「小鹏越来越像特斯拉，无论是智能驾驶、补能体系，还是机器人，小鹏的发展路径似乎在靠拢特斯拉」，在看完 1024 科技日后，一位业内人士这样表示。

小鹏 1024 科技日已经连续举办四年，从最开始对未来智慧出行的思考和探索，到如今的落地量产，小鹏在进一步强化自己的「智能化」标签。

在历时一个多小时的发布会上，小鹏用大篇幅来阐述城市辅助驾驶的痛点、重要性、解决方案，以及针对城市 NGP 场景研发的全新技术架构。

智能驾驶的上半场是技术开发能力决定发展先机。随着城市场景的落地，智能辅助驾驶下半场的激战也拉开帷幕。

对此，小鹏对于智能辅助驾驶有着明确的路线图：

• 2023 年，在有高精地图情况下，小鹏城市辅助驾驶覆盖上海、深圳和广州三个城市，在无高精地图情况下，大部分城市将开放变道、超车、左右转能力。

• 2024 年，小鹏将实现贯通泊车、高速、城市的全场景辅助驾驶。

一个有意思的细节是——当被问及小鹏的智能驾驶处在什么位置时，小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙表示：「在中国，我认为应该是在第一」。

在外界看来，这个「自夸」是否具备说服力，还需时间验证。

01、落地城区辅助驾驶，小鹏迎难而上

「智能辅助驾驶下半场的入场券就是量产城市场景辅助驾驶+全栈闭环能力。」在去年的小鹏科技日上，吴新宙这样表示。

在这里，上半场的全栈自研，指的是软硬件部署和研发。而下半场的全栈闭环，指的是全栈自研的软件达到实际应用级别，比如数据闭环、地图闭环。

为什么小鹏将数据闭环、地图闭环视为下半场？

不少人用「有轨电车」来形容城市 NGP，原因是现阶段城市场景严重依赖高精地图，而未来的趋势应该是「重感知，轻地图」，尽量不依赖高精地图。

这也是小鹏提出了要实现数据闭环和地图闭环的主要原因。

一个数据是，在通过数据闭环之后，小鹏将 Corner Case减少了1000 多个，高速 NGP 的事故率也因此下降了 95%。

做到这个程度有多难呢？

从道路情况来看，城市道路无疑是最棘手的场景。

在中国近 1000 万公里的城市道路上，有近 40 万个城市路口，除了上下班高峰期的拥堵和半拥堵路况，还有道路的不规范、红绿灯各异、交通参与者混杂，频繁的改道施工等等。

从软件数据来看，城市 NGP 相较于高速 NGP，大概需要增加 4 倍的感知模型数量、6 倍的代码量，以及 88 倍的规划控制代码量。

但从自动驾驶进化来看，城市道路场景是一个中场节点，也是必须啃的硬骨头。

除此之外，在用户用车过程中，城市道路里程占比 71%，时长占比 90%，而驾车途径城市道路的用户占比更是达到了100%。

这说明在进入城市导航辅助驾驶时代之后，智能驾驶将会从之前的低频应用转变为高频应用，用户在每天的通勤过程中，都将会用到，可以通过这项技术提升日常驾驶的体验。

随着时间的推移，城区辅助驾驶将成为一辆智能汽车用户价值最高的部分。

那么，如何快速普及城市辅助驾驶？

吴新宙表示，在脱离高精地图这条轨道的前提下，城区 NGP 最难的地方在于车辆横向操控、博弈和不确定性场景处理，考验的是车辆近距离的感知能力和判断。

为此，小鹏推出了新一代感知架构 Xnet，特点是多相机/多帧的数据输入。

比如小鹏之前是通过多相机单帧的方式输入模型，再通过算法进行后融合处理，而 Xnet 则是将连续数据输入深度学习的大模型，再输出三维空间的结果。

本质上，这是一种多视觉的前融合，类似于特斯拉曾在 2021 年 AI DAY 揭示的基于视频流数据的共享特征多任务型神经网络架构。

Xnet 在静态和动态上都有不错的表现：

静态方面，Xnet 拥有超强环境感知能力，可以通过对车道线、道路边界、停止线进行识别，并实时生成「高精地图」，摆脱对既有高精地图的依赖。

动态方面，Xnet 具备更强的 360 度感知，可以在视觉识别的基础上输出目标物的位置、姿态、尺寸、速度等信息，甚至可以预测目标轨迹，使规控的「博弈」能力大幅提升，变道成功率更高。

基于 Transformer 网络的复杂程度，以及这其中涉及的参数量、训练难度和训练时间，传统的标注、训练方式难以满足需求，小鹏数据收集、标注、训练和部署进行了升级处理。

