“完全自動駕駛和全無人駕駛，將在2024年的全新10年里面實現。”

這是小鵬汽車董事長兼首席執行官何小鵬對自動駕駛未來的判斷。

5月20日，小鵬汽車舉辦了以“開啟AI智駕時代”為主題的520 AI DAY發布會，分享AI技術的最新進展，并宣布面向用戶全量推送AI天璣系統。

AI天璣系統方面，第一批推送車型為小鵬X9/G9/G6/P7i；第三季度開啟測試的車型為小鵬P7；2025年Q1開啟測試車型為小鵬P5/G3。

小鵬汽車還宣布，到2024年第三季度，其智能駕駛系統將能夠覆蓋全國每條路，2025年，城區智駕的體驗將與高速智駕的體驗相媲美，實現類L4級的智駕體驗。

01.

端到端大模型，智駕能力提升2倍

小鵬汽車的智駕端到端大模型是由三部分組成：神經網絡XNet+規控大模型XPlanner+大語言模型XBrain。

感知方面，三網合一的深度視覺感知神經網絡XNet，通過聚合動態XNet、靜態XNet和純視覺2K占用網絡，能夠讓自動駕駛系統實現如同裸眼3D的效果。技術方面，小鵬的2K純視覺占用網絡可以用超過200萬個網格重構世界，可對顯示可通行空間進行3D高度還原，使得感知范圍提升2倍，面積可達1.8個足球場大小，能精準識別50+個目標物。

XBrain相當于人的大腦，可以進行意圖的推測。根據何小鵬介紹，XBrain可以認識什么是待轉區，可以推測交通參與者的意圖，甚至還在努力實現閱讀理解文字，不管是中文、英文還是德語還是法文。“用越多的數據訓練，它就越聰明，甚至不遠的將來會聰明過我們一般的司機。”

XPlanner則類似于人類的小腦，通過海量數據時刻訓練，使得駕駛策略不斷向擬人進化，擁有“老司機般的腳法”，使得前后頓挫減少50%、違?？ㄋ罍p少40%、安全接管減少60%。

何小鵬介紹，小鵬汽車的端到端大模型在內部能夠做到“2天迭代一次”。在18個月內，XNGP的能力提升30倍（接管率指標）。

當然，在何小鵬看來，目前的端到端還無法做到完全是神經網絡。但是采用端到端AI大模型對智駕上限有非常好的保證，針對端到端的不可解釋性問題，小鵬也在下限有非常好的兜底，例如通過規則將剎車、控制器等做好。

小鵬汽車的目標是，2025年，城區智駕的體驗將與高速智駕的體驗相媲美，實現類L4級的智駕體驗。并且小鵬汽車正在全球范圍對XNGP端到端的能力進行測試，智駕技術開始走向全球。

對于城區智駕，何小鵬是有具體要求的，到2024年第三季度，不僅要做到泉溝都能開，而且全國每條路都能開。

何小鵬表示，要實現“每條路都能開”，是指在每個小區、每一條小路上，將無圖體驗都能夠做到與高速相媲美，甚至超出高速的體驗。

小鵬汽車為了實現這一目標，2024年其將投入35億元用于智能研發，并新招募4000名專業人才，今后每年還將投入超過7億元用于算力訓練，今年的這個峰值的算力會到7000張訓練卡以上。

02.

