榜首阶段才干正式敞开；与此一起，小鹏自研的 BEV 感知深度学习神经网络——

  有关小鹏 XNET 的无图化实践体会，咱们可以点击咱们上星期的评测：检查。

  别的，小鹏官方 APP 社区，这两天也有不少车主反应的帖子，优缺点都提到了，咱们今日就不再要点评论体会。

  XNET 和 XNGP 意味着什么？无图才干对用户究竟有什么价值？小鹏轿车寻求的「随时随地全场景辅佐驾驭」，乃至是全场景自动驾驭，离咱们究竟还有多远？

  XNGP 的定位比此前的高速 NGP、城市 CNGP 都要高，它终究的意图是完成全场景（高速 + 城区 + 泊车）的领航辅佐驾驭，何小鹏在上一年 1024 大将 XNGP 彻底体开释的时刻表，定在了 2024 年。

  「XNGP 是咱们这一代智能辅佐驾驭的功用调集」，吴新宙这样解说，「到下一年，咱们期望能做到‘从停车位到停车位的接连高阶辅佐驾驭’」。

  XNET，则是驱动全场景 XNGP 才干的深度学习网络，也是小鹏轿车新一代的全体感知网络架构，它一起是何小鹏口中「辅佐驾驭下半场」，小鹏轿车的胜负手。

  无图化程度越高，也就意味着辅佐驾驭的普适性越强——比方没有敞开高精地图的二三线城市，可以经过无图化才干，逐步获得与高精地图挨近乃至相等的体会。

  「XNET 是咱们再往上提高一个大台阶的，十分重要的技能才干，它把咱们未来的路解锁了」，吴新宙这样描述它关于小鹏轿车的重要性。

  BEV（bird ’ s eye view 俯瞰视角）感知算法，代指的是自动驾驭感知中，将多个视角的摄像头图画，经过公共的特征（feature）提取器（比方 backbone 骨干网络），投影到同一个 3D 空间内。

  BEV 感知的效果，则是一致了多个传感器，交融不同传感器的特征，可以显着提高感知、猜测的准确率，一起削减自动驾驭对人类、对高精地图等「规则性干涉」的依靠。

  为了支撑 XNet 的进阶才干，标示作业量到达了 2000 人 / 年（每天 8 小时每年 250 天）、每台 2.4P 算力的服务器单机练习时长到达了 276 天。

  「咱们为什么还不能敞开到一切的城市？很简单的三个字：工程量」，吴新宙表明现在咱们看到的 XNET 和 XNGP 的才干，其实小鹏轿车「现已完成了」。

  「我国的路途区域差异太大了，接下来几十个城市的测验中，咱们的测验车队需求比用户先面临它们，所以需求一些时刻」。

  吴新宙表明，他们预期的是每一个大城市，体现上都会比上一个存在 5-10% 的差异度，但随着 XNGP 的推动，差异度会渐渐趋同。

  「需求一些时刻」，这自身便是 XNET 的最大含义，它让小鹏轿车的 BEV 无图化辅佐驾驭，在国内首要驶上寻求加速度的轨道。

  「未来 AI 必定比人类更会开车」，介绍完 XNGP 和 XNET 的发展后，吴新宙这样总结。

  离咱们最近的未来，是 2024，这也是小鹏轿车规划中，完成全场景辅佐驾驭的时刻——问题在于，小鹏轿车怎么界说自己的「全场景辅佐驾驭」？

  依照 SAE 的分级，L4 归于「场景内全自动驾驭」，也便是在划定的区域内，轿车可以彻底完成无人驾驭。

  而吴新宙所说的「准」L4，则意味着除了职责仍然归于驾驭者（法律规定），XNGP 在体会上会争夺在 2024 年完成 L4 水平。

  「准」L4，相同代表着吴新宙以为 XNET 驱动的 XNGP，可以完成「AI 比人更会开车」。

  他自己也给出了相对准确的时刻表：「期望 2024 到 2025 中心的某一个时刻点，可以去逾越‘老司机’」。

  吴新宙表明，他可能是比较少的，除了 XNGP 深度体会以外，一起也是美国「特斯拉 FSD 深度体会」的用户。

  「许多当地处理的细腻程度，我觉得 CNGP 或者是 XNGP，至少是不输于特斯拉」，吴新宙以为如果有一天 FSD 在我国敞开的话，面临我国这样的场景，「我也不确定他们的规控，能不能做到咱们这样的自若」。

