「小鵬越來越像特斯拉，無論是智能駕駛、補能體系，還是機器人，小鵬的發展路徑似乎在靠攏特斯拉」，在看完 1024 科技日后，一位業內人士這樣表示。

小鵬 1024 科技日已經連續舉辦四年，從最開始對未來智慧出行的思考和探索，到如今的落地量產，小鵬在進一步強化自己的「智能化」標簽。

在歷時一個多小時的發布會上，小鵬用大篇幅來闡述城市輔助駕駛的痛點、重要性、解決方案，以及針對城市 NGP 場景研發的全新技術架構。

智能駕駛的上半場是技術開發能力決定發展先機。隨著城市場景的落地，智能輔助駕駛下半場的激戰也拉開帷幕。

對此，小鵬對于智能輔助駕駛有著明確的路線圖：

• 2023 年，在有高精地圖情況下，小鵬城市輔助駕駛覆蓋上海、深圳和廣州三個城市，在無高精地圖情況下，大部分城市將開放變道、超車、左右轉能力。

• 2024 年，小鵬將實現貫通泊車、高速、城市的全場景輔助駕駛。

一個有意思的細節是——當被問及小鵬的智能駕駛處在什么位置時，小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙表示：「在中國，我認為應該是在第一」。

在外界看來，這個「自夸」是否具備說服力，還需時間驗證。

01、落地城區輔助駕駛，小鵬迎難而上

「智能輔助駕駛下半場的入場券就是量產城市場景輔助駕駛+全棧閉環能力。」在去年的小鵬科技日上，吳新宙這樣表示。

在這里，上半場的全棧自研，指的是軟硬件部署和研發。而下半場的全棧閉環，指的是全棧自研的軟件達到實際應用級別，比如數據閉環、地圖閉環。

為什么小鵬將數據閉環、地圖閉環視為下半場？

不少人用「有軌電車」來形容城市 NGP，原因是現階段城市場景嚴重依賴高精地圖，而未來的趨勢應該是「重感知，輕地圖」，盡量不依賴高精地圖。

這也是小鵬提出了要實現數據閉環和地圖閉環的主要原因。

一個數據是，在通過數據閉環之后，小鵬將 Corner Case減少了1000 多個，高速 NGP 的事故率也因此下降了 95%。

做到這個程度有多難呢？

從道路情況來看，城市道路無疑是最棘手的場景。

在中國近 1000 萬公里的城市道路上，有近 40 萬個城市路口，除了上下班高峰期的擁堵和半擁堵路況，還有道路的不規范、紅綠燈各異、交通參與者混雜，頻繁的改道施工等等。

從軟件數據來看，城市 NGP 相較于高速 NGP，大概需要增加 4 倍的感知模型數量、6 倍的代碼量，以及 88 倍的規劃控制代碼量。

但從自動駕駛進化來看，城市道路場景是一個中場節點，也是必須啃的硬骨頭。

除此之外，在用戶用車過程中，城市道路里程占比 71%，時長占比 90%，而駕車途徑城市道路的用戶占比更是達到了100%。

這說明在進入城市導航輔助駕駛時代之后，智能駕駛將會從之前的低頻應用轉變為高頻應用，用戶在每天的通勤過程中，都將會用到，可以通過這項技術提升日常駕駛的體驗。

隨著時間的推移，城區輔助駕駛將成為一輛智能汽車用戶價值最高的部分。

那么，如何快速普及城市輔助駕駛？

吳新宙表示，在脫離高精地圖這條軌道的前提下，城區 NGP 最難的地方在于車輛橫向操控、博弈和不確定性場景處理，考驗的是車輛近距離的感知能力和判斷。

為此，小鵬推出了新一代感知架構 Xnet，特點是多相機/多幀的數據輸入。

比如小鵬之前是通過多相機單幀的方式輸入模型，再通過算法進行后融合處理，而 Xnet 則是將連續數據輸入深度學習的大模型，再輸出三維空間的結果。

本質上，這是一種多視覺的前融合，類似于特斯拉曾在 2021 年 AI DAY 揭示的基于視頻流數據的共享特征多任務型神經網絡架構。

Xnet 在靜態和動態上都有不錯的表現：

靜態方面，Xnet 擁有超強環境感知能力，可以通過對車道線、道路邊界、停止線進行識別，并實時生成「高精地圖」，擺脫對既有高精地圖的依賴。

動態方面，Xnet 具備更強的 360 度感知，可以在視覺識別的基礎上輸出目標物的位置、姿態、尺寸、速度等信息，甚至可以預測目標軌跡，使規控的「博弈」能力大幅提升，變道成功率更高。

基于 Transformer 網絡的復雜程度，以及這其中涉及的參數量、訓練難度和訓練時間，傳統的標注、訓練方式難以滿足需求，小鵬數據收集、標注、訓練和部署進行了升級處理。

