號稱「國內首個」！小鵬XNGP第一階段能力部分開放 副總裁：未來不輸特斯拉

作者|張超 編輯|羅麗娟

繼去年9月在廣州試點推出城市NGP智能領航輔助駕駛系統后，時隔五個多月，小鵬自動駕駛輔助系統迎來新消息。

3月31日，小鵬汽車自動駕駛中心副總裁吳新宙宣佈，啟動推送全新版本OTA——Xmart OS 4.2.0，正式向小鵬G9及P7i Max版用户開放XNGP第一階段能力。

小鵬汽車自動駕駛中心副總裁吳新宙

具體來看，就是在上海、深圳、廣州三座有高精地圖覆蓋的城市開放「城市NGP」，車輛可實現城市內由A點到B點的智能導航輔助駕駛，不僅能夠完成本車道巡航跟車、超車變道、繞行靜止車輛或物體等動態駕駛任務，還可以實現紅綠燈識別啟停、自主打燈變道、避讓其他交通參與者等典型的城市路況交通行為。

在無高精地圖覆蓋的區域，LCC增強版將具備跨線繞行能力，當前方有靜止的車輛、錐筒等障礙物，且系統檢測周圍環境安全且行駛狀態符合條件時，可自動發起跨車道線繞行障礙物。此外，LCC增強版還將開放識別紅綠燈並直行通過路口能力，支持識別當前車道通行方向、匹配相關交通信號燈，實現紅燈停車；在直行車道，支持綠燈起步，在非直行車道，系統將通過語音進行提示。

據介紹，XNGP中的「X」有兩層含義：首先，代表小鵬汽車公司；其次，代表全場景導航輔助駕駛。「我們希望能夠把所有的X，把高速、城市，加上停車場，把這些不同的場景連在一起，」吳新宙強調，小鵬汽車希望能給用户帶來點到點全場景體驗。

而「NGP」全稱是Navigation Guided Pilot，也即自動導航輔助駕駛。其在第一代XPilot系統基礎上，增加了城市路況下全程智能輔助駕駛功能（即「城市NGP」）、高速NGP和VPA記憶泊車的增強版功能。

小鵬方面表示，XNGP是國內首個且唯一量產的全場景輔助駕駛系統，也是實現無人駕駛前，輔助駕駛的終極產品形態。

XNGP發佈

按照設想，完全形態的XNGP系統將不依賴高精地圖，在全國各個城市都能無縫連接高速、城市、地下停車場等各種場景，實現從起點停車位到終點停車位全程無斷點的輔助駕駛體驗，不僅可以覆蓋城市內的日常通勤、在高速和城市快速路接近零接管，在安全性、道路博弈能力和通行效率上也超過大部分司機。

不過，這只是理想狀態下的運行情況。如小鵬汽車介紹，目前XNGP僅開放了第一階段的能力，即在上海、深圳、廣州三城開放「城市NGP」。至於實現完全形態XNGP的時間表，吳新宙表示，希望是2024-2025年的某個時間點，「我相信在未來的時間點，AI一定能夠開車開得比人好。」

對比國內新能源車企，吳新宙認為XNGP系統的表現「毫無疑問在第一陣營」；而對比特斯拉FSD，「在很多地方的處理細膩程度，我覺得我們的XNGP，或者未來的XNGP至少不輸的。」他説。

關於XNGP系統落地背后的創新和難點、小鵬下一階段成本計劃、未來智能駕駛技術發展方向等問題，小鵬汽車自動駕駛中心副總裁吳新宙、小鵬汽車自動駕駛產品高級總監劉毅林（Rocky）等相關人士一一進行了解答。

以下為對話主要內容（經全天候科技編輯整理）：

「XNGP整個落地過程技術創新非常重要」

問：現在算法開源，各家在BEV技術上都很努力。小鵬做到第一家實現XNGP系統量產，最新核心的技術門檻是什麼？下一步有沒有脱激光雷達計劃？

吳新宙：XNGP整個落地過程，技術創新非常重要。因為原來在英偉達提供的代碼基礎上做不是那麼好，我們就做了大幅度算法改寫，但最核心的還是背后體系能力建設。

這樣的大網絡，從數據採集、標註、訓練到部署，每一步都是一個巨大挑戰，這也是為什麼這個事情從概念上形容很簡單，但是落地很難。我們做了非常大系統的工作，比如在訓練上，去年落地了扶搖，這個是非常領先中國其他企業、非常大算力的訓練平臺。

