o& ^2 g9 f- I 无论是城市NGP，还是飞行汽车，小鹏在前沿科技上的探索，有很大一部分已经进入到前人未至的无人区。这意味着，市场上没有同类竞品，无从对标，也没有供应商具有成熟经验，其中有大量全新的定义和自研工作，极度考验一家车企对未来的判断、执行力和交付能力。
, Q. K6 v+ j3 N- b; A+ ^* M- N+ { 小鹏过去8年在硬核技术上的积累，已经构建起一个完善的科技体系，在不同的产品上，人工智能、人机交互、动力系统等领域有相当一部分可以复用，甚至可以通过产品之间的反哺，形成独特的领先性。
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印象最深刻的是，何小鹏和吴新宙，都提到了做「难且正确的事」，打造「让用户骄傲的科技产品」。
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辅助驾驶、智能座舱、智能机器人和飞行汽车，是否足够令人兴奋、让人骄傲？现场的车主们已经回应了一个狂热的「YES」。
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