國服第一輔助？小鵬NGP Beta搶鮮試駕
技術 發布于：2021-01-12 17:40:34
2021年1月11日，小鵬在廣州舉辦“智能體驗營”活動，皆電受邀前往。本次活動是小鵬繼2020年“1024小鵬汽車智能日”推出NGP（Navigation Guided Pilot）工程版體驗后，針對該系統的又一次體驗試駕活動。
首先要點贊的是，小鵬在整個活動過程中都強調NGP Beta是“輔助”駕駛，而不是“自動”駕駛，這對消費者而言，是一個十分正確的引導。
除了新版本NGP Beta的放出，小鵬還推出了自家的領航輔助類功能評價標準。
小鵬表示，希望大家從駕駛員接管次數、變道超車成功率、出/入匝道通行成功率、隧道通過成功率及夜間同類型數據等維度，來評判輔助駕駛系統的能力，同時也非常自信地表示：歡迎用戶以此類標準去評價NGP的表現，同時也歡迎所有媒體鵬友的測試以及友商的PK。
那么NGP Beta究竟表現如何呢？
第一感受，就是整個交互界面更加豐富、更加清晰了。
中控屏的左側4/5的位置都用來顯示路況，輔助駕駛框的右上角是交通指示標識，右下角為小地圖，左上角為輔助駕駛功能的運行狀態，包括NGP是否啟動或是提示接管等等：
實時3D建模非常直觀，據小鵬工作人員補充，就算在高架和隧道也能很好完成顯示，不過我們這次試駕沒遇到這些路況，有點可惜。
定位和地圖方面，NGP Beta與高德合作的高精地圖，可以很清晰地標明車輛所在車道，同時對于路面的標線以及箭頭也能做到實時顯示，清晰直觀。
路況簡略信息也會在儀表盤位置顯示：
啟用NGP Beta的方法也很簡單，設定好目的地，當路況允許后，雙撥方向盤右后方的撥桿就會自動進入NGP Beta接管，如果你當前在使用LCC車道居中，那么一旦NGP Beta條件滿足，也會自動切換成NGP狀態。
從去年1024至今，小鵬NGP已經經歷了12次大版本迭代以及91次小版本迭代。按照小鵬的描述，目前NGP Beta覆蓋了自動超車、自動限速調節、最優車道選擇、自動切換高速公路、自動上下匝道、變道自動緊急避讓等使用場景，可實現交通錐/水馬識別與避讓、夜間超車提醒、故障車輛避讓等功能。
本次試駕路段分為城區路段和高速路段，NGP Beta可在大部分高速路段中開啟，我們來看看它的表現究竟如何。（關于可用區域這一點我們后面還會討論）
一、道路識別
這次的體驗過程中，NGP Beta對于車道線和其余車輛的識別都非常準確，并能及時反應。譬如進入變道準備后，如果發現道路是實線，將延后變道操作。此外，除了識別其它車輛，新的NGP Beta還能識別雪糕筒和水馬等，判斷車道是否失效：
二、限速調節
NGP Beta依靠高精地圖判斷限速條件，比如當前高精地圖的限速為80km/h，那么NGP Beta開啟后的默認速度即為80km/h，當然你也可以手動調節。如果高精地圖限速和道路限速不一樣，也優先是以高精地圖的速度為準。
從高速行駛的體驗來看，NGP Beta的加減速過程都是十分平緩，接近人類老司機的駕駛方式，不會出現很突兀的感覺：
三、自動超車與車道選擇
在限速范圍之內，NGP Beta會優先選擇無車的左側車道；如果前方有車，則會判斷前車速度，速度不夠則會進行變道超車，相較于之前1024的測試版，NGP Beta的變道策略更加保守，變道角度更小，且變道的時機更謹慎。
當然，如果你選擇手動撥動轉向燈杠，NGP Beta也會自行變道，不過有一個小BUG就是，這種方法變道后，轉向桿不會自動回正，而要手動回正。
說它變道時機謹慎，是因為在試駕過程中，筆者發現在80km/h速度左右，側后方80、90米有車輛駛來，它也會等車輛經過后才開始變道。當然，好處是更加安全，且不會讓車內的人感覺到突兀，缺點就是有點慢咯。
四、自動上下匝道
本次試駕的地點選在廣州花都區，線路途經珠三角環線高速、廣河高速以及深港澳高速，期間需要切換3次高速、也就相當于進入3次匝道。NGP Beta基本上都成功了。
