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小鹏要转型做科技公司了?这是今年“1024小鹏汽车智能日”上 , 带给我的错觉 。
如果说 , 小鹏汽车在前两次“1024智能日”上展示的硬核实力都差不多实现了 , 那今年小鹏汽车带来了关于未来更深层的考虑与探索 , 带来了超级补能系统、智能驾驶、智能机器人还有飞行汽车 。
而这一次 , 我们把关注的重点放在“智能驾驶”这个领域上 。 从2022年将要上线的XPILOT 3.5到XPILOT 4.0 , 小鹏汽车究竟做出了什么变化 , 又能实现怎样的效果?
进阶0.5 , 为了实现什么?
从XPILOT 3.0到XPILOT 3.5 , 系统的更新集中于从“高速NGP”发展到“城市NGP” 。 而“城市NGP”是计划于2022年上半年推送给选装了XPILOT 3.5的小鹏车主的功能 。
XPILOT 3.5具备城市NGP、高速NGP和VPA停车场记忆泊车等辅助功能 , 而且这些功能相互独立;而XPILOT 4.0的全场景智能辅助驾驶 , 是更进一步的把上述功能融合起来 , 让整个智能驾驶过程做到“无缝衔接” 。
为满足3.5-4.0 , 换新高精地图核心看点依旧是NGP功能 , 虽然两种NGP实现的功能类似 , 但背后的逻辑有着很大的不同 。 首先 , 高速NGP主要就是服从导航路径 , 识别车道、周围车辆等相对“简单”的周围环境;而到了城市道路 , 需要解决的就多了避让行人、机动车、非机动车、识别交通信号灯和交通规则等复杂的路况条件 。
更重要的 , 在城市道路里由于精度不够、城市道路变化程度高等诸多原因 , 让原本能够支撑起高速NGP的高精地图在城市道路里变得不够用了 。
所以 , 小鹏为了能让NGP“进城”在XPILOT 3.5上安排了新的高精地图 , 使用了高德的视觉高精地图 。
这套高精地图 , 能做到日更、数据精确度达到10cm、全国高速100%覆盖 。 这套视觉高精地图 , 包含城市道路中车道线位置、车道类型、车道方向、车道交通限制信息以及交通信号灯等方位信息 。 而高德保持高精地图“日更”的方法除了采集车、步采背包以及飞机之外 , 应该还会通过“众包采集”完成 。 但像高精地图这样带有方位的敏感信息源 , “众包采集”后期可能会存在一定的不确定性 。
有了高精地图之后 , 怎么实现车辆的定位信息精准性?高德这套视觉高精地图 , 有一个定位参考图层 , 例如固定的交通信号灯、路牌等信息 , 车辆行驶至此通过摄像头捕捉到了这些信息点就能获得这个信息点的定位数据 。 然后 , 再通过算法获得车辆与信息点的相对位置 。
最后 , 再用以上算法获得的定位去修正IMU+GPS融合定位的误差 , 从而实现高精地图的连贯定位 。 而且这套地图+算法应该会从XPILOT 3.5沿用到XPILOT 4.0上 。
核心问题 , 感知力的增强
上面提到的 , 是解决了NGP进城的地图问题 。 而更重要的是进城之后的感知问题 , 它需要在整个行驶过程中 , 不漏掉任何一个障碍物 , 并且清楚的识别、预测每一个障碍物的运行轨迹 , 还得遵守交通规则的规划一条合理的行进轨迹 。
所以 , 从XPILOT 3.0到XPILOT 3.5的硬件设备做出了调整 , 增加了两个激光雷达输出周围环境的3D深度信息 。 而现在小鹏正在测试其城市NGP功能 , 虽然通过网络上的评价以及视频中的表现来看 , 还不算特别流畅的程度 , 但好在还有时间调校一下点云+视觉的融合感知算法 。
【解析:还差两个0.5,小鹏XPILOT才能走向自动驾驶?】加了两颗激光雷达 , 能实现XPILOT 3.5系统在城市里的感知能力 。 但 , 以XPILOT 3.5升级后的硬件设备实现XPILOT 4.0的功能还是差点儿事儿 。 所以在XPILOT 4.0上 , 小鹏给出的硬件配置如下:
1两颗Orin-X自动驾驶芯片 , 算力达到508 TOPS;
2采用800万像素的双目摄像头 , 周身感知摄像头290万像素;
3激光雷达应该会换装Robosense M1 。
其余的感知硬件信息暂时没有公开 , 但以上的几个就有足够的看点 。
先说两颗Orin-X自动驾驶芯片 , 508TOPS的算力已经是行业里顶尖的排名 。 特斯拉的HW3.0芯片 , 单芯片算力72TOPS , 目前特斯拉使用的是双芯片方案 , 算力达到144TOPS 。 而英伟达提供的Orin-X单颗芯片算力达到254TOPS , 要这么高的算力为了什么?
其一 , 为了满足更强大的感知设备 , 支撑起800万像素摄像头+激光雷达的融合感知 。 其二 , 系统对算力的需求是持续提升的 , 硬件的算力资源需要提前预留好 。
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