  「欧洲跟国内的轨道是不一样的」，吴新宙以为 BBA 引领的「严厉约束 ODD 功用运转域」的自动驾驭道路，从实践上来看「没有很大的吸引力」。

  乃至于，他表明欧系厂商的道路把供给商都带偏了 ，「他们一开始也在我国推订单，成果发现不对，小鹏怎么做出了城市 NGP」？

  「咱们会在 L2 结构内做功用叠加，然后在某一个时刻点，在某些场合敞开 L4」，吴新宙终究这样归纳小鹏轿车的「AI 逾越人类」道路。

  1. 超越 300 版，这是上一年 1024 以来，小鹏轿车软件内部迭代的次数。

  什么概念？截止到 3 月 31 日，相当于均匀每天两个版别。别的人机交互优化也超越了 200 次，每天堆集的仿线 万公里。

  他以为最难的是2021 年的 1024，「那时候在 P5 上做点到点，基本上把能榨的算力都榨干了，并且其时技能上有许多不确定」——那是吴新宙以为「最难打的仗」。

  马君表明「那一仗建立了系统化的研制系统，堆集了许多经历」，吴新宙则总结称「现在团队之间协作的流通度现已到了十分好的状况，作业量很大，可是不难」。

  有多大？吴新宙拿行将鄙人一个版别更新的高速 NGP 2.0 举比方：XNGP 结构下代码量，是本来高速 NGP 的 6 倍，也便是相同的场景，比本来代码量多了 500%。

  吴新宙说这件事从概念了解很简单，但落地很难，「从数据的收集、标示、练习，再到布置，每一步都是巨大的应战」。

  2022 年 8 月 2 日，小鹏轿车和阿里云协作在乌兰察布建成了国内最大的自动驾驭智算中心「扶摇」。

  前天的上海，吴新宙用扶摇举比方，着重「系统」关于 XNGP 落地的重要性——「扶摇是十分抢先我国其他企业的、十分大算力的练习渠道」。

  「你要对整个架构做许多的作业，一点一滴的堆集」，他表明这种堆集打造的系统，是 XNGP 加速度的重要原因。

  上一年 1024 发布的一组数字，是 XNET 初期搭载在实验车时，所需的算力是单颗 Orin 的122%，也便是两颗 Orin 才干带动前期版别的 XNGP 大模型。

  相同减负的还有测验，吴新宙告知咱们，小鹏现在测验的设备是零，「由于量产车自身便是测验车」。

  测验的轻量化，终究推动了测验本钱的下降，然后为何小鹏财报会议上说过的「2024 自动驾驭 BOM 本钱下降 50%」方针做奉献。

  咱们榜首次实践体会小鹏的城市领航，大概是一年半前的 P5，其时 P5 的实践体现现已算得上「可用」。

  形象中小鹏是一家很拿手「压榨」的企业——我指的是压榨芯片，比方榜首家用 820A 芯片做 AVP 回忆泊车、做端云双引擎语音；比方榜首家用 Xavier 芯片做高速领航，乃至是城市领航。

  所以体会了 Xavier 渠道的 CNGP 之后，咱们十分等待 Orin 渠道下，小鹏智能驾驭的体现。

  从榜首个版别的 XNGP 来看，实践体现并没有比 2023 年的 CNGP 有腾跃——但这并不是「榜首个版别」就必须到达的成果。

  XNET，或者说无图化 BEV 遍及智能驾驭的潜力，才是咱们注重小鹏 XNGP 的根本原因。

  「你有没有去考虑怎么样从你数据的收集，数据的消化，练习，然后优化，从头再回到一个低本钱的车上，还包含整个智能驾驭的本钱？进入智能轿车第二阶段，任何体会和本钱都变得很重要，咱们信任反而第二个阶段，小鹏签的优势是愈加显着的」。

  进入智能驾驭新阶段，小鹏轿车能否用 XNGP 和 XNET 持续坚持前列，持续竞赛榜首？更完好、更亲民的智能驾驭，能否更快落地？