小鵬挑戰3000 公里遠征的底氣何在？

文 / 本刊記者 劉通

小鵬汽車豪立“NGP 挑戰3000 公里遠征”、“ 2025 年之前，實現更高等級自動駕駛”的Flag，底氣源于對其技術研發能力的信心。

日前，小鵬汽車為期八天的“小鵬NGP 3000 公里遠征挑戰”正式落幕。車隊從廣州出發一路駛向北京，全程路線行駛超過3675 公里。共有228位車主及媒體嘉賓駕駛小鵬P7，體驗NGP 自動駕駛導航輔助功能。

超越預期的表現

在正式試駕前，我們首先觀看了小鵬汽車NGP 安全提示視頻，并通過了駕駛員考試。據了解，未來用戶在首次使用NGP 前均需完整觀看該視頻并完成考試。對于試駕體驗的結果，就個人實際體驗結合其他車主及嘉賓的體驗感受，我們一致認為小鵬NGP 的表現已然超過預期。

在自動變道方面，小鵬NGP 可以實現自動超車、自動選擇最佳車道、自動緊急避讓等功能。同時在變道時，其動作執行標準：提前打轉向燈，在2-3 秒后，開始變道動作，并在2-3 秒內完成。如果變道到一半，目標車道后方有車快速接近，系統判斷不能變道后，會重新返回自己車道。如果在超車時，遇到大型客車、貨車，NGP 會控制與旁邊車道的大型客車、貨車的距離，全面保證行駛安全。

在自動上下匝道方面，依靠高精度地圖，小鵬NGP 在臨近匝道前兩公里，就會提前變換到最外側車道，并逐步降低速度，在進入匝道后會按照匝道限速行駛。即便在應對大曲率彎道時，也能保持很好的行駛軌跡。另外，在試駕路段我們也遇到了錐桶識別場景。依靠雙重感知融合系統，小鵬NGP 可以識別并提醒駕駛者前方正在施工，進行并線。

當然，在實際體驗時，我們也遇到小鵬NGP 退出、提醒人工接管的情況，畢竟NGP 是“駕駛輔助”，而不是“自動駕駛”。總的來說，對新手司機而言，NGP 可以算作一個嚴格的駕駛教練，它會在駕駛者偶爾犯錯時及時糾正；對老司機而言，它就是一個駕駛助手，可以在駕駛者偶爾走神時，起到輔助駕駛的功能。

全棧自研能力的信心

這次3000 公里遠征挑戰源于2020 年10 月24 日，小鵬汽董事長兼CEO 何小鵬在小鵬汽車智能日上立下的Flag：2021年第一季度將舉行從廣州到北京的高速自動駕駛遠征，并全程使用NGP。而在3 月31 日的遠征成果分享會上，何小鵬再次立下Flag：“ 2025 年之前，我們要實現更高等級的自動駕駛。”

何小鵬再立Flag 的底氣，一方面源于本次3000 公里遠征挑戰的亮眼成績。數據顯示，本次遠征高速里程3145 公里，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。其中，小鵬NGP 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%。這些數據從穩定性、安全性、便捷性等各個維度反映了小鵬汽車NGP 具有良好的性能表現。

另一方面是對其技術研發能力的信心。從成立之初，便將自身定義為“全球唯二全棧自研量產車企”的小鵬汽車，不僅在車輛端的視覺感知、傳感器融合、規劃、定位、決策、控制等方面“下苦力”，還在云端數據運營所需的數據上傳通道、前端數據上傳實現、云端數據管理系統、分布式網絡訓練、數據采集工具開發、數據標注工具開發、軟件部署等方面“猛鉆研”。

小鵬汽車NGP 核心技術主要表現在自動駕駛架構、自動駕駛硬件、全局定位精度、功能迭代能力四個方面。在自動駕駛架構方面，行業一般標準的自動駕駛架構包括感知（雷達感知+視覺感知）、定位、傳感器融合、運動控制與運動規劃。小鵬NGP 在此基礎上增加地圖管理與融合、行為規劃以及行為/運動預測等功能。

在硬件方面，搭載NGP 的P7 智尊版包括14 個攝像頭、5個毫米波雷達及12 個超聲波雷達，博世iBooster 制動助力系統（控制）、英偉達Xavier 驅動的運算單元（運算）等硬件設備。值得一提的是，P7 是國內首個搭載Xavier 計算平臺的自動駕駛量產車型，雙計算平臺（XPILOT 3.0、XPILOT 2.0）在硬件上完全獨立，互為冗余；XPILOT 3.0 計算平臺核心模塊更是達到汽車功能安全的ASIL D 等級。

在感知定位方面，小鵬NGP 采用視覺感知系統+毫米波雷達融合的雙重感知融合系統。配合精度可達分米級的高德高級駕駛輔助地圖，以及全局定位精度可達厘米級的高精度定位硬件，通過即時定位與地圖構建技術，小鵬NGP 相對定位精度小于0.3%，不僅保證了NGP 的功能安全，同時也為保護了用戶安全。

