小鹏自动驾驶无限看齐特斯拉

原创 赛博汽车 2022-10-25 07:30

抄作业,还是英雄所见略同?


作者 | 万博

小鹏汽车2022年的1024科技日,下一代智能驾驶系统XNGP是绝对的主角。


85分钟的直播中,将近50分钟的画面都给了一个人——讲到嗓子沙哑的小鹏自动驾驶副总裁吴新宙。


从XNGP的新一代Xnet感知架构,到数据收集、标注、训练和部署的自监督自学习技术模型,还有XNGP系统详细的部署时间表。


技术细节足够硬核,且里里外外透着一股逐渐特斯拉化的味道。


当然,最后还少不了的一个彩蛋是:小鹏Robotaxi计划。


01

XNGP技术细节全在这里了


关于XNGP,吴新宙在近50分钟的时间里,分享了其与上一代的XPILOT系统的区别,以及软件技术细节。


根据官方的口径,XNGP未来将会成长为一个全场景辅助驾驶的系统,可以在无高精地图的前提下实现高阶智能辅助驾驶功能,最终的能力表现是超过大部分司机


XPILOT最终也将实现上述的能力,但最大的区别在于,无法脱离高精地图的运用



在XNGP的能力进度表规划上,小鹏希望可以在2023年逐步落地全场景辅助驾驶,2025年之后开始向全面自动驾驶进发。


也因此,XNGP对于小鹏来说,可以理解为从辅助驾驶过渡到自动驾驶的最后一款智能驾驶系统,承上启下的意义不言而喻。


所以,这次的技术分享,也格外的硬核细致,归结起来一句话,感知进化和数据闭环,两大板块指向一个重点——城市场景的高级别辅助驾驶。


吴新宙表示,在城市场景落地高级别辅助驾驶,相对于高速和泊车两大场景,具有非常大的难点。


首先是需要面对场景相对更加复杂多变,比较典型的例子是,城市道路错综复杂,主干道和辅路情况更多,交通参与者的行为不够规范,改道施工比频繁等等。单是改道施工这一条,吴新宙表示,光是广州的路面平均一天就有两起,一年下来超过500次



场景的复杂多变,也要求城市高级别辅助驾驶需要具备更强的能力,比如横向操控、不确定场景处理和博弈等等。


另外,基于这些难点,吴新宙还对高精地图的使用给出了自己的判断:城市高级别辅助驾驶,是基于车本身核心的感知能力进行判断。


一定程度上,吴新宙的态度已经能够说明在失去高精地图资质后,小鹏现在及未来智能驾驶思维的转变趋势——重感知轻地图路线



所以落到感知上,小鹏在这次科技日上推出了新一代的感知架构——Xnet。


Xnet的特点就是多相机、多帧数据输入方式,简单理解一下就是,Xnet可以直接将连续的视频流数据输入深度学习大模型当中,然后直接输出在3维空间的结果,本质上是一种前融合的输出方式。而在此之前,小鹏的感知架构是通过多相机单帧的方式输入模型,后期再利用算法进行数据融合。


类比一下,整体类似于特斯拉在去年AI DAY上分享的基于视频流数据的共享特征多任务型神经网络架构。


而这种能力带来的优势是,可以让车辆具备超强的静态环视感知能力,即时生成高精地图,以此摆脱或者减轻对高精地图的依赖。



动态感知方面,Xnet感知架构也具备更强的360度感知,靠近车身的感知盲区得到加强,同时加入了速度感知和意图预测,使得系统的博弈能力和变道成功率更高。


以上就是小鹏在感知架构方面的最新进展,而感知之后,就是数据的处理和算法部署。


按照数据和算法的迭代关系,吴新宙将小鹏的整个数据闭环分成4大关节:数据收集、标注、训练和部署


首先,数据收集层面上,小鹏在近10万辆的小鹏车型上部署了超过300个触发器,可以随时随地将场景数据收集上传。


其次,标注方面,多相机多帧的输入也意味着数据量的大幅增长。比如训练一个视频流输入的网络,就需要50-100万个短视频,需要标志的动态数据数以亿计。



为此,小鹏引入全自动的标注系统,对比人工标注,全自动标注系统效率高,过去2000个人一年的标注任务,现在用16天左右就能完成,效率可以提升45000倍。另外在数据的质量和信息全面性上,全自动标注系统也更有优势。


关于模型训练的部分,算力庞大的智算或超算中心,似乎成为自动驾驶玩家的共同选择。


就在前不久,小鹏与阿里合作建设扶摇智算中心,据了解,该智算中心的算力可以达到600PFLOPS,原来需要276天才能训练完成的模型,现在可以缩短到11个小时,效率提升超过600倍。



最后是算法部署,小鹏在这方面最新的进展是,对Transformer算子做了完全的重构。也因此,算法模型的运行效率和算力利用率,得到了非常大的优化。


小鹏披露,重构算子之后,算法的运行时间获得2.9倍的增益,运算时间有了20倍的缩减。同时,小鹏还通过剪枝算法,完成了2.9倍的模型加速。



这些数字落实到算力利用率上,吴新宙给出了一组数据:原来需要一颗Orin芯片1.22倍算力的模型,只需要用到9%的算力。


而上面一整个数据处理和算法迭代的核心,是一个全闭环、自成长的AI数据体系。



根据吴新宙的介绍,这个AI数据体系可以分成两个部分,分别处理真实数据和仿真数据,而体系的核心则是一个自监督学习的技术网络——黄金骨干模型


通过这个黄金骨干模型,车辆遇到的某个corner case,比如异形车辆数据,会自动上传云端,并找出大量的同类真实场景数据输入模型中进行训练。


而仿真数据的处理不同,一些在真实场景罕有的corner case,一旦被采集到就会通过UE引擎产生具备真值的同类仿真场景,之后再输入到模型进行训练。


同样按照这个流程操作,不同之处在于,一些非常难以遇到的corner case,在上传之后会通过UE引擎产生具备真值的仿真数据。


而这个黄金骨干模型,带来的核心优势就一个字:快。吴新宙表示,通过黄金骨干模型,XNGP技术网络的提升和发布模型训练解耦,新的corner case出现,只需要在现有的基干网络上进行优化,不需要从头训练。好处就是,算法的迭代速度和成本可以大幅优化。