在數據收集上，小鵬在近10 萬輛小鵬車型上裝載了超過 300 個觸發器，可以實時將場景數據收集上傳。

在標注上，小鵬開發了全自動標注系統，相較傳統人工標注效率提升 45000 倍。

比如曾經2000 人一年的標注量，現在 16 天左右就可以完成，并且遠超人工標注質量。

除此之外，為了應對部分極為罕見的 Corner Case，小鵬利用 UE 引擎進行仿真訓練系統，在數據量難以滿足訓練需求時，小鵬會利用「定向仿真」來在虛擬世界中建立大量類似場景，在虛擬世界中對網絡進行訓練。

至于 Transformer 網絡的部署，小鵬進行了全新的重構調整，優化了運行效率和算力利用率，比如此前需要一顆 Orin 芯片 1.22 倍算力的模型，現在壓縮到只需要 9%的算力即可。

總體而言，XNGP 是小鵬未來計劃打造成一個全場景輔助駕駛的系統，在無高精地圖的情況下，實現堪比「老司機」的駕駛能力。

如果說特斯拉每一年的 AI DAY 只是一場為了吸引人才而秀肌肉，那么小鵬今年的科技日更多是為了得到用戶的信任而秀肌肉。

兩者雖有異曲同工之處，但背后的意義卻大有差異。

02、智能輔助駕駛下半場，小鵬拿到入場券了嗎？

城市導航輔助駕駛的落地，可以說是一個技術上的里程碑。

首批拿下城市高階輔助駕駛的車企，相當于獲得城市全場景輔助駕駛入場券，這也是小鵬、極狐、魏牌等車企對城市輔助駕駛落地「首位之爭」的價值所在。

• 9 月 17 日，小鵬 P5 陸續在廣州地區向用戶推送城市 NGP；

• 9 月 23 日，極狐阿爾法 S HI 版在深圳率先推送城區 NCA 智駕導航輔助功能；

• 2022 年年底，摩卡 DHT-PHEV 激光雷達版的城市 NOH 優先上線北京和保定。

其中，小鵬和極狐已經逐步在指定地區開放上路，而且小鵬交出了一份階段性成績：

在已推送城市 NGP 測試用戶中，城市輔助駕駛周滲透率達到84%，里程滲透率63%，通行效率相比人類駕駛員90%、百公里接管率 0.6 次。

未來兩年，小鵬的目標是打通全場景輔助駕駛場景，包括高速、城市開放道路以及泊車，實現車位到車位的智能輔助駕駛功能。

按照規劃，小鵬將以 XNGP 為主，以 XPILOT 為輔的路線過渡到全場景時代。

從 2023 年上半年開始：

• XPILOT 將在高精地圖的覆蓋下，實現高速、城市 NGP 以及記憶泊車的功能；

• 無高精地圖的地區，城市開放道路僅支持 LCC 基礎上的紅綠燈識別和車道級導航。

除此之外，XNGP 的開啟工作將同步推進：

• 計劃在完全開放高精地圖的城市，開啟廣州、深圳、上海的城市 NGP，其他城市則根據當地法規政策推進；

• 在無高精地圖的地區，城市開放道路支持變道、超車、左右轉向的能力。

從 2024 年開始，小鵬將正式邁入全場景輔助駕駛時代。

XNGP 和 XPILOT 是不是有點分不清楚？

XNGP 與 XPILOT 相當于新舊平臺，兩者最大的區別是 XNGP 在感知、決策、規劃算法結構上進行了優化升級，并且在算力和算法的提升下，XNGP 帶來的體驗是質變的。

比如高速 NGP 場景，XNGP 的目標是做到全程零接管。

再比如城區 NGP 場景，XNGP 的目標是做到在有高精地圖的情況下，一些罕見的 Corner Case 會比 XPILOT 處理得好；在無圖的情況下，XNGP 也會實現類似城市 NGP 的功能。

簡而言之，小鵬保留 XPILOT 平臺，目的是滿足不同用戶的需求。

未來，XPILOT 將作為標配的基礎輔助駕駛功能，而 XNGP 則作為核心的產品賣點，提供高階輔助駕駛功能。

這就好比特斯拉 NOA 和 FSD 之間的關系，XPILOT 最終的能力邊界是只能在單一場景進行不斷的優化迭代，而 XNGP 是以全場景輔助駕駛作為最終的發展方向。

