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前瞻 | 堆料狂魔小鹏P7 : 重金打造的 XPILOT ,有哪些惊喜?

作者:Dude
2020/04/21 15:31

前瞻 | 堆料狂魔小鹏P7 : 重金打造的 XPILOT ,有哪些惊喜?

小鹏 P7 是 整个2020上半年市场都在期待的一款车。

于小鹏汽车而言,这是一款证明自身研发投入的车型,在这款车身上,倾注于小鹏对于智能汽车的理解,在用料、设计、硬件上投入以及软件投入上,都足够彰显野心;换言之,这是一款必须要胜利的车。

于外界而言,这是一款值得期待的车,从已经释放出的智能驾驶的片段当中,无论是在众多混乱的车道线当中,精准地换道、巡航;还是仅仅依靠前向摄像头就能提前识别空余车位,都让人足够的惊喜。

从G3 时期的自动泊车开发,搭建自研团队,到 P7 的硬件预埋、以及XPliot 的清晰升级路线,小鹏已经将自动驾驶作为最重要的符号之一。

但和此前相比,今天的智能汽车局面,面临着更为复杂的局面:特斯拉的入华,使得更多的智能汽车都要与其正面较量;另一方面,新崛起的造车新势力也同样在瓜分这个市场。

那么自动驾驶这张牌到底能多大程度上,帮助 P7 撕开一条路,和Model 3抢占市场?在目前已经显现出的功能当中,最终能不能100%还原到量产车上?

进击的 P7

和 G3 相比,P7 有非常多的不同。

有着全新的设计语言,有着近乎于豪华的传感器阵容 —— 12 个超声波传感器+5 个高精度博世第五代毫米波雷达、13 个自动驾驶摄像头、1 个车内摄像头、高精度地图、高精度定位;有着强大的计算单元 —— 搭载了英伟达DRIVE Xavier计算单元。

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这些硬件上的预埋,使得了 P7 具备了强大的感知和计算的基础。据小鹏自动驾驶产品总监黄鑫对雷锋网新智驾表示:在没有做性能优化以前,即使是所有的传感器都开了,算力都能够支撑。

除了传感器上的大跃升,G3 的数据也为 P7 的开发提供了很好的数据原料,使得 P7 的自动驾驶开发团队能够更了解用户习惯以及具有挑战性的功能场景分布。

黄鑫对雷锋网新智驾表示,功能和场景大数据会支撑产品的优化。以G3的自动泊车为例,能够很好地了解垂直车位和平行车位的占比,整体泊车的成功率。 

去年7月,小鹏内部的研发人员发现,在平行车位的自动泊车使用当中,停歪的指标略高,但平行车位的泊车,用户的使用率非常高,因此进行了专门的小场景进行优化。 

这样的经验借鉴例子还有很多。

黄鑫向雷锋网新智驾举了另一个例子— LCC,小鹏的工程师分析 G3 车主在使用 LCC功能时退出的原因,后来排查发现车道线的干扰是造成 LCC退出的一个重要原因。因此,P7 在进行感知开发的时候,将车道线干扰提高一个重要的优先级。

于是就有了下面的一个片段。

   

这是在莞佛南沙收费站附近一段标线非常复杂的路面,不仅有标准的白色车道线、还有施工遗留的黄色标线,以及抹不干净的视觉减速标线。类似这样的场景为成为「最危险的划痕线路段」。

从这段公开的 Vlog 发现,P7 在这样的路段还是能够开启「车道居中辅助」功能,并且能够顺利换道。

本土化的自动驾驶实践

自动驾驶,是一个跟路况环境强相关的技术应用。换言之,本土化的处理能力水平的高低直接决定这自动驾驶能力的高低以及用户体验度的好坏。 

而本土化就是小鹏在自动驾驶上最为鲜明的旗帜。在小鹏看来,中国的路况非常特殊,唯有自行搭建感知团队才能做出真正的差异化,才能真正掌握节奏,更为重要的是,在未来的竞争当中,一定是比谁更快响应的。

在小鹏看来,自建感知团队更是掌握本土化场景的必要条件,而本土化之于小鹏又无比的重要。黄鑫对雷锋网新智驾说:“ 我们天天都在思考本土场景,这实在是太重要的,无论从体验的角度,还是从安全的角度,本土化都无比重要。”

他举了一个例子:在测试识别红绿灯时候,发现有目标物出现了漏检的情况。后来检查发现是一位路人拉着买菜车,而漏检的原因就是在识别的系统里——这位拉着车的路人在识别系统中既不属于行人(因为行人没有轮子),也不属于自行车(因为目标是自行车的话,人要处于中间位置)。后来,在小鹏的数据训练集中就快速完成了针对性的训练以及部署。

据悉,以交通路标识别为例,小鹏已经把中国所有的交通标志全部一一讨论过(这个功能需不需要添加,它代表的场景、意义在哪里。)

在很多标准化功能当中,小鹏也进行了很多本土化的思考。

黄鑫向雷锋网新智驾举了一个例子:以 LCC 为例,在拥堵的路况下,如何把跟前车的距离控制好,提高车主整个通勤效率;又比如,在LCC 功能开启的状况下,如何避开大卡车。这当中有非常多的细节需要思考,而每一个细节的打磨,就会带来体验的跃升。

自动驾驶进化图

何小鹏对于自动驾驶的愿景是彻底改变驾驶方式:有一天,人们不再是手握方向盘,眼看前方开车。要知道那可是一个有着百年历史的驾驶姿势 。

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这种愿景也深刻地体现在小鹏汽车对于自动驾驶的进化图上。

以 XPliot 的进化为例: 

●      2017年,处于Demo 阶段,主要聚焦于系统设计、改装、调整、软硬件匹配;

●      2018年,XPliot 2.0 正式产品化落地,

自主研发的 L1 自适应巡航系统实现量产,实现端到端自研实现数据闭环的自动泊车系统量产; 

●      2019年,XPliot 2.5 - 支持自动变道辅助

自主研发的 L2级行车辅助系统实现量产,辅助驾驶能力从单车道向多车道迈进,首次实现遥控泊车的量产;

●      2020年,XPliot 3.0 L3 级的自动驾驶功能开始释放

高速自动驾驶实现量产,全自研360度感知能力量产、基于 AI 的智能座舱量产。

据黄鑫向雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾透露:P7的规划是交付以后,在9个月到1年时间内,经历3-4个OTA以后,实现从L2到L3的转换,完全释放L3功能。今年的Q3上,会把环车身的整个感知通过视觉的方式使得驾驶员能够以直观的方式感受。

事实上,P7 更为强调的是场景化的处理能力,而并非只强调 L3 级。黄鑫对新智驾说:一直以来,我们希望赋予 L3 以内容,L3只是一个容器,重要的是内容。

目前,小鹏的自动驾驶主要聚焦于高速和泊车的两个场景,然后攻坚的就是城市场景,下半年会启动着手解决城市场景的相关项目。

之所以 P7 在硬件上投入如此多,事实上出于未来能够又支持中远期,发展自动驾驶的能力。这样在一个真正开放的阶段,起码在硬件基础上,还能够做这件事情。

 黄鑫也向新智驾坦言:目前 P7 的水平相当于特斯拉Autopliot 2019年Q3的水平。但随着后续软件算法的持续升级,两者之间的差距也将进一步缩小,并且在本土化应用中出现一些类似于自动泊车的独特优势。」

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