把小鹏P7开上高速,它竟然自己跑起来了!

邓剑云

邓剑云

· 2020.12.02

小鹏P7将在明年推送NGP系统,以后在高速上行驶,车辆就可以自主对车道进行变换,规划路线了。

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把小鹏P7开上高速,它竟然自己跑起来了!

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小鹏P7

小鹏P7

“把车子开上高速,它竟然自己动起来了,不但会根据限速加减速,还会自动变道。“

如果你是第一次体验小鹏P7的NGP智能辅助驾驶系统,它给你的直观感受就是这样的。虽然它与ACC智能自适应巡航、车道偏离预警、LCC碰撞辅助一样,同属于车辆的“辅助驾驶”系统,但是它给你的感觉是车子已经从被动的“机器”成为了开始有思考能力移动出行工具。

前不久,钛媒体在广州对小鹏P7上工程版的NGP驾驶辅助系统进行了体验,车辆在该系统的辅助下行驶了超过30公里的高速路段。下面就分别从驾乘感受、变道决策、以及一些对功能未来发展的思考,与大家分享小鹏P7的这项功能有何不同。

自动介入、驾驶逻辑非常自然

高速上体验NGP功能

高速上体验NGP功能

现在智能驾驶辅助已经成为了新车的标配了,用户对于ACC自适应巡航、车道偏离辅助等系统也开始不断了解。但是这些技术的体验,还是非常的”机械化“,很多需要手动开启、甚至做一些基础的设定,而且其针对的场景局限性也非常大,比如车道保持功能只针对清晰车道的高速路段。

而所谓”自动驾驶“的实现则是通过几个系统的协同来实现,就好像做饭的时候需要通过层层食材的堆积实现最好的味道一样。那么在实现了各项单独驾驶辅助功能的落地后,下一个发展方向在哪里呢?小鹏汽车的NGP、特斯拉的NOA、蔚来的NOP就是这个问题的答案,将自动驾驶从单独的功能变成场景解决方案。

NGP高速自主导航驾驶作为XPILOT3.0上的新功能,它在驾驶中带来的第一个改变是“自然介入”不同于需要单独开启的其他驾驶辅助系统,在开启NGP后,系统会自动根据高精度地图的位置信息以及目前所处的环境,判断是否符合开启条件。

当车辆驶入支持该功能的路段后,系统会通过语音提示:“已进入自主导航驾驶路段”,此时系统就已经实现了对于车辆控制的介入。除了语音提示之外,没有任何的多余操作,车辆就实现了对于驾驶的“接管”。此时驾驶着就不需要去控制车速以及车辆行进方向了。

小鹏P7在试驾中,对于这个衔接过程的控制也非常自然,其感觉真的如同一位“隐形司机”坐到了驾驶座上,而且它会沿着当前的驾驶有一定的“延伸”,不会出现系统介入突然出现打方向、加油门、刹车减速等突兀的衔接。

NGP显示界面,可以看到周围车辆

NGP显示界面,可以看到周围车辆

在NGP系统中,小鹏P7在道路上行驶的决策主要来源于高精度地图和实时道路环境,与特斯拉的NOA相比,高精度的地图作为数据辅佐的加入可以针对标线不清、限速不明确的路段提供更好的支持,同时也使得系统获得了对于下一个路段的规划能力,比如路段限速从120Km/h变为80Km/h。

另外就是让车辆获得了对高速匝道行驶的增强,如今NGP已经可以实现连续的高速行驶,即不同高速间的自主切换,在规划完目的地后,即将到达匝道时,车辆会减速并向外侧车道并线,而在高速路段的行驶中,则可以自主进行变线、超车。

实际体验中,在最初NGP接管的几分钟内,无论你是驾驶着还是车上的乘坐者,都还是有些紧张的,因为从主观视角来看,这辆车真的“自己开起来了”,它下一步的加速、减速以及行驶方向,都不再是司机的手脚来控制的。

但当它逐步实现车速平稳控制、开始自己打开转向灯、变道之后,车上人员的心理就会慢慢放松,因为整个超车、变道的过程表现的真的很像一个老司机。实际驾驶中经常遇到的一个场景是:最左侧的快车道有慢车行驶,而中间的行车道则是空闲的状态,此时NGP会自动像中间车道并线,完成超车后再回归最左侧的车道。

高精地图+实时监测,一条通向自动驾驶的捷径

匝道行驶

匝道行驶

据现场的工程师介绍,小鹏的NGP系统将在明年年初实现向车主进行推送,并且后续将会进行一轮从广州-北京的高速长测,按照预定的目标,小鹏P7将在高速自主领航驾驶系统的辅助下,完成这段长途旅程的“自动驾驶”,过程中人为介入系统的次数有望控制在3次以内。

整套NGP系统30公里的高速路段体验下来,在路况良好、车辆密度较低的情况下,实际的驾驶感受其实和走上轨道的高铁差别已经不大了。只不过按照目前的法律法规仍然需要驾驶者观察道路情况、坐在驾驶位、系好安全带并手握方向盘。

体验中,钛媒体也发现,这套系统目前也有几个比较容易出现人为干预的场景,比如驶入曲率较大的匝道、并入车辆密集的主路,一方面是驾驶者对于系统的信赖程度会下降,另一方面是系统也有一定几率触发手动驾驶接管。

另外,对于复杂路况与超车时机的判断,也仍然是整车厂商要长期面对的问题,无论是特斯拉的NOA、小鹏的NGP还是蔚来的NOP都无法对这个问题给出完美的解决方案。可以说在真正的拟人化神经计算网络出现之前,这个问题都是“无解”的,因为对于机器而言,它始终只有“执行权”而非“判断权”。

自动变道

自动变道

要知道现有的车辆操作无论多么的“拟人化”,但是其背后都是基于固定的算法逻辑来实现的。也就是说对于特殊情况的判断只能通过预设方案来解决,在这种情况下,车辆能够获取的周围环境信息越多,也就意味着其在应对措施的选用上越精准,对于人类自身而言,思维具备“应变能力”,但对于车辆而言,需要的是数据与匹配方案的支撑。

以此为前提推断下去,在同一场景能够提供给主机的数据量,就成为了整个自动驾驶环节中最关键的一环。这也是为什么主机厂在各类传感器、车载芯片上不断做加法的原因。前面也提到,小鹏开发的这套NGP系统,核心的数据来源有两个:高精度地图与实时的车辆感知数据。

目前行业内当然也有其他的解决方案,比如特斯拉的NOA就是以车辆感知数据为主的,以生活中的实际路况来看,NOA在遇到雨雪、路面标识不清的情况下,更容易出现判断失误,而小鹏的NGP与蔚来的NOP从当下的发展来看,更加迅速也更加符合实际的道路状况,可以有更多的本地数据作为车辆判断的依据。

但也不能因此得出高精地图+实时监测的方案一定是未来自动驾驶的最终道路,因为它也有着自身的局限性。比如高精度地图的覆盖范围与更新速度能够完全符合实际环境,另外一点是长期依赖高精度地图,势必会导致地图信息与实际监控数据间出现出入,此时还需要系统快速做出取舍。

总的来说,小鹏P7目前展示出的这套NGP工程版系统,将自动机驾驶的落地场景又向前推进了很大的一步。今后在高速路段需要高度集中精神驾驶的时间会进一步缩短,对于长时间的高速行驶的安全性,有了多一重的保障。

也许机器把人解放的那一天,就要来了。

(本文首发钛媒体APP,作者/邓剑云、编辑/项欧)

本文系作者邓剑云授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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