去年10月，我們在Xpeng Motors P7上首次體驗(yàn)了高速NGP。在當(dāng)時(shí)，高速NGP還是一個(gè)新鮮事物。截至今年第三季度，該功能累計(jì)完成1198萬公里。一年后，在“1024科技日”前夕，我們再次受到Xpeng Motors的邀請，在Xpeng Motors P5體驗(yàn)“全場景智能輔助駕駛”。短短一年，從高速場景輔助駕駛到城市場景，不得不說Xpeng Motors進(jìn)步神速，但城市輔助駕駛是雞肋嗎？來看看體驗(yàn)吧。

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我們熟悉的詞應(yīng)該是“城市NGP”，但事實(shí)上，我們今天試駕體驗(yàn)中的“全場景智能輔助駕駛”水平比城市NGP更高，功能和場景更豐富。從目前的消息來看，2022年第二季度城市NGP將在XPILOT 3.5上實(shí)現(xiàn)，2023年以更強(qiáng)的硬件和XPILOT 4.0實(shí)現(xiàn)“全場景智能輔助駕駛”。但需要補(bǔ)充的是，現(xiàn)階段我們試乘體驗(yàn)的“全場景智能輔助駕駛”還處于演示階段，細(xì)節(jié)還沒有優(yōu)化。

首先，在城市場景中很難輔助駕駛。感知增強(qiáng)、超視距識(shí)別、動(dòng)態(tài)決策規(guī)劃、定位自適應(yīng)、不同時(shí)間/路況下的策略等都是不可或缺的。將高速NGP與城市場景輔助駕駛相結(jié)合，再解決收費(fèi)站場景，最后結(jié)合停車場的停車記憶功能，這套輔助駕駛也實(shí)現(xiàn)了跨越高速、城市、停車場景的完整服務(wù)。

未來，XPILOT 4.0將全面升級(jí)感知決策硬件。感知層面，Xpeng Motors將以視覺為主，毫米波雷達(dá)/激光雷達(dá)為輔，實(shí)現(xiàn)3D視覺感知空。目前，全場景智能輔助駕駛演示版的功能和任務(wù)明確，即驗(yàn)證感知和決策框架的正確性。至于細(xì)節(jié)改進(jìn)，則放在后續(xù)優(yōu)化中。

在城市場景輔助駕駛中，我認(rèn)為決策的難度遠(yuǎn)大于識(shí)別，因?yàn)榕c高速場景相比，城市環(huán)境過于復(fù)雜，情況千變?nèi)f化，比如進(jìn)入主干道、保護(hù)沒有紅綠燈的路口、路口選擇車道、處理非機(jī)動(dòng)車混行等。因此，輔助駕駛系統(tǒng)還需要實(shí)時(shí)自我預(yù)測，與其他交通參與者“博弈”，在安全的前提下正確駕駛、高效駕駛，這就要求系統(tǒng)具備擬人化策略。

這次體驗(yàn)只是試乘，體驗(yàn)時(shí)間有限，所以能感受到的內(nèi)容有限。讓我們回顧一下整個(gè)體驗(yàn)，與大家分享第一次公共體驗(yàn)的全場景智能輔助駕駛的表現(xiàn)。再說一次，Xpeng Motors的全場景智能輔助駕駛演示版是內(nèi)部工程實(shí)驗(yàn)測試，請勿模仿。

●全場景智能輔助駕駛演示版體驗(yàn)流程回顧

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“停車場記憶停車和城市輔助駕駛之間的自動(dòng)切換”

該系統(tǒng)的演示版自動(dòng)將城市輔助駕駛與停車場記憶停車串聯(lián)起來。導(dǎo)航終端設(shè)置在地下室后，實(shí)現(xiàn)城市點(diǎn)對點(diǎn)輔助駕駛。

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“全場景智能輔助駕駛可以自動(dòng)識(shí)別信號(hào)燈并做出決策”

在城市場景中，十字路口選擇車道和等待/啟動(dòng)紅綠燈是極其常見的。在體驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)會(huì)做出更好的車道選擇，這體現(xiàn)在實(shí)時(shí)自主決策和擬人化操作上。此外，在等待紅綠燈時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)識(shí)別紅綠燈并及時(shí)啟動(dòng)。

城市中不同交通參與者之間的距離比較近，動(dòng)作很難預(yù)測。如下圖，自走車會(huì)駛?cè)胗覀?cè)直行車道，但此時(shí)面包車突然加速，堵塞到同一車道，這其實(shí)是典型的“游戲”場景；對于司機(jī)來說，要么他會(huì)在面包車到來之前加快自己的車速，駛?cè)肽繕?biāo)車道，要么他會(huì)減速讓面包車先行。然而此時(shí)系統(tǒng)沒有做出正確的自我決策，導(dǎo)致人為干預(yù)，系統(tǒng)退出。