在数据收集上，小鹏在近10 万辆小鹏车型上装载了超过 300 个触发器，可以实时将场景数据收集上传。

在标注上，小鹏开发了全自动标注系统，相较传统人工标注效率提升 45000 倍。

比如曾经2000 人一年的标注量，现在 16 天左右就可以完成，并且远超人工标注质量。

除此之外，为了应对部分极为罕见的 Corner Case，小鹏利用 UE 引擎进行仿真训练系统，在数据量难以满足训练需求时，小鹏会利用「定向仿真」来在虚拟世界中建立大量类似场景，在虚拟世界中对网络进行训练。

至于 Transformer 网络的部署，小鹏进行了全新的重构调整，优化了运行效率和算力利用率，比如此前需要一颗 Orin 芯片 1.22 倍算力的模型，现在压缩到只需要 9%的算力即可。

总体而言，XNGP 是小鹏未来计划打造成一个全场景辅助驾驶的系统，在无高精地图的情况下，实现堪比「老司机」的驾驶能力。

如果说特斯拉每一年的 AI DAY 只是一场为了吸引人才而秀肌肉，那么小鹏今年的科技日更多是为了得到用户的信任而秀肌肉。

两者虽有异曲同工之处，但背后的意义却大有差异。

02、智能辅助驾驶下半场，小鹏拿到入场券了吗？

城市导航辅助驾驶的落地，可以说是一个技术上的里程碑。

首批拿下城市高阶辅助驾驶的车企，相当于获得城市全场景辅助驾驶入场券，这也是小鹏、极狐、魏牌等车企对城市辅助驾驶落地「首位之争」的价值所在。

• 9 月 17 日，小鹏 P5 陆续在广州地区向用户推送城市 NGP；

• 9 月 23 日，极狐阿尔法 S HI 版在深圳率先推送城区 NCA 智驾导航辅助功能；

• 2022 年年底，摩卡 DHT-PHEV 激光雷达版的城市 NOH 优先上线北京和保定。

其中，小鹏和极狐已经逐步在指定地区开放上路，而且小鹏交出了一份阶段性成绩：

在已推送城市 NGP 测试用户中，城市辅助驾驶周渗透率达到84%，里程渗透率63%，通行效率相比人类驾驶员90%、百公里接管率 0.6 次。

未来两年，小鹏的目标是打通全场景辅助驾驶场景，包括高速、城市开放道路以及泊车，实现车位到车位的智能辅助驾驶功能。

按照规划，小鹏将以 XNGP 为主，以 XPILOT 为辅的路线过渡到全场景时代。

从 2023 年上半年开始：

• XPILOT 将在高精地图的覆盖下，实现高速、城市 NGP 以及记忆泊车的功能；

• 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。

除此之外，XNGP 的开启工作将同步推进：

• 计划在完全开放高精地图的城市，开启广州、深圳、上海的城市 NGP，其他城市则根据当地法规政策推进；

• 在无高精地图的地区，城市开放道路支持变道、超车、左右转向的能力。

从 2024 年开始，小鹏将正式迈入全场景辅助驾驶时代。

XNGP 和 XPILOT 是不是有点分不清楚？

XNGP 与 XPILOT 相当于新旧平台，两者最大的区别是 XNGP 在感知、决策、规划算法结构上进行了优化升级，并且在算力和算法的提升下，XNGP 带来的体验是质变的。

比如高速 NGP 场景，XNGP 的目标是做到全程零接管。

再比如城区 NGP 场景，XNGP 的目标是做到在有高精地图的情况下，一些罕见的 Corner Case 会比 XPILOT 处理得好；在无图的情况下，XNGP 也会实现类似城市 NGP 的功能。

简而言之，小鹏保留 XPILOT 平台，目的是满足不同用户的需求。

未来，XPILOT 将作为标配的基础辅助驾驶功能，而 XNGP 则作为核心的产品卖点，提供高阶辅助驾驶功能。

这就好比特斯拉 NOA 和 FSD 之间的关系，XPILOT 最终的能力边界是只能在单一场景进行不断的优化迭代，而 XNGP 是以全场景辅助驾驶作为最终的发展方向。

