小鹏汽车预计最早明年开始Robotaxi运营 全新感知架构类似特斯拉去年发布的视觉感知方案

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小鹏汽车预计最早明年开始Robotaxi运营 全新感知架构类似特斯拉去年发布的视觉感知方案
2022-10-25 12:17:00


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  尽管何小鹏最近日子过得不尽如人意,但在每年惯例的“1024小鹏汽车科技日”上,他依旧大秀“肌肉”,证明小鹏汽车在行业里仍具有领先的技术实力。
  同时,在此次科技日上,小鹏汽车方面表示,希望最早明年在广州及更多城市开放robotaxi运营,并在2025年开始向无人驾驶进军。
  作为以“智能”为标签的汽车公司,小鹏汽车花了最长的篇幅介绍了在智能驾驶方面的进展。目前小鹏汽车的重心是9月份开始在广州试点上线的城市NGP智能导航辅助驾驶。
  和已经被广泛应用的高速场景相比,城市场景道路错综复杂,不规范的交通行为时有发生,且改造施工频繁。但小鹏汽车调研显示,城市NGP是用户愿意为辅助驾驶买单的重要一环,既高频又刚需。
  据小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙介绍,城市NGP代码量是高速场景的6倍,感知模型数量是4倍,预测/规划/控制相关代码量达到88倍。为推动城市NGP上线,自动驾驶团队努力了18个月。
  “随着城市场景的落地,我们完成了智能辅助驾驶上半场最后一个核心能力的建设。下半场我们会用全场景辅助驾驶来开局,通过两至三年的打磨,把辅助驾驶真正向无人驾驶进发。”
  吴新宙将无人驾驶的时间预定在2025年,在此之前的目标是将全场景智能辅助驾驶XNGP从广州推往全国,即使在无高精地图区域,也能随时随地导航辅助驾驶。
  这项技术实现的基础是小鹏汽车推出的全新一代感知架构“XNet”。
  和小鹏汽车的第一代视觉感知架构不同的是,XNet是多相机多帧,并且利用深度学习神经网络替代了繁复的手写后处理逻辑,实现了端到端数据驱动算法迭代。
  一位自动驾驶行业从业者向界面新闻解释,这次升级可以帮助从小鹏汽车“看图说话”转变为“看视频说话”。
  “之前是看一张图说一次话,这样可能前言不搭后语,现在所有相机数据看一遍再说话,并只说一次。”
  因此,XNet对于静态环境有更精准的感知能力,可以实时生成“高精地图”,从而摆脱了对既有高精地图的依赖,拓展了XNGP城市适用范围。
  通过动态XNet,则可以更精准地识别车辆等动态目标物的大小、距离、位置、速度及行为预测,提升了博弈能力,在城市场景行驶安全性更高。
  “现在业内基本都是宣称用这一套架构,也是特斯拉去年发布过的一套架构。”上述业内人士表示。
图片来源:小鹏汽车
  XNet功能的实现需要庞大的数据采集、标注和训练,传统的标注训练方式不再适用。小鹏汽车为此开发了一套全自动标注系统,可以将传统标注系统效率提升4.5万倍。过去2000人工作一整年的标注量,现在仅16.7天即可完成。
  吴新宙格外强调了Transformer网络的部署情况:经过不断地优化,动态XNet已由所需122%Orin-X算力,缩减到现在9%的算力即可完成。这是未来XNet持续迭代的关键。
  按照规划,明年上半年,G9 MAX版的城市NGP将覆盖上海、深圳和广州三座城市,并在全国范围开放识别红绿灯并直行通过路口能力;明年下半年,大部分无图城市也将形成城市NGP的能力;2024年,小鹏汽车将尝试让产品完成点到点的辅助驾驶功能。
  同时,小鹏G9成为国内首个通过自动驾驶封闭道路测试的零改装量产车,目前已获得智能网联汽车道路测试许可。
  小鹏汽车希望最早明年在广州及更多城市开放robotaxi运营,通过自动驾驶和高等级辅助驾驶双线并行,实现数据和能力的反哺闭环。
  在智能驾驶之外,小鹏汽车在智能语音方面同样继续提升,实现行业首个全车全时的语音交互功能。
  据何小鹏介绍,小鹏汽车全场景语音2.0版本可以实现车内无需唤醒,多人同时人车语音对话。2至4个指令同时发出,语音助手智能判别指令逻辑关系,不冲突命令可瞬间执行。
  在反应能力上,语音系统从唤醒到界面反馈只需要245ms,较之前提前3倍;到语音反馈也小于700ms,也就是说,用户从发出指令到车辆执行,延时在1s以内。
  和其他新势力相比,小鹏汽车是唯一一家在智能机器人和飞行汽车上持续投入的企业。尽管这两类产品距离量产都还有漫长的路要走,但它们代表了小鹏汽车未来在智能出行领域的布局。
  小鹏汽车去年首次的四足智能机器人已经从实验室状态走到逐步量产阶段,着重提升了产品运动的静谧性、狭窄环境避障能力和机械臂的多场景应用。明年,小鹏汽车将推出新一代智能机器人
  另在飞行汽车方面,小鹏汇天发布了飞行汽车最新构型,看上去接近常规汽车,但增加了机臂折叠收纳系统,可进行陆行和飞行模式的切换。
  在机臂折叠收纳状态,飞行汽车尺寸和常规汽车相当,能够在开放道路自由行驶;切换飞行模式后,可在法规、环境允许的条件下垂直起降,满足短距离低空出行的需求。
(文章来源:界面新闻)
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