以上,就是XNGP的全部细节,在最后,吴新宙还给出了一个One more thing:Robotaxi。


就在不久之前,小鹏G9通过了封闭道路的自动驾驶测试,目前已获得智能网联汽车道路测试许可。也就是说,小鹏G9作为Robotaxi的承载车型,上路的牌照已经到手了,下一步就是具体的落地上路。


根据规划,小鹏Robotaxi将会在明年或后年出现在广州街头,在有安全员的前提下载客运营。



所有关于XNGP的软件细节全部讲完了,是不是挺硬核?


而消化这些干货的同时,我们也可以发现一个现象,小鹏的智能驾驶软件方案,越发的特斯拉化了。


小鹏XNGP软件方案的每一个部分,包括多相机多帧的视频流输入方式、速度感知和意图预测的动态感知、全自动数据标注和自监督自学习模型,甚至是大算力智算中心扶摇的建设和自学习,几乎都能在特斯拉近两年的AI DAY上找到对标。


甚至用量产乘用车作为Robotaxi车辆,也是马斯克一开始的态度,只是后来这个flag被无限期延长而已。


而这个现象,已经不单单只有小鹏一家,毫末智行也是积极的在两家的AI DAY上找相同。


所以是大家抄作业,还是英雄所见略同,最后都得殊途同归呢?


02

XNGP高阶驾驶辅助系统,2024年全场景打通


需要注意的是,XNGP目前还是一个期货产品,今年交付的小鹏G9 MAX版(其他版本仅支持XPILOT)仅有高速NGP、记忆泊车、LCC、智能泊车等能力。


城市NGP,需要等到明年上半年才能上车,届时将有广州、深圳和上海三座城市支持城市NGP。


到明年下半年,XNGP就可以在全国大部分无高精地图城市,落地城市NGP核心的开放变道、超车和左右转功能。



最终,2024年,高速、城市开放道路以及泊车全场景打通,实现车位到车位的智能导航辅助驾驶能力,而且是脱离高精地图的那种。


从这个时间规划表来看,小鹏重感知轻地图的技术转型,现在还处在早期阶段。


另外,上一代智驾系统XPILOT小鹏也没有放弃迭代,在这次科技日上,吴新宙给出了一个有点复杂的更新时间线(瞬间想到了G9发布会上那张让人看不懂的车型组合PPT)。


具体迭代的迭代节奏,请看下图:



以防大家看不懂,这里做个小总结,重点有3个(敲黑板敲黑板):


其一,到2023年下半年,XPILOT将会迭代到辅助驾驶能力的天花板,具体表现,应该就是在高精地图的支持下实现高速+城市NGP以及记忆泊车,无高精地图的地区,城市开放道路仅支持LCC基础上的红绿灯识别和车道级导航;


其二,开放高精地图的城市,只有广州、深圳和上海;


其三,XPILOT能力的集大成者车型将是小鹏P5 E版,想体验的朋友记得看准了再买。


03

机器马&飞行汽车很潦草,语音交互有看点


智能座舱部分,最大的进展是,小鹏带来了全场景语音2.0。


据何小鹏介绍,全场景语音2.0首次将MIMO多音区技术应用在车载语音系统上,通过小鹏自研的语音架构,小鹏语音交互在功能上也迎来一些升级



具体来看,主要有以下几点:


首先,全车多路语音流并行处理,支持处理四音区并发、端云一体、实时流式识别理解、并行指令等各种功能交织的语音交互请求;


其次,全车多个音区的上下文理解,同时既维护单人的对话和上下文管理;


最后,去掉唤醒词,语音全程待命,在网络状况较差的条件下,也能实现600多项车辆功能控制。


说到机器马和飞行汽车,今年的科技日多少有点“槽点大于看点”的意思


小鹏汽车CEO何小鹏在科技日上表示,在过去一年中,对于机器马各个方面进行了诸多探索,比如运动的静谧性如何解决?如何在狭窄的环境具备避障能力,以及机械臂的多场景应用。



基于这些探索,今年展出的机器马……PPT,较去年来看有了比较大的变化,比如面部增加了AR投影仪,机器马的骨骼和表皮,也应用了更柔软的材料,骨骼材料也是轻量化设计。


这一部分的介绍很短,不过何小鹏也在最后留下彩蛋——一个蒙着布的机器马。


希望明年布揭开能看见真东西。



相比之下,飞行汽车这一趴,好歹看见了真的验证车。不过与此前的双翼螺旋桨结构不同的是,最新的样车以四翼螺旋桨的面貌出现,何小鹏表示,这种设计基于飞行稳定性的考量。


同时从放出的量产建模视频来看,四翼螺旋桨应该会保留到将来的量产车上,同时量产车将同时具备陆行和飞行两种行进方式。



这个静止状态,有点像一辆机甲化的小鹏P7背着一堆旅行箱:



虽然目前还在验证阶段,但何小鹏依然自信,小鹏汇天的飞行汽车,将是全球首款能飞又能开的飞行汽车。


期待吃饼~


-END-


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