对于辅助驾驶下半场的最终定局，目前行业内并没有制定出一个明晰的标准，但由高速场景扩展到城市开放道路场景，已然成为业内共识。

吴新宙提到，基于用户的用车高频场景，智能化的拐点一定是在城市场景中突破，只有将自动驾驶做好、做透，这才算是真正进入智能化下半场的拐点。

当然，小鹏对智能驾驶的野心不只是消费端，还有 Robotaxi 战场。

据了解，小鹏 G9 已经通过了封闭道路的自动驾驶测试，并获得智能网联汽车道路测试许可。

这意味着 G9 已经是一辆合法上路的 Robotaxi。

按照规划，小鹏 Robotaxi 最快将于明年在广州上路运营，但车内主驾仍需保留安全员。

对于入局 Robotaxi，小鹏早在去年就有所部署。

2022 年 2 月，广州鹏煦自动驾驶科技有限公司成立，法定代表人为小鹏汽车联合创始人夏珩，公司由广东小鹏汽车科技有限公司 100% 控股，虽然小鹏官方至今未曾披露该公司最新的动作，但自动驾驶子公司的成立或与小鹏在 Robotaxi 的布局不无相关。

在小鹏 2021 年第三季度的财报电话会议上，何小鹏曾透露，小鹏将于 2022 年下半年开始在广州探索 Robotaxi 业务，短期目标是通过泛化场景的运营，提升自动驾驶算法的稳定性和安全性。

透过小鹏对 Robotaxi 领域的部署，我们不难猜到其中缘由：

一方面，L2+ 和 L4 在硬件配置上逐渐接近。

另一方面，小鹏希望能够在量产车与 Robotaxi 之间形成数据和能力双向反哺，以此实现飞跃式的数据采集效率。

这并不是首例。马斯克同样希望 FSD 量产车队的数据能够与 Robotaxi 共享，实现对真实驾驶数据的积累、特殊 Corner Case 的数据收集。

马斯克认为，解决自动驾驶技术的唯一方法是在现实世界中测试这些功能，截至今年 6 月份，已有超过 10 万名特斯拉车主使用特斯拉的自动驾驶测试系统共驾驶了 3500 万英里（约 5632 万公里）。

自动驾驶本质是依靠大量的数据喂养训练 AI，是一个量变到质变的过程。

随着自动驾驶赛道正在迈向成熟，用户使用率、用户满意度也同样是一块拉开实力差距的试金石。

03、智能化，小鹏的双刃剑

10 月 21 日，何小鹏发布了全员邮件，宣告公司对公司运营、组织架构和产品策略等方面进行反思和探讨，并进行组织架构调整。

这是小鹏汽车内部史上最大规模的一次调整，主要目的是为了改善组织效率，减少沟通成本，贴近用户了解真实需求。

「大换血」的背后，离不开旗舰产品 G9 的上市表现。截至目前，G9 无论是从声量，还是销量预期上，相比蔚来、理想最新的旗舰产品都差了一截。

理想是爆款产品打法，考验的是对产品理解的精准刀法。蔚来是服务和品牌打法，试图围绕用户的信任取得制胜。

而小鹏的打法是智能化，这一点从 G9 宁愿滞后发布也要高端硬科技便可以看出端倪。

从目前的情况来看，小鹏可谓成也智能化，现阶段的挫折也是因为智能化。

一方面，在新能源汽车渗透率超过 30% 之后，其所面对的用户群体已并非早先的科技发烧友，还包括追求性价比的普通大众。

现阶段 L2 级别辅助驾驶已经能够满足大多数的用户需求，若为追求更高阶的辅助驾驶而牺牲性价比，能否得到消费者认同，还是个问号，况且多数功能还处于期货状态。

另一方面，在智能化这条路上，小鹏所面临的竞争对手一个比一个棘手。比如华为，在车机系统、自动驾驶算法、激光雷达等领域都是狠角色。

这也就意味着，将智能化视为第一标签的小鹏，需要在这条道路上走进无人区的深处。

对小鹏来说，智能化或是一条决胜赛道，或是一个致命枷锁，能否成为这片「无人区」尝鲜者，关键在于小鹏对「智能化」的审视与判断。

在 P7 和 P5 两款车型上，小鹏拿出了业内最好的语音系统，率先推出高速 NGP 以及城市 NGP，稳稳站在智能化第一梯队上。

在 G9 车型上，小鹏继续扩大智能化的优势，是小鹏引领智能驾驶和智能座舱的最强的产品。

按照预期，小鹏今年年交付量的增长有望增长约 33%，虽说仍然处于增长态势，但与其它新势力，尤其与哪吒、零跑的迅猛增长相比，小鹏稍显落后。

身处产品策略和内部调整的双重压力下，今年是小鹏所处环境最复杂的一年。

10 月 24 日，特斯拉在小鹏科技日当天全系大幅度「官降」，这无疑是对小鹏的一次施压。

对小鹏而言，接下来如何讲好自动驾驶的故事，突出竞争优势，无疑是一件迫切而有难度的头等大事。

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