對于輔助駕駛下半場的最終定局，目前行業內并沒有制定出一個明晰的標準，但由高速場景擴展到城市開放道路場景，已然成為業內共識。

吳新宙提到，基于用戶的用車高頻場景，智能化的拐點一定是在城市場景中突破，只有將自動駕駛做好、做透，這才算是真正進入智能化下半場的拐點。

當然，小鵬對智能駕駛的野心不只是消費端，還有 Robotaxi 戰場。

據了解，小鵬 G9 已經通過了封閉道路的自動駕駛測試，并獲得智能網聯汽車道路測試許可。

這意味著 G9 已經是一輛合法上路的 Robotaxi。

按照規劃，小鵬 Robotaxi 最快將于明年在廣州上路運營，但車內主駕仍需保留安全員。

對于入局 Robotaxi，小鵬早在去年就有所部署。

2022 年 2 月，廣州鵬煦自動駕駛科技有限公司成立，法定代表人為小鵬汽車聯合創始人夏珩，公司由廣東小鵬汽車科技有限公司 100% 控股，雖然小鵬官方至今未曾披露該公司最新的動作，但自動駕駛子公司的成立或與小鵬在 Robotaxi 的布局不無相關。

在小鵬 2021 年第三季度的財報電話會議上，何小鵬曾透露，小鵬將于 2022 年下半年開始在廣州探索 Robotaxi 業務，短期目標是通過泛化場景的運營，提升自動駕駛算法的穩定性和安全性。

透過小鵬對 Robotaxi 領域的部署，我們不難猜到其中緣由：

一方面，L2+ 和 L4 在硬件配置上逐漸接近。

另一方面，小鵬希望能夠在量產車與 Robotaxi 之間形成數據和能力雙向反哺，以此實現飛躍式的數據采集效率。

這并不是首例。馬斯克同樣希望 FSD 量產車隊的數據能夠與 Robotaxi 共享，實現對真實駕駛數據的積累、特殊 Corner Case 的數據收集。

馬斯克認為，解決自動駕駛技術的唯一方法是在現實世界中測試這些功能，截至今年 6 月份，已有超過 10 萬名特斯拉車主使用特斯拉的自動駕駛測試系統共駕駛了 3500 萬英里（約 5632 萬公里）。

自動駕駛本質是依靠大量的數據喂養訓練 AI，是一個量變到質變的過程。

隨著自動駕駛賽道正在邁向成熟，用戶使用率、用戶滿意度也同樣是一塊拉開實力差距的試金石。

03、智能化，小鵬的雙刃劍

10 月 21 日，何小鵬發布了全員郵件，宣告公司對公司運營、組織架構和產品策略等方面進行反思和探討，并進行組織架構調整。

這是小鵬汽車內部史上最大規模的一次調整，主要目的是為了改善組織效率，減少溝通成本，貼近用戶了解真實需求。

「大換血」的背后，離不開旗艦產品 G9 的上市表現。截至目前，G9 無論是從聲量，還是銷量預期上，相比蔚來、理想最新的旗艦產品都差了一截。

理想是爆款產品打法，考驗的是對產品理解的精準刀法。蔚來是服務和品牌打法，試圖圍繞用戶的信任取得制勝。

而小鵬的打法是智能化，這一點從 G9 寧愿滯后發布也要高端硬科技便可以看出端倪。

從目前的情況來看，小鵬可謂成也智能化，現階段的挫折也是因為智能化。

一方面，在新能源汽車滲透率超過 30% 之后，其所面對的用戶群體已并非早先的科技發燒友，還包括追求性價比的普通大眾。

現階段 L2 級別輔助駕駛已經能夠滿足大多數的用戶需求，若為追求更高階的輔助駕駛而犧牲性價比，能否得到消費者認同，還是個問號，況且多數功能還處于期貨狀態。

另一方面，在智能化這條路上，小鵬所面臨的競爭對手一個比一個棘手。比如華為，在車機系統、自動駕駛算法、激光雷達等領域都是狠角色。

這也就意味著，將智能化視為第一標簽的小鵬，需要在這條道路上走進無人區的深處。

對小鵬來說，智能化或是一條決勝賽道，或是一個致命枷鎖，能否成為這片「無人區」嘗鮮者，關鍵在于小鵬對「智能化」的審視與判斷。

在 P7 和 P5 兩款車型上，小鵬拿出了業內最好的語音系統，率先推出高速 NGP 以及城市 NGP，穩穩站在智能化第一梯隊上。

在 G9 車型上，小鵬繼續擴大智能化的優勢，是小鵬引領智能駕駛和智能座艙的最強的產品。

按照預期，小鵬今年年交付量的增長有望增長約 33%，雖說仍然處于增長態勢，但與其它新勢力，尤其與哪吒、零跑的迅猛增長相比，小鵬稍顯落后。

身處產品策略和內部調整的雙重壓力下，今年是小鵬所處環境最復雜的一年。

10 月 24 日，特斯拉在小鵬科技日當天全系大幅度「官降」，這無疑是對小鵬的一次施壓。

對小鵬而言，接下來如何講好自動駕駛的故事，突出競爭優勢，無疑是一件迫切而有難度的頭等大事。

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