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“系統(tǒng)搶道無效，最后車輛被人工接管”

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“系統(tǒng)主動(dòng)超越本地列車”

公交車也是城市中一種特殊的交通參與者，它有路邊停車和上下車的乘客。輔助駕駛系統(tǒng)需要在平行線上超車。同時(shí)公交車較大，輔助駕駛系統(tǒng)需要合理避讓。在這段經(jīng)歷中，基本沒有出現(xiàn)過自駕因?yàn)楣卉嚩Ｖ沟那闆r。

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“系統(tǒng)保持獨(dú)立變道”

加速并行連接和并行排隊(duì)也是常見的情況，但偶爾系統(tǒng)會(huì)做出不準(zhǔn)確的自我決定。比如前面的safety 空就足夠了，自行車輛需要從左到右平行，駕駛員要加快平行速度，但系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間會(huì)稍長，會(huì)導(dǎo)致體驗(yàn)和效率不足。

此外，在平行排隊(duì)時(shí)，為了不影響其他車道的通行，駕駛員應(yīng)提前平行車道，但系統(tǒng)沒有做太大的轉(zhuǎn)彎并平行車道，導(dǎo)致道路被占用。

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“系統(tǒng)主動(dòng)避讓非機(jī)動(dòng)車，自主超車”

面對非機(jī)動(dòng)車，目前的系統(tǒng)可以處理一些簡單的情況，比如在高速公路上繞過自行車，但是面對過于復(fù)雜的場景，為了保證體驗(yàn)期間的安全，駕駛員還是要手動(dòng)接管車輛。在實(shí)際的城市交通中，復(fù)雜的機(jī)動(dòng)車與非機(jī)動(dòng)車混合交通場景確實(shí)非常常見，這就要求系統(tǒng)做出非常合理、擬人化、安全的自我決策。

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“系統(tǒng)在多岔路口自動(dòng)通過，沒有信號(hào)燈保護(hù)”

城市中無信號(hào)燈保護(hù)的十字路口也是典型的場景。面對一些交通繁忙的復(fù)雜路口，即使是駕駛員也要保持較低的行駛速度才能安全通過。在體驗(yàn)中，我們也遇到過類似的場景，不過好在通過路口時(shí)車流量不大，所以車輛通過路口邏輯嚴(yán)密，效率高。

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“系統(tǒng)與汽車之間的距離不穩(wěn)定”

此外，我們熟悉城市擁堵中的跟車場景。如果你保持很小的跟車距離，你需要時(shí)刻警惕周圍的情況。如果你保持很大的跟車距離，你很容易被其他車輛卡住。在體驗(yàn)中，系統(tǒng)偶爾會(huì)保持一個(gè)合理的跟車距離，其安全冗余空不會(huì)讓乘客感到害怕，跟車距離不易被遮擋。但是目前跟車距離的控制并不穩(wěn)定，跟前面的車距離往往過大。

在城市輔助駕駛系統(tǒng)中，雙向交通更加困難。自駕車輛前方一旦出現(xiàn)臨時(shí)停車車輛，自駕車輛只能停車等待。這時(shí)，司機(jī)會(huì)認(rèn)為“繞過馬路”是不夠的。從“人情”的角度來看，這種臨時(shí)繞行是很常見的，但從法律上講，逆向行駛半米是違法的，所以系統(tǒng)永遠(yuǎn)不會(huì)逆向行駛，這是可以理解的，但駕駛員難免會(huì)在主觀上認(rèn)為系統(tǒng)過于死板。

總結(jié):

這次體驗(yàn)最大的收獲就是見證了城市場景輔助駕駛的感知和自主決策能力，比如在路口選擇車道、通過路口、非機(jī)動(dòng)車?yán)@行等場景，這套系統(tǒng)展現(xiàn)了擬人化的操作。同時(shí)，Xpeng Motors中的官方工程師也提到，系統(tǒng)的邏輯底線是安全，所以我們可以理解一些保守的操作。在未來的優(yōu)化中，如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)更好的動(dòng)態(tài)控制，錐體/實(shí)線/行人/公交車等的避讓邏輯，以及運(yùn)行的精細(xì)度都將得到提升，這其中還是包含了很多系統(tǒng)的自實(shí)時(shí)決策。總之，在成熟的城市場景中輔助駕駛是非常困難的。幸運(yùn)的是，Xpeng Motors給了我們信心。