平視特斯拉自動駕駛?小鵬NGP做到了

這次挑戰是小鵬汽車的一小步,也是大陸品牌智能電動車的一大步。五年前,這些大陸品牌只能仰視特斯拉,但現在則有機會平視它,即使是面對特斯拉最強大的自動駕駛技術。


次挑戰成功給了整個行業和小鵬汽車內部巨大的信心!”3月31日,在小鵬汽車NGP 廣州-北京3000公里遠征挑戰成果分享會上,小鵬汽車董事長兼CEO何小鵬難掩心中的激動。這次挑戰成功后,小鵬汽車宣布其NGP為“量產最強的自動駕駛類功能”。
在實現了這個小目標之后,何小鵬又當場立下了一個新的flag:到2025年之前實現高等級自動輔助駕駛,不光要做到大陸最好,還要做到全球領先。這比他原先預計的要提早3年時間。


小鵬汽車董事長兼CEO 何小鵬


何小鵬的興奮可以理解,這次挑戰是小鵬汽車的一小步,也是大陸品牌智能電動車的一大步,尤其是從與特斯拉——大陸智能電動車初創公司最早的老師和現在的對手——的競爭關系來說更是如此。五年前,這些大陸品牌只能仰視特斯拉,但現在則有機會平視它,即使是面對特斯拉最強大的自動駕駛技術。


在蔚來、理想汽車和小鵬汽車這三家造車新勢力頭部陣營中,小鵬汽車的自動駕駛技術發展最快,其專注于智能化的發展戰略也被認為是最接近特斯拉的。


目前,小鵬NGP的滲透率(已激活 NGP 功能的車輛中,使用了 NGP 的里程占可用該功能的里程的比例)超過50%,如果算上XPliot2.5,滲透率超過90%,遠遠超過特斯拉NOA。


從此次挑戰的最終數據來看,小鵬NGP的可靠性、穩定性和易用性都全面超越了特斯拉NOA,凸顯小鵬汽車在自動駕駛領域與特斯拉的距離越來越近,雖然特斯拉由于沒有高精地圖的支持而在某些場景下比較“吃虧”。


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真實路況+真實場景+量產技術挑戰


3月19日,小鵬NGP 3000公里挑戰活動開始,媒體、車主等228位體驗者駕駛小鵬P7從廣州出發,歷經3675公里,連續8天穿越10座城市,以每天接力的方式,基于NGP(Navigation Guided Pilot)自動導航輔助駕駛完成了行業內首個真實路況的自動駕駛長途挑戰。


此次活動共收集有效記錄數據110份,平均單車NGP行駛里程2930公里,變道超車總次數6245次,通過匝道總次數1215次,通過隧道總次數1308次。


數據來源:小鵬汽車


此次挑戰經歷了大霧、暴雨等極端天氣以及堵車、交通事故、夜間行車等復雜路況,而且每個駕駛員的駕駛狀態也不盡相同。


最終的結果顯示,小鵬NGP全程實現了平均百公里接管次數為0.71次,變道超車成功率94.41%,匝道通過成功率92.76%,隧道通過成功率94.95%。


EV世紀參與了南京-濟南段的挑戰,從實際的感受來說,小鵬NGP在高速公路上的駕駛輔助的作用非常明顯,能夠顯著緩解長途駕駛的疲勞,而且整個系統的表現非常穩定,可靠性也很好,是可以讓駕駛員放心使用的輔助駕駛系統。


首先,系統對于各項自動操作的提示、提醒或者警示做得都比較到位,因此可以讓駕駛員比較快的熟悉、適應這套系統(在正式開啟之前,駕駛員必須先觀看關于自動駕駛和小鵬NGP的一段視訊,然后通過一個測試確保駕駛員對于自動駕駛技術有最基本的了解之后才能開啟此功能)。



系統與駕駛員交互的手段包括語音、儀表盤和中控大屏的提示畫面、安全帶的張緊等手段。這些提示非常必要,尤其是NGP功能即將退出或者遭遇突發情況時,可以讓駕駛員及時接管車輛避免發生意外。