但需要指出的是，在出匝道時，NGP Beta會將車速限制在60km/h左右，且在距離匝道前300米左右就會開始降速。這和變道一樣，都很保守。我們在試駕過程中，出現了“前方車輛明明還很距離遠，但是就是不提速，且后方有來車緊跟”的情況，讓人有點心急。
五、接管提醒
這一點是個人認為當天體驗最好的一點。
在NGP Beta功能無法適用的情況下，NGP Beta將通過清晰的邊界和責任劃分系統，按照距離預先提示你接管，它包括：I告知（語音播報）；II提示（語音播報+視覺提示）；III警示（語音播報+視覺提示+警示音）；IV強警告（語音播報+視覺提示+警示音+安全帶預警），四級提醒、逐級變強。
『200米后將退出輔助駕駛系統』，可以讓駕駛員提前做好駕駛準備。
值得再點贊的是，NGP Beta的輔助駕駛功能是逐級升降的，比如在切換高速的匝道上，NGP Beta退出后是降級到ACC功能；在高速路上高精地圖數據丟失之后，NGP Beta退出后是降級到LCC，也就是普通的L2輔助駕駛功能還在。知道所有輔助駕駛條件不滿足，才退回人工駕駛狀態。
除了接管提示，NGP Beta的語音系統增加了很多功能提醒。比如在NGP Beta開始、退出、變道、施工路段、大貨車較多等等等場景，小P都能進行相應的語音提醒。如果你不喜歡語音提醒的話，也可以在設置里面切換成音效提醒，類似于導航的簡潔模式。
通過準確的風險場景識別以及清晰的分級接管提醒，讓駕駛員明確知道自己何時需要接管車輛，在這一點上，小鵬要比特斯拉考慮得更加充分。
六、適用范圍
前面提到過一句NGP Beta適用范圍的問題，就目前我們掌握的信息而言，這主要取決于高德的高精地圖數據庫，理論上，高精地圖能覆蓋到的地方，NGP Beta都可以開啟。只是目前官方也沒有一個確切的可用區域。
就目前所知，廣州的內環路、環城路，深圳的北環大道、濱河大道等環路是可以開啟;而北京五環內由于不允許高精地圖采集數據，所以也無法開啟，其它大部分高速都可以正常使用。
七、看不見的部分
除了上述我們能夠體驗到的功能，還有一些隱藏不到的黑科技。
小鵬表示，NGP Beta將融入動態交通數據，包括實時交通信息、車道級路況、事件信息服務、交通預測等。用戶可以通過界面顯示，了解視線范圍外的道路情況，并以此做出判斷。其中一些數據還可以作為自動駕駛系統運行期間的判斷的重要參數，以保證NGP Beta功能更為可靠。
這一招的目的，是為了解決國內異常復雜的道路環境問題。相較于特斯拉的Autopilot，NGP Beta的本土化適應性更強。
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功能實現的硬件基礎
小鵬P7身上，擁有14個攝像頭，5個毫米波雷達及12個超聲波雷達（感知），厘米級高精定位+分米級高德高精地圖（定位），英偉達Xavier的運算單元（運算）及博世iBooster制動助力系統（控制），并此基礎上增加地圖管理與融合、行為規劃以及行為/運動預測等。
其中，攝像頭可通過視覺來識別車輛周邊的車輛距離和位置，另外還能視覺識別出前方的行人以及樁筒等障礙物，未來在還需要識別判斷紅綠燈信號。毫米波雷達則是用來確定車輛周邊目標的距離、范圍和速度。
除了感知元件，小鵬NGP Beta還有一顆“大腦”，來自NVIDIA的Xavier計算平臺，這是一顆在2018年初發布的AI超級計算芯片，單塊Xavier 芯片算力達到了30TOPS（峰值為32TOPS），也就是芯片每秒可以進行30萬億次運算。
這一套高強度、高冗余的硬件，再加上小鵬自研的核心算法，幫助NGP Beta實現了上述所有功能，已經可以做到高成功率、高安全性的自主變道，可以提升在惡劣天氣下的行車體驗與安全，并且更貼近人類的“安全駕駛技巧”，即在適宜場景下做到交通錐換道、匝道并排超大卡車等更自動駕駛輔助行為。小鵬的最終目標是實現：輸入目的地，然后從A到B的點對點駕駛。