一點一滴積累的體系能力，是促成我們能夠比友商更快落地的一個最重要原因，而不是停留在PPT階段。

激光雷達的存在，對於我們目前來説還是非常重要的；特別是在城市場景，相當於視覺不能很好識別的一些目標，我經常説它是一個底層安全網。

但是隨着我們視覺能力進一步增強，激光雷達在未來的自動駕駛或者輔助駕駛是不是有它的位置，整個行業都在探索，我們也沒有説這個東西一定是A或者是B，還是跟行業一起學習、一起探索的過程。

問：在高速上測試時，從深圳到惠州正好下大雨，整個BEV對靜態車道線的輸出非常穩定，幾乎沒有任何抖動。這是不是意味着在感知和預測部分已經應用了多模態、大模型去做？后面的PRO產品是不是有可能把BEV給到用户？

Rocky：目前來説，一定會有一部分體驗上的優化可以惠及PRO用户；同時，我們會完成兩個車型各個場景的探索，完成點對點（智能輔助駕駛）和擴城。PRO用户不用擔心，在我們計劃當中有一部分的能力會惠及到，但Xnet網絡是否能上，我們還沒有一個明確時間點。

問：在LCC工況下，測試發現過一些紅綠燈路口經常選錯，或者不知道怎麼辦，這有點像開盲盒。接下來小鵬怎麼解決這個問題？

吳新宙：其實LCC增強版，確實不是一個非常完善的點到點功能，只是把我們現有視覺能力在原來LCC-L上的增強。

但還是要給大家一些期望，我們現在對於靜態Xnet的輸出，幾何是有了，對語義的理解還在工作中，這個需要給我們一點點時間。再過六個月，我們希望在無圖或有圖時候的能力，或者給大家的體驗非常接近。

Rocky：在很長一段時間，媒體試駕中一直問容錯能力做到什麼地步了；我們想，如果非要接一個大招，不如在某些場合釋放一些階段性能力，讓大家逐步看到一些可能，用户也可以預期下一個階段能做到什麼程度。

特別在兩個場景上有幫助：第一個是SR，學開車第一件事要看懂周邊世界、看懂交通標識、看懂紅綠燈；第二個就是釋放第一階段能力，如果看懂了紅綠燈可以做什麼？

這個是逐步完成產品化的過程，我們始終認為今天LCC-L紅綠燈起停，一定不是完整的產品態，但是它一定比之前的LCC-L不看紅綠燈直接過去，更有用。所以，這樣的場景對用户看見未來，解決問題如果有幫助的話，我們很樂意階段性地給大家一些信息。