其次,車速和車距的控制、變道超車、上下匝道、進出隧道等幾項主要功能完成得都比較好。這里面包括幾個層面,比如加速減速的時機和力度的控制、變道時機的選擇、完成變道時間的長短、上下匝道時何時離開主路并入最右側道路等等。在這些方面,我的總體感覺是小鵬NGP這套系統是比較注重效率的,或者說是比較“大膽”的。


如果當前車道內前車速度較慢,相鄰車道車流比較稀少,系統就會擇機變道超車,當然前提是不超過限速,但也不會像有些人開車時那樣不停的在各個車道間變來變去。整個挑戰過程中我總共體驗了200多公里,總體來說,對于變道頻次還是比較滿意的,沒有出現一條道跑到黑的情況,如果真是那樣,就不能叫自動導航輔助駕駛了。



整個變道的過程也很短,如果系統判斷具備變道條件,在進行語音和畫面提示后馬上就會轉動方向盤開始變道(此時駕駛員需要保持注意力集中,從后視鏡中查看目標車道后方是否有車輛快速接近,如果有,變道過程可能會自動中止,車輛重新駛回當前行駛車道),并入目標車道的過程中車速并不會降低,整個過程干脆利落,和人工駕駛沒有任何不同。


上下匝道時的效率也比較高,不會在離匝道入口很遠時就并入最右側車道,我觀察了幾次,如果最右側車道車輛不多,最晚是在距離出口200米左右提示即將出匝道,然后并入最右側車道。之所以說效率高,是因為在我體驗過程中第一次出匝道時,剛進入匝道還進行了一次變道超車。


相比出匝道,從匝道并入另一條高速公路的主路時難度相對較大,但也成功的完成了這個動作。


超越大貨車時,系統會有意與大貨車保持橫向的安全車距,尤其是大貨車并未在其車道內居中行駛并且偏向于本車時。當我駕駛的小鵬P7幾次從左側車道超越大貨車,經過大貨車時,系統會向在本車道內向左側修正方向,而不再保持車道居中。


在我大半天的體驗中,出現了兩次意外情況。一次是行駛中前方路面上有一些遺灑,其中有一塊比較大的輪胎胎壁,這屬于靜止物體,系統沒有反應,似乎打算直接壓過去,這時我踩了剎車,然后減速通過。


另外一次是本車正常巡航,右側車道有一輛車快速向左并線進入我們的車道,由于兩車距離較近,系統緊急通過語音和中控大屏畫面提醒剎車減速,同時安全帶持續快速、小幅的張緊。這時候心里多少有些緊張,不過還沒等我踩剎車,系統已經自動減速了。


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小鵬NGP全面超越特斯拉NOA?


在此次挑戰中,也有三家媒體做了小鵬NGP與特斯拉NOA的對比測試,他們駕駛的小鵬P7搭載的是今年1月份發布、小鵬車主目前正在使用的NGP版本。上文提到的228位媒體和用戶體驗的則是即將于二季度發布的NGP版本。


數據來源:小鵬汽車


最終結果顯示,小鵬NGP全面超越了特斯拉NOA,而且即將于二季度發布的新版本的表現更佳。首先,小鵬NGP的可使用里程比特斯拉NOA更長,說明它能適應的場景更多。其中,鄭州-北京段途中遇到大暴雨,NOA在這種情況下無法開啟,因此,在其中一個媒體選擇的路線上,特斯拉NOA的可使用里程只有60%。


數據來源:小鵬汽車


綜合來看,據小鵬汽車自動駕駛中心產品總監黃鑫介紹,在百公里接管次數方面,特斯拉NOA是1.03次,小鵬NGP是0.96次,NGP新版本是0.71次。變道超車成功率方面,特斯拉NOA只有81.27%,小鵬NGP是85.90%,NGP新版本達到了94.41%。


而在進出匝道成功率和隧道通行成功率兩項指標方面,特斯拉NOA的表現更是大幅落后于小鵬NGP。


進出匝道是指從一條高速公路的任何一條車道上駛離進入匝道,在匝道上行駛一段后再成功進入另外一條高速公路的過程,在匝道上可能會經過不止一個Y字型路口,非常復雜。而隧道內沒有GPS定位,有的隧道也比較長。因此,這兩個場景都是比較復雜的,特斯拉NOA由于高精地圖的支持,所以在進出匝道和隧道通行成功率方面的表現遠不如小鵬NGP。