不過話說回來，就像小鵬自己強調的，NGP Beta只是輔助駕駛，而不是自動駕駛，它仍然需要用戶在部分弱勢場景中保持注意力，準備隨時接管車輛。這一點大家一定要牢記。
據悉，NGP Beta將于今年春節前通過正式版OTA推送給用戶。但需要注意的是，此版本只會搭載在智尊版P7（頂配）且選裝了XPILOT 3.0的車型上。
到今年春節，NGP Beta就是目前國內最強的量產輔助駕駛系統了。
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小鵬、特斯拉與蔚來
談到自動/輔助駕駛，就不免扯到特斯拉，這次我們也將蔚來拉過來看看。（Waymo、Cruise、百度等尚未規模量產的技術開放商先不討論）
自動/輔助駕駛的差異化競爭，主要就在技術路線、硬件與算法。其中算法各家都不同，也無法進行對比，我們先來看看硬件。
從傳感器的數量來看，小鵬P7是最多的，所以其感知車身周邊環境也要更為高效和精確，并且小鵬使用的是視覺+雷達的雙重感知方案，可以讓NGP系統作出最合適的指令。
蔚來更多倚重毫米波雷達，雖然ES6也擁有8個攝像頭，但其中4個是傳統的環視攝像頭，只能提供近距離的車輛識別。另外3個攝像頭則是擋風玻璃上方的三目攝像頭，它們只能收集道路前方的信息。
所以蔚來的現在輔助駕駛功能更多是利用毫米波雷達實現變道，合流、出高速則是結合地圖、毫米波雷達和前視攝像頭實現。稍低于小鵬的雙重感知方案，但蔚來比特斯拉多了地圖融合功能，也就是會結合高精度地圖來進行路況的感知。
特斯拉，很極端，就是視覺感知一條路走到黑，所以它只有一顆毫米波雷達。在變線超車以及出匝道時，特斯拉都是通過攝像頭來感知周邊環境。雖然說傳感器數量沒有小鵬、蔚來豐富，但特斯拉憑借強大的算法和圖像處理，讓Model 3實現同樣甚至更強的輔助駕駛功能，這也是特斯特厲害的地方。
特斯拉在自動駕駛的路徑上沒有使用高精度地圖進行駕駛輔助，而是依靠視覺和雷達感知，加上對周邊車輛的行為/運動預測來達成自動駕駛。
小鵬P7的雙重感知方案，其實糅合了特斯拉以及蔚來的方案，除了雙重感知外，小鵬NGP也會對周邊車輛的行為進行預測，并且還會使用高精度地圖信息，這樣全面的架構對自動駕駛是有很大幫助的。當然，更多的感知源、更復雜的架構，也會大大增加數據的處理量，對于算法和處理器也有更高的要求。
提到數據處理，我們再來看看各家的自動駕駛芯片。首先，小鵬P7使用的NVIDIA Xavier計算平臺，其算力為30TOP；蔚來ES6使用的是英特爾旗下的Mobileye Eye Q4處理器，其算力為2.5TOPS；特斯拉Model 3搭載的是特斯拉自研的芯片HW3.0，單塊芯片算力為72TOPS，整個HW3.0處理器算力為144TOPS。
三個人同時放大招
以上就是目前三家車企的自動/輔助駕駛水平，但他們幾乎約好了似的，準備集體放大招。
得益于HW3.0超強的算力，特斯拉前段時間在美國向部分用戶推送最新的FSD Beta輔助駕駛系統。FSD Beta在使用中，會在Model 3的中控屏上顯示道路的具體信息，可視化范圍大幅提升，且模型由2D變為4D。
FSD Beta還可以支持路口紅綠燈識別和禁令標志識別，在路口的探測十分具象且準確，能夠根據路口標線以及導航自動選擇車道（譬如說面對前方慢速行駛的車輛，可自主變道行駛）。
在通過環島等復雜路口時，FSD Beta雖然在判斷車流時稍有延遲，但也能自主遵守路口讓行規則行駛，并自主避讓路邊的行人和非機動車。對于道路施工擺放的路障，FSD Beta也能清晰識別。
現階段，無任何標線劃定的狹窄道路對于其它所有駕駛輔助系統而言都是噩夢，但FSD Beta仍然能夠勝任，路面的邊界、通行路徑和兩側停泊車輛全部都能被探測到。即使是在兩邊停滿車輛的停車場路段，FSD Beta仍可識別出幾乎所有交通參與者。
值得注意的是，在夜間測試過程中，FSD Beta的識別能力仍與白天時大致保持相同，依然相當精確。
為了對抗視覺算法的特斯拉，小鵬和蔚來都相繼發布了下一代激光雷達解決方案。
