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何小鵬:自動駕駛越往后越難,頭部效應也越明顯

完全自動駕駛和全無人駕駛,將在2024年的全新10年里面實現。”

這是小鵬汽車董事長兼首席執行官何小鵬自動駕駛未來的判斷。

5月20日,小鵬汽車舉辦了以“開啟AI智駕時代”為主題的520 AI DAY發布會,分享AI技術的最新進展,并宣布面向用戶全量推送AI天璣系統。

AI天璣系統方面,第一批推送車型為小鵬X9/G9/G6/P7i;第三季度開啟測試的車型為小鵬P7;2025年Q1開啟測試車型為小鵬P5/G3。

小鵬汽車還宣布,到2024年第三季度,其智能駕駛系統將能夠覆蓋全國每條路,2025年,城區智駕的體驗將與高速智駕的體驗相媲美,實現類L4級的智駕體驗。

01.

端到端大模型,智駕能力提升2倍

小鵬汽車的智駕端到端大模型是由三部分組成:神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain。

感知方面,三網合一的深度視覺感知神經網絡XNet,通過聚合動態XNet、靜態XNet和純視覺2K占用網絡,能夠讓自動駕駛系統實現如同裸眼3D的效果。技術方面,小鵬的2K純視覺占用網絡可以用超過200萬個網格重構世界,可對顯示可通行空間進行3D高度還原,使得感知范圍提升2倍,面積可達1.8個足球場大小,能精準識別50+個目標物。

XBrain相當于人的大腦,可以進行意圖的推測。根據何小鵬介紹,XBrain可以認識什么是待轉區,可以推測交通參與者的意圖,甚至還在努力實現閱讀理解文字,不管是中文、英文還是德語還是法文。“用越多的數據訓練,它就越聰明,甚至不遠的將來會聰明過我們一般的司機。

XPlanner則類似于人類的小腦,通過海量數據時刻訓練,使得駕駛策略不斷向擬人進化,擁有“老司機般的腳法”,使得前后頓挫減少50%、違停卡死減少40%、安全接管減少60%

何小鵬介紹,小鵬汽車的端到端大模型在內部能夠做到“2天迭代一次”。在18個月內,XNGP的能力提升30倍(接管率指標)。

當然,在何小鵬看來,目前的端到端還無法做到完全是神經網絡。但是采用端到端AI大模型對智駕上限有非常好的保證,針對端到端的不可解釋性問題,小鵬也在下限有非常好的兜底,例如通過規則將剎車、控制器等做好。

小鵬汽車的目標是,2025年,城區智駕的體驗將與高速智駕的體驗相媲美,實現類L4級的智駕體驗。并且小鵬汽車正在全球范圍對XNGP端到端的能力進行測試,智駕技術開始走向全球。

對于城區智駕,何小鵬是有具體要求的,到2024年第三季度,不僅要做到泉溝都能開,而且全國每條路都能開。

何小鵬表示,要實現“每條路都能開”,是指在每個小區、每一條小路上,將無圖體驗都能夠做到與高速相媲美,甚至超出高速的體驗。

小鵬汽車為了實現這一目標,2024年其將投入35億元用于智能研發,并新招募4000名專業人才,今后每年還將投入超過7億元用于算力訓練,今年的這個峰值的算力會到7000張訓練卡以上。

02.

重構智能駕駛、智能座艙

操作系統方面,小鵬全面接入AI大模型,智駕感知和理解能力賦能座艙,將AI天璣系統打造為為車載AI助理,司機和保鏢。

小鵬汽車智能體驗負責人于桐在介紹天璣系統時表示,該系統是行業首個將 AI 技術全面應用于智能座艙與智能駕駛的操作系統,其先進性保證用戶“久用不卡頓”。完成升級后,AI天璣系統的平均幀率、首幀跟手性、觸摸響應速度均提升30%以上,應用啟動速度提升50%。在用戶公測中,AI天璣系統的滿意度高達97%以上。

