活着就要折腾　小鹏汽车NGP功能3000公里长测

2021-05-17许晖

汽车之友 2021年9期

许晖

忙里偷闲的汕头小憩

一台新车从无到有不是一蹴而就的事情。当下被世人所熟知的汽车品牌，都有经年累月的技术沉淀与积累。现代汽车越发智能，电子设备日益增多，布局未来自动驾驶技术顺理成章成为车企扎堆的不二选择。特别是针对带“自动”二字的功能，都需反复进行各种实际路测以检验可靠性。只不过小鹏汽车似乎不走寻常路，在经过工程师验证阶段后并不着急让功能OTA上车，反倒选择了228位测试者，共同“折腾”一趟纵贯南北3000公里长距离测试，其中不乏各路主流媒体、自家车主，甚至竞品用户。

折腾的勇气与胆量

跑长途测试一直是《汽车之友》的必修科目，特别是广州到北京这段路。论快跑，2天时间“人停车不停”测过最速节油;而说慢走，也不乏游山玩水，遍访文化名城。所以起初我并不心动这次测试。直到发现这趟以小鹏P7车型进行的远征，与类似活动存在两个显著差异点。其一是路线并非以往的最短直达，而选择沿东部发达省份穿越10城，希望通过更为真实的车主常用路线，得到准确的系统可用性以及泛用性数据。其二则是保证合法前提下以小鹏汽车的NGP（自动导航辅助驾驶）功能完成长距离测试，并以此作出标准化的数据评价与全程数据分析记录。

从广州小鹏汽车总部出发

每位测试者均需要在行程前进行培训考试

广州是出发的首站

基于高精地图可有效遵守虚实线需求的交规

浓厚兴趣油然而生。实话说，许多厂家都在做辅助驾驶的功能，但没有一个统一量化的可视标准告诉大家，什么样的辅助驾驶功能才能称为好用的辅助驾驶功能。情况的确如此，这些年咱也没少参加国内外各种与智能辅助驾驶、自动驾驶相关的功能测试，涵盖的层级也从目前市面上所流行的L2级别，到未曾发布的L4及以上级别功能。他们之间可能所实现的技术不尽相同，但所寄望达成的目标殊途同归，就是在不远的将来，适时解放驾驶员所需承担的驾驶任务。莫说中国造车新势力三驾马车之中，蔚来、理想未曾有如此勇气，就连传统造车企业，号称百年技术沉淀的各大品牌，也鲜有此种胆量尝试邀约数百名各类人士，参与到仍未真正在量产车型上实车安装的全新功能。所以此类功能活动为保证安全，多为小规模进行，就算是自家专业工程师通常也总是小心翼翼。不过难得小鹏汽车有这个勇气和胆量，组织如此大规模的长距离功能路试。借机可以好好实战体验一下小鹏汽车号称的，世界范围唯二全栈自研的NGP系统，何乐而不为？

折腾的底气与目的

光有胆量与勇气那叫愚勇或者傻。折腾还是需要底气的，特别是折腾NGP这种对于安全异常敏感的技术功能。所以有必要与诸位读者先回顾一下，支撑这趟NGP功能的长途远征背后的有效技术基础。小鹏的NGP（自动导航辅助驾驶功能）系统来自于Navigation Guided Pilot的中文解释。这里需要强调一点，虽然名称之中有着“自动”二字，但请不要误以为该产品已经提早进入到了自动驾驶年代。其与大家常见路面上的RoboTaxi等L4级别自动驾驶车辆实属不同层级的两条赛道。NGP功能强调的是真正适用于量产乘用车之中，保障乘员在设置好导航路线之后，依靠高精地图覆盖，更为轻松无缝地完成A点至B点的自动导航辅助驾驶。在短期之内L4自动驾驶仍无法快速合法合规落地商业运营的情况下，NGP功能更为务实。

什么叫好用的、靠谱的辅助驾驶功能，在小鹏汽车的定义之中，一定是让用户尽可能少去接管以及操作车辆，实际上这种百公里的人工接管次数多寡，也基本上可被视为服务功能的真正价值判别。所以本次折腾最大的目的，就是让测试者亲身去感受一趟安全、靠谱并且盡可能少需要人工接管的长途旅程。

众所周知，小鹏P7具有豪华的31个传感器群外加英伟达Xavier计算平台。整套NGP系统可谓充分调用了这13个摄像头、12个超声波雷达、5个毫米波雷达和1个车内摄像头，其中前向毫米波雷达负责确定前向障碍物的距离和速度，角雷达与四个摄像头互为融合负责侧向检测。在豪华传感器群背后，更值得关注的则是小鹏汽车在车辆端的视觉感知、传感器融合、规划、定位、决策、控制等方面自研算法上所下的苦功。算法这玩意看着谁都能做，可未必谁都能做好，特别是在中国这种遍地基建狂魔的地域，高速之上平均不到200km就会遇上一个完全不同的施工场景。更别提各种“自由翱翔”于所有车道的大型客货车措手不及的“无转向灯切线”大礼包。所以小鹏在云端数据运营所需的数据上传通道、前端数据上传实现、云端数据管理系统、求证名称训练、数据采集工具开发、数据标注工具开发、软件部署等方面也不断加快布局。这些都是构成本次折腾的底气所在。