重構智能駕駛、智能座艙

操作系統方面，小鵬全面接入AI大模型，智駕感知和理解能力賦能座艙,將AI天璣系統打造為為車載AI助理，司機和保鏢。

小鵬汽車智能體驗負責人于桐在介紹天璣系統時表示，該系統是行業首個將 AI 技術全面應用于智能座艙與智能駕駛的操作系統，其先進性保證用戶“久用不卡頓”。完成升級后，AI天璣系統的平均幀率、首幀跟手性、觸摸響應速度均提升30%以上，應用啟動速度提升50%。在用戶公測中，AI天璣系統的滿意度高達97%以上。

于桐表示，他們充分壓榨了8155芯片的性能，它是在所有8155平臺上最流暢的系統。當然在8295平臺上它依然是最流暢的，而且 流暢時間可以做到大于5年 。

智能座艙方面，小鵬汽車推出的“全域大語言模型”能夠充分理解用戶需求，用戶只需要說出需求，例如“當我駛過此地，請提醒我注意速度”或“我將小憩片刻，20分鐘后喚醒我”，小P就能夠給出精準服務。

此外，小鵬汽車的AI代駕功能，是一個“點到點”超長記憶領航智駕，AI代駕僅需一次學習，系統便可生成定制化的駕駛路線，為用戶提供覆蓋全程的智能輔助駕駛體驗。單個用戶最多可存儲10條記憶路線，每條路線最長100km。AI代駕已經可以實現“通勤路線0接管0降級”。

針對泊車難題，小鵬汽車的AI泊車也可以做到全自動離車泊入和多場景極速泊車，可泊入車位提升3倍，泊車速度提升50%，側方位、斷頭位等復雜刁鉆車位也可一把到位。

當然，小鵬汽車還具備AI保鏢的功能，即使在人駕期間，也會有主動安全提醒功能，例如提前識別非常廣的范圍，并且預警它的風險，所以我們將人駕最常用的這6個場景打通，例如起步盲區提醒、前車風險提醒、事故/臨停車提醒、行人/非機動車提醒、變道風險提醒以及起步提醒。

在應對鬼探頭等方面，小鵬的AEB功能進行了四方面的進化，包括靈敏度、感知能力、及時提醒和剎停距離方面。

例如靈敏度可自定義，例如，如果用戶希望車輛離很近時才進行剎停，可以將靈敏度設置為1；如果是新手司機，把靈敏度設置為高，可以在前車還有一段距離的時候，就開始去執行剎車動作。

在超強感知方面，前文提到，感知神經網絡XNet具備很強的感知能力，到風險即將來臨之前，就把風險預判給用戶。并且可以做到80km/h的剎停能力。

此外，哨兵模式也可以做到24小時在線，全程記錄潛在風險。全新的哨兵模式則具有90%的準確率，能夠通過手機查看并錄制事發前的場景。

03.

“自動駕駛越來越難”

在何小鵬看來，自動駕駛進入端到端階段，門檻已經非常高了，頭部效應會越來越明顯。

何小鵬認為，未來小鵬汽車將會甩以規則、以AI輔助做智能輔助駕駛的企業越來越遠。

在何小鵬看來，現在的自動駕駛不是靠錢、靠人就可以做到的，它有一個非常大的數據門檻，越往后就會越難。

“目前，小鵬汽車每兩天一次的內部OTA循環，根本靠人做，完全做不到。之前自動駕駛的規則大概有10萬條的級別，用大模型將來會做到10億條規則甚至會更大，它的邏輯和以前完全不一樣。”

何小鵬還認為，以后大模型領域很難出現Tier 1，因為以后賣出的不僅僅自動輔助駕駛軟件，而是需要大量的數據支撐，“你的數據要循環起來，小鵬今年一年的算力費用大概一個多億美金。”后期的支出只會越來越高。

技術門檻也越來越高。對此，何小鵬以無圖和大模型進行舉例，他認為去掉高清地圖是一件非常難的事情。很多企業只在非常少的區域用到了輕地圖或者說無高清地圖。此外，目前熱度非常高的大模型，從應用到汽車工程落地難度也非常大。

顯然，小鵬在智能駕駛方面的押注是正確的。 隨著特斯拉、小鵬、華為等企業開啟端到端的時代，智能駕駛迎來了新一輪快速發展，早期認為遙遙無期的全自動駕駛、無人駕駛似乎也沒有那么遙遠。但是要做到真正的安全恐怕仍然任重道遠。