在功能迭代方面，通過數據和算法的全閉環，小鵬汽車為其快速的功能迭代打下了堅實的技術基礎。自2020 年10月24 小鵬汽車智能日前夕，NGP 工程版首次接受部分媒體體驗，至挑戰活動結束，小鵬汽車NGP 經歷了12 次大版本迭代以及91 次小版本迭代，百萬級道路里程的測試，并實現了軟件運行更穩定、道路行駛更安全、人機交互更順暢、駕駛使用更便捷四大提升。

立足本土化的優勢

需要指出的是，在目前國內汽車行業中，小鵬汽車并不是唯一一家實現自動導航輔助駕駛功能的車企。早在2018 年10 月，特斯拉就已經推出NOA自動輔助導航駕駛系統，蔚來也趕在小鵬汽車發布NGP 之前推出了NOP 蔚來領航輔助功能。三者在命名方式上有所不同，但實際功能卻是類似。那么，第三個“上線”的NGP 又有何優勢呢？

從自動輔助導航駕駛系統的架構上來看，蔚來NOP 與小鵬NGP 有著類似的硬件架構，但在軟硬件上有著不小的差異。如蔚來NOP 包含4 顆環視攝像頭（360°全景及自動泊車）、5顆毫米波雷達、12 顆超聲波雷達；感知定位方面采用視覺感知系統+毫米波雷達融合的雙重感知融合系統，并配合百度高精度地圖使用，而其千尋位置提供的高精定位同小鵬NGP一樣；在感知硬件和運算方面，采用了Mobileye EyeQ4 視覺感知芯片和恩智浦 S32V 智能駕駛計算平臺。

在實際使用過程中，有人形象地將小鵬NGP 形容為“技術控直男”，蔚來NOP 則是“細心派暖男”，蔚來NOP 相對較保守，主要表現在以下幾個方面。一是小鵬P7 變道策略更積極，效率更高，ES6 變道更柔和，這也從側面展示出小鵬NGP 技術的成熟與自信；二是NGP 相對NOP 信息量更大，雖然兩者的底層邏輯相同，但NGP 在視覺、高精度地圖、高精度定位方面做了更多融合，這些在NOP 上基本沒有；三是小鵬 NGP 在技術上會更有優勢，面對不同場景策略更加靈活，蔚來 NOP 受制于傳感器硬件和算力，在效率和體驗上略差。

之所以小鵬NGP 略勝一籌，主要是因為雖然蔚來NOP先于小鵬NGP 發布，但它是一個 NIO Pilot 早期功能定義列表中不存在的功能。從項目開始到發布，蔚來NOP 的研發時間其實只有短短的一年半時間。而小鵬汽車自2015 年起，便投入包括自動駕駛在內的智能化開發。另外，第一代蔚來平臺的算力只有2.5TOPS，并且車型上市較早，其搭載的硬件稍有落伍，這些都是小鵬NGP制勝的原因。當然，隨著蔚來軟件、硬件的更新及優化，蔚來NOP 將會迎頭趕上。

至于自己的老對頭特斯拉，在自動輔助導航駕駛方面，憑借“本土化”優勢，在國內，小鵬NGP 對特斯拉NOA 也有著“不對等”優勢。特斯拉的NOA 是依賴自建的地圖數據庫，通過車輛的攝像頭和傳感器以及高度自動化的軟件系統在后臺構建數據。依靠基于視覺的Autopilot 系統和導航地圖一起工作，通俗來講，特斯拉獲得外界的信息基本以“視覺”為主。而小鵬NGP 則采用視覺感知系統+毫米波雷達融合的雙重感知融合系統，分辨率是特斯拉2 倍的毫米波雷達給予小鵬P7 更強的感知能力。

同時，因為有了高精度地圖的加持，小鵬NGP 使用場景更加豐富，這也是為何小鵬NGP 更為契合中國使用場景的重要原因。雖然特斯拉的算法是業內公認的頭牌，但由于無法自主采集和繪制高精度地圖為其帶來許多使用場景上的不確定性。如特斯拉NOA 功能在某些道路條件下會由于“無法采集道路信息”而無法正常使用，特別是在強光、暴雨、下雪等惡劣氣候條件下，穩定性受到影響。

另外，相較特斯拉NOA，小鵬NGP 換道策略更安全，車輛的速度控制更加平穩溫和。以自動超車功能為例，小鵬NGP 的自動超車功能，幾乎與常規駕駛員能力相同，控制車速能力因為有高精度地圖的支持，均相對特斯拉更準確，而特斯拉的自動超車發生頻率偏低，并且超車風格更為激進，很多時候需要人工接管保持安全。

當然，小鵬汽車也認識到憑借“本土化”獲得的高精度地圖優勢，在其跨出國門之后，勢必也要跨過這道“門檻”！

總之，盡管目前小鵬汽車NGP 在本土化、實用性等方面有了部分領先優勢，但智能化的賽道沒有終點。何小鵬表示，“目前我們認為自動駕駛是智能汽車的核心，但2025 年之后，自動駕駛只是智能汽車的一小部分。未來，在智能化方面會有更多的新事物出現。”正因如此，搭載激光雷達的P5 于上海車展正式亮相，而其自主研發的自動駕駛芯片也已在路上。