高速路段對于NGP毫无压力

沿途均有小鹏汽车超充站

入夜之后NGP表现依然稳定

折腾在于尝试

别以为只有举办活动的需要勇气，其实坐在驾驶位上真正开始测试同样需要勇气。根据以往该类技术的测试经验，在经过长距离测试之后，即便车辆机械性能可以保持较好的一致性，但是受测系统经常会出现如数据溢出、未被发现的传感器遮挡等意想不到的“幺蛾子”。为此有意找茬的我们根据不少此前测试者的反馈意见，在综合筛选路段复杂度以及将可能到来的坏天气之后，刻意选择了最后一段从山东抵达北京的测试路段。

不论是去年的小鹏1024智能日，还是紧随其后的广州车展内部媒体测试，NGP系统对于我来说并不陌生，每次体验都能让人感觉到，小鹏的研发人员一直围绕着系统的迭代优化在不断努力。曾经有人试图将特斯拉类似系统与NGP系统联系起来进行横向比较，以找出双方的差距以及优缺点。不过从技术角度来看我觉得大可不必。两套系统的研发团队在考虑所对应当地用户本来就不一样。特别是国内外用户在驾驶习惯、路线规划复杂度，甚至所需面对的基础交通建设程度上存在巨大差异性。各自针对本地化用户偏向度断然迥异，即便未来各自产品互有渗透，但总会存在本土化优势。就拿高精定位地图举例，NGP系统的高精地图+视觉识别解决方案，足以碾压在中国地区仍需要依赖自建地图数据库竞品。所以在本次测试之中，我反倒更应该关心整套系统的长期稳定性，识别精确度、紧急状况处置以及由此带来的各种安全保障性问题。

对于没有接触过小鹏汽车产品的读者，根本无需担心车辆的操作便利性。2020年全年使用率达到99.99%的小鹏汽车AI语音助手小P实在太智能，其各类体贴入微的呵护，懂事程度甚至让一些老司机抓狂地认为，车上的功能按键这辈子都不会因为使用而损坏。唯独激活NGP功能这点上小P倒是没敢越俎代庖。

南京路段系统提示即将进入匝道

行驶在济南城区

青岛段的风光尤为魅力

实际折腾的感受

没有前导车开路也无需车队行进，完全开放式测试代表着能看到这篇文章，就证明我安全顺利完成并且到家。那些诸如关上车门、踩下电门、握紧方向盘等等寻常驾驶细节以及一路迤逦的风光，在此不做冗述。我做测试的路段天气并不好，大部分时间在严重灰霾之中，接近北京时候更下起了不小的雨。所以我们重点说一下NGP系统在实际测试中的表现。特别是此前Beta版以及工程版本之中所遇到的问题。

从激活NGP功能开始，车辆的行驶姿态以及与前车距离保持十分稳定，在超越前方车辆的时候、转向灯预启、方向盘随动、出道、超越以及随后判定是否回道的连续动作可以说是一气呵成，即便在雨中行驶，也没有任何的拖沓犹豫。较此前版本决策判定更为自信与迅速。视觉系统对于前车判明比较准确，不过仍有有出现大小车辆判明不断改变的情况，初步判断为各种车辆的品种实在太多，物体视觉数据库仍在不断更新，往后越来越准确。路上所经过的随机施工路段判明以及处理上要点赞，锥桶这玩意可谓千奇百怪并且高矮胖瘦不一，但是NGP对于锥桶的判明以及车道识别等情况，几乎都完美识别且安全执行减速变道处理。

上下匝道属于我重点关注部分，毕竟总不能一直在高速上飞奔，总归还是要回家的，在上一次的测试中，此项功能在不守规矩的大车自右后方强行超车的时候，过于谨慎以至于一惊一乍。所以这次在此项上我尽可能见个匝道就来劲。总体而言改进很大，系统处理平顺度让人安心了不少，不过对于极端贴边的处理仍有待提高。全程测试的NGP系统退出转由人工接管情况几乎没有，多数因为测试项目人为操作。这在事后调看数据也得到了侧面印证，综合所有测试车辆的数据，NGP系统的人工接管次数仅为0.71次/百公里。估计不是我折腾这台车可能更低。

NGP系统也仍有需要改进的地方，首当其冲就是高德地图表现不够给力，作为系统不可或缺的高精定位数据支持，这次频繁丢图的表现有点失望。在穿越省际甚至城市边缘丢图直接反映为屏幕上道路中段空白。仔细查看发现基本为撤建之中的超限整治站。只能说地图更新频率有待提高。另外还出现了系统提示右后方雷达不可用，考虑雨天情况，怀疑为泥雨粘附所带来的问题，在这点上小鹏需要考虑同类问题的解决方法。