蔚來在1月9日的NIO Day上宣布，為了進一步提升自動駕駛性能，蔚來在ET7引入了激光雷達的NAD輔助駕駛方案。其激光雷達開創式的采用暸望塔式的傳感器布局，按照蔚來的說法，這是目前全世界看得最遠、最清晰的量產激光雷達。配合搭載800萬像素高清攝像頭（特斯拉為120萬），實現了最佳視野位置+超廣視角+超高分辨率+超遠探測距離的能力。
蔚來超感系統Aquila配備了33個高性能感知硬件，其中包括11個800萬像素高清攝像頭、1個超遠距離高精度激光雷達、5個毫米波雷達、12個超聲波雷達、2個高精度定位單元、1個車路協同感知和1個增強主駕感知，每秒可產生8GB圖像數據。
與新的自動駕駛硬件匹配的是，蔚來超感系統和蔚來超算臺，它基于蔚來全棧自動駕駛概念打造。
其中，蔚來超算平臺是迄今為止最強大的移動計算平臺，配備四顆英偉達NVIDIA Drive Orin芯片，算力高達1016TOPS。。不僅可輕松應對全棧算法計算，還具有強大的學習和冗余能力。整個神經網絡算力7倍于特斯拉FSD。
更早之前，小鵬也宣布將會升級其自動駕駛系統的軟硬件架構，重點是引入激光雷達技術（LiDAR），并計劃在2021年量產『全球首款搭載激光雷達的智能電動汽車』。
下一代小鵬自動駕駛在軟件架構方面，將融合感知、行為規劃以及行為/運動預測、地圖融合等多個模塊，形成數據和算法的全閉環；硬件方面，搭載攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、激光雷達、高精度定位、高精地圖、高性能計算平臺的方案，總計32個駕駛傳感器，打造史上最強的硬件冗余設計。
這樣的體系升級將為小鵬汽車帶來4個方面的提升：
第一，控制域高度集成：XPU自動駕駛智能控制單元實現4合1，將行車和泊車的智能控制集成，同時通過精簡控制器、線束數量，減少系統重量。
第二，算力量級提升：高性能計算平臺將實現從幾十萬億次/秒到幾百萬億次/秒的算力飛躍，整體算力10倍級提升。
第三，高精度定位提升：RTK終端從4G升級為5G，高精地圖除優化高速道路外，補充城市道路，采用“IMU+GNSS+RTK（5G）+高精地圖（高速&城市）”的新定位方案，實現厘米級高精度定位、毫秒級低延遲，以及高達97.5%以上的覆蓋率，并具備超強魯棒性，覆蓋包括高樓、地下停車場等遮擋場景。
第四，感知融合能力提升：搭載激光雷達，提升識別橫縱向位置精度、空間分辨率（超高分辨率<0.1°）的能力。通過視覺+毫米波雷達+超聲波傳感器+車規級激光雷達的感知高度融合，提升檢測性能、測量分辨以及光線不足等條件下的性能，獲得了更加完善的感知能力。
這么看來，未來兩年的自動/輔助駕駛戰場將更加火熱。特斯拉鶴立雞群的視覺識別，小鵬、蔚來的激光雷達，實在令人激動。
插一句題外話：視覺識別與激光雷達之爭，也映射出自動駕駛技術發展的困境。如果前期做好安全冗余，讓用戶更加信賴自動駕駛技術，但硬件成本不得不提上來，拉高了體驗的門檻，結果，降不下成本、做不成規模；如果前期的技術更激進，舍去冗余控制成本（如特斯拉），就可以降低體驗門檻，讓更多人有機會體驗自動駕駛技術，但如此一來，技術的安全性就要打個問號，讓人望而卻步，這樣規模又做不上來。
最后一個彩蛋：輔助駕駛考試
在本次活動中，所有試駕人員都將參與小鵬NGP駕駛員考試，包括一段教學視頻和10道安全問題，只有通過了考試才能開啟NGP功能。
對此，小鵬汽車表示，NGP高速自主導航駕駛功能依然屬于“輔助駕駛”范疇，我們希望通過該功能的實現，能幫助駕駛員更輕松更安全的完成旅途，絕非“替代”駕駛員。
這一點一定要給好評，特斯拉的教訓我們都有目共睹，因其模棱兩可的宣傳文案，讓特斯拉用戶誤以為自己的車輛已經實現“完全自動駕駛”，從而釀成不可挽回的錯誤，引以為戒。
最后，希望國內從事自動/輔助駕駛技術開發的車企們，都要腳踏實地、不要夸大宣傳，向用戶們傳達正確的觀念，以及提供更好的技術服務。
（圖/文/攝：皆電 唐科）
簡介：不喜歡汽車的攝影師不是好鏟屎官，喵！