接下來，真正釋放導航輔助駕駛無圖能力，也沒有那麼遠。

「（新能源競爭）第二階段小鵬的優勢更加明顯」

問：新能源汽車過了技術競爭時代，到了成本競爭時代。下半場在自動駕駛領域，小鵬的技術優勢還能保持多久？

Rocky：我有一個很好的朋友在自己創業。大概兩年前，他説大家所認為的所有電池技術，其實都是成本問題。

一個很先進的技術，比如快充、無蔓延等等，本質上就是在恆定尺寸、恆定密度下達成更高里程和更優能耗。

做完這一套成本多少，是整個產業發展中最最重要的先決條件。這個先決條件達到一個臨界值，就會進入更優的成本持續迭代過程。

也就是説，經過第一個階段的發展后，整個產業鏈成熟，造一輛好的電動車成本相當后，大家就進入到誰的智能化體驗更好、誰的智能化成本更低階段。

第二階段，依然是一個商品時代的競爭。所有體驗和成本，都會變成很重要的影響因素。我們反而會相信，第二階段小鵬的優勢更加明顯。

問：G6車型之后，在自動駕駛研發方面，對於軟硬件成本的降低有什麼計劃？關於百城測試要輕量化去做，能不能具體展開説？

吳新宙：測試的輕量化，我們在過去一年已經投入做，現在把這個體系搭建完成了，它最核心的是把每臺車測試成本降下來。現在我們設備是零，量產車本身是測試車。

第二個，人力資源也會降到最小化。所以從成本來説，是完全可控的事情，這里面有很多技術細節，就不一一展開了。

「不會去走限定ODD下的L3」

問：G9和P7i換了新平臺，你預測未來它們的自動駕駛能力將達到什麼水平？小鵬對L4級自動駕駛有沒有一個能力期待，或者讓用户有大概感知？

Rocky：從用户的角度回答，所有的技術如果用户無法理解、無法使用，我覺得它就是一個工程品，它不是一個商品。

我們內部一直在説，要儘快完成從產品到商品的轉化過程。如果用這個形容去看，我們堅信這個平臺會在輔助駕駛領域分享高可用性的商品，可以真正地解決城市中點對點輔助駕駛，讓用户每天都能用、每天都能用得很好，自然而然就會有人為它付費。這個是我們非常堅信，在接下來一段時間很快可以實現的，這也是這一代平臺非常明確的使命。

吳新宙：這個系統到底能不能到L4？目前L4還沒有人做到，當然我們每一步都在無人區。

作為從業者的一個猜想，我覺得從算力上來講，至少目前看不到瓶頸，實現Rocky的理想應該沒有什麼問題。總歸有驚喜或者驚嚇，到2024、2025年我相信會有更好的答案。

問：未來要讓車輛自動駕駛能力像老司機，最核心要解決哪個模塊的問題？

吳新宙：預測和規控，這還有大工程量的東西需要解決。特別要讓我們的算法更擬人，這其實要花功夫調。后續，我對團隊的要求是每一個季度都有一些體感非常明顯的進步。具體的工作量，我相信一定在規控和預測上。

問：前段時間體驗奔馳L3，它劃分了非常詳細的ODD來實施L3；剛纔幾位提到L4，怎麼看待這個場景應用？上海作為第三城能夠打開，小鵬背后遇過什麼困難和障礙，怎麼克服的？

Rocky：我家在上海，某一個時間點，我試開第一版就崩潰了，跟廣州不一樣。為什麼這個體驗感到會很差呢？我覺得特別有意思的點在於，上海有幾個特別不一樣的點：

第一，上海是一個立體城市，地下、地面、高架。當然，這個跟重慶又不一樣；最起碼，它是一個多層城市，高架又是非常重要的出行場景，絕大部分但凡超過五到十公里距離的路程，導航一定把你帶到高架上。

第二，上海是寸土寸金的地方，很多綠化懸空，這對車道侵佔也很大。特別是車道很窄，你也會碰到一些新挑戰；還有人形綠化帶，過年的時候綠化帶上還有紅燈籠等等。

吳新宙：那時候我也在上海，滿街紅燈籠，給紅綠燈檢測帶來相當大困難。

Rocky：所以檢測過程中，每個城市都面臨挑戰。三個城市，我們依然要一點點時間解決它們。但是隨着有圖無圖的方式越來越多，這個挑戰會越來越少。

吳新宙：我期待每一個大城市跟上一個城市比，剛開始有5%，甚至10%的差異度。但是，隨着我們做到五個、十個城市以后，這個差異會逐漸趨同吧。

關於L3、L4的問題，我覺得歐洲的軌跡跟國內的軌跡稍稍不一樣；我們更多在L2的大框架下把體驗做得更好、做到點對點，兩邊有一個偏差。將來會不會從統一？我相信長線來看一定是這樣。

從我們來看，所謂的L2.9也好，還是在L2框架下輔助駕駛往橫向拓展。隨着我們功能逐漸疊加，在某一個時間點，在某些場合開放L4，這是我們現在走的一條路徑，而不會去走限定ODD下的L3。