不過,從另外一個方面來考慮,小鵬NGP對高精地圖的依賴度確實非常高,但高精地圖又存在不少問題,比如,不覆蓋收費站和高速服務區,而且時不時會有斷點,有的路段甚至會出現本側道路沒有高精地圖,但對向車道有地圖的情況。另外,有些路段的虛實線與地圖所顯示的并不相符。


又比如,此次挑戰中途徑的幾處路段都出現了錐桶,有的是正在修路,有的是工程已經結束但錐桶尚未移出,但我發現不是所有的錐桶都會顯示在地圖中,只有那些地圖本身標注了修路資訊路段的錐桶才會顯示。通過這些情況不難發現小鵬NGP對高精地圖的依賴作用。


不過,如果行駛中前方高精地圖消失,小鵬NGP的解決方案是系統自動降級為LCC,車輛仍然會在本車道內正常巡航。


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快速迭代:從高速NGP到城市NGP


自2020年1024小鵬汽車智能日前夕,NGP工程版首次接受部分媒體體驗后至正式向用戶開放,小鵬NGP經歷了12次大版本迭代以及91次小版本迭代。我們此次體驗的最新版本也即將正式上線。


目前,小鵬NGP還只能覆蓋部分高速公路和城市快速路,何小鵬表示,小鵬汽車今年下半年和明年推出的車型將具備城市NGP功能,但他沒有解釋將如何實現城市NGP。


EV世紀判斷,預計高德地圖將向小鵬汽車開放部分城市道路的高精地圖,這是小鵬NGP功能的基礎。據EV世紀了解,高德、百度等圖商已經完成了大陸所有高速公路和大部分城市快速路的高精地圖繪制,有些城市道路高精地圖也完成了采集。


另外,激光雷達的加入將進一步提高車輛的感知能力,拓展NGP功能的邊界,因為激光雷達掃描外界環境后創建的3D地圖也有助于NGP功能在城市道路上使用。



即將于2021上海國際車展亮相的小鵬汽車第三款車型P5將搭載2顆激光雷達。據了解,從小鵬汽車近日發布的P5的激光雷達位置圖判斷,前保險杠兩側將各放置1顆激光雷達。


何小鵬表示,P5將是第一款全球量產帶激光雷達的智能車,能適應更多復雜場景,安全、可靠和魯棒性更好。


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平視之后的平行發展


特斯拉如何看待小鵬汽車公布的NGP和NOA的對比結果呢?EV世紀試圖聯系特斯拉對外事務副總裁陶琳,但未獲回應。


不過,一位前特斯拉員工向EV世紀表示,特斯拉與小鵬在自動駕駛上的策略不一樣,特斯拉的解決方案只依靠視覺和神經網路,即使沒有路也可以開。而小鵬汽車目前還只是自動駕駛的入局者,之所以要使用高精地圖和激光雷達,就是為了確保自己可以坐在牌桌上。


但特斯拉的視覺方案并非主流。很多大陸外主機廠和自動駕駛公司多認為如果要實現L3級以上的自動駕駛,就必須要借助激光雷達和高精地圖。清華大學部車輛與運載學院創院院長、清華豐田自動駕駛聯合中心主任楊殿閣教授向EV世紀表示,主要依賴攝像頭的視覺方案肯定有其局限性,多種傳感器的融合感知能夠彌補這些局限。既然可以用激光雷達,為什么不用呢?


從自動駕駛技術的長期發展來看,小鵬汽車等大陸造車新勢力與特斯拉的路線已經截然不同,前者更看好多傳感器融合+高精地圖的方向(大陸的智能網聯汽車發展總體方向也是基于單車智能的車路協同),后者則堅定認為不依賴其他輔助手段的純視覺解決方案才是未來。未來這兩種方案誰能勝出仍有待觀察。


而從智能汽車和人類未來出行長遠的發展來看,我們也希望大陸車企能有更多顛覆式的創新。這方面,何小鵬也賣了一個關子。他說智能化不止自動駕駛,2025年之后,自動駕駛只是汽車智能化的一部分,未來會有多種智能改變人類的出行,但他沒有詳細解釋。


不過,我們很快可以看到的是小鵬的飛行汽車。今年年底,用戶就可以在廣州體驗小鵬的第五代飛行汽車的Demo版。





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