于桐表示,他們充分壓榨了8155芯片的性能,它是在所有8155平臺上最流暢的系統。當然在8295平臺上它依然是最流暢的,而且流暢時間可以做到大于5年

智能座艙方面,小鵬汽車推出的“全域大語言模型”能夠充分理解用戶需求,用戶只需要說出需求,例如“當我駛過此地,請提醒我注意速度”或“我將小憩片刻,20分鐘后喚醒我”,小P就能夠給出精準服務。

此外,小鵬汽車的AI代駕功能,是一個“點到點”超長記憶領航智駕,AI代駕僅需一次學習,系統便可生成定制化的駕駛路線,為用戶提供覆蓋全程的智能輔助駕駛體驗。單個用戶最多可存儲10條記憶路線,每條路線最長100km。AI代駕已經可以實現“通勤路線0接管0降級”。

針對泊車難題,小鵬汽車的AI泊車也可以做到全自動離車泊入和多場景極速泊車,可泊入車位提升3倍,泊車速度提升50%,側方位、斷頭位等復雜刁鉆車位也可一把到位。

當然,小鵬汽車還具備AI保鏢的功能,即使在人駕期間,也會有主動安全提醒功能,例如提前識別非常廣的范圍,并且預警它的風險,所以我們將人駕最常用的這6個場景打通,例如起步盲區提醒、前車風險提醒、事故/臨停車提醒、行人/非機動車提醒、變道風險提醒以及起步提醒。

在應對鬼探頭等方面,小鵬的AEB功能進行了四方面的進化,包括靈敏度、感知能力、及時提醒和剎停距離方面。

例如靈敏度可自定義,例如,如果用戶希望車輛離很近時才進行剎停,可以將靈敏度設置為1;如果是新手司機,把靈敏度設置為高,可以在前車還有一段距離的時候,就開始去執行剎車動作。

在超強感知方面,前文提到,感知神經網絡XNet具備很強的感知能力,到風險即將來臨之前,就把風險預判給用戶。并且可以做到80km/h的剎停能力。

此外,哨兵模式也可以做到24小時在線,全程記錄潛在風險。全新的哨兵模式則具有90%的準確率,能夠通過手機查看并錄制事發前的場景。

03.

“自動駕駛越來越難”

在何小鵬看來,自動駕駛進入端到端階段,門檻已經非常高了,頭部效應會越來越明顯。

何小鵬認為,未來小鵬汽車會甩以規則、以AI輔助做智能輔助駕駛的企業越來越遠。

在何小鵬看來,現在的自動駕駛不是靠錢、靠人就可以做到的,它有一個非常大的數據門檻,越往后就會越難。

“目前,小鵬汽車每兩天一次的內部OTA循環,根本靠人做,完全做不到。之前自動駕駛的規則大概有10萬條的級別,用大模型將來會做到10億條規則甚至會更大,它的邏輯和以前完全不一樣。

何小鵬還認為,以后大模型領域很難出現Tier 1,因為以后賣出的不僅僅自動輔助駕駛軟件,而是需要大量的數據支撐,“你的數據要循環起來,小鵬今年一年的算力費用大概一個多億美金。”后期的支出只會越來越高。

技術門檻也越來越高。對此,何小鵬以無圖和大模型進行舉例,他認為去掉高清地圖是一件非常難的事情。很多企業只在非常少的區域用到了輕地圖或者說無高清地圖。此外,目前熱度非常高的大模型,從應用到汽車工程落地難度也非常大。

顯然,小鵬在智能駕駛方面的押注是正確的。隨著特斯拉、小鵬、華為等企業開啟端到端的時代,智能駕駛迎來了新一輪快速發展,早期認為遙遙無期的全自動駕駛、無人駕駛似乎也沒有那么遙遠。但是要做到真正的安全恐怕仍然任重道遠。

來源:第一電動網

作者:NE時代

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