小鵬智駕負責人質(zhì)疑FSD：入華搞不定3億「小電驢」

賈浩楠 發(fā)自 副駕寺，智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

小鵬自動駕駛一號位李力耘剛剛斷言：3億“神兵”，擋在特斯拉FSD入華的路上，一時半會搞不定。

它們身段靈活，可穿梭在市井小巷，也能和機動車一較高下；它們神出鬼沒，在各種混亂復(fù)雜的路口閃現(xiàn)、走位。

而且它們中的很大一部分，一向我行我素，視交通法規(guī)為無物。

你肯定猜到了，小鵬認為特斯拉FSD入華，最大的挑戰(zhàn)是中國3億小電驢。

FSD搞不定小電驢？

前兩天何小鵬不是親赴美國體驗FSD“偵查敵情”嗎，對FSD肯定贊賞之后，又強調(diào)對自家XNGP完全有信心。

信心從何而來，小鵬智駕負責人李力耘補充了后續(xù)。

首先，中國路況與電單車等非機動車的“切磋博弈”，是 FSD 入華要面臨的頭疼難點之一。

李力耘表示，中國的路況與美國相比復(fù)雜許多，以廣州市中心城區(qū)為例，約有 30% 的道路沒有非機動車道，且中國電單車占用機動車道的情況普遍。

這使得自動駕駛車輛在處理復(fù)雜的交通場景時面臨更大的挑戰(zhàn)。

而小鵬在處理電單車方面有豐富的經(jīng)驗。不僅經(jīng)過了多個城市電單車大軍的實際驗證與考驗，還在尋找電單車保護的“平衡點”，并已形成成熟的解決方案。另外，小鵬還在推進應(yīng)用 AI 技術(shù)來提升在類似 “ 肉搏戰(zhàn) “ 場景中的處理速度。

一句話，小鵬的XNGP在中國復(fù)雜的人車博弈工況下“久經(jīng)考驗”，無論是端到端底層技術(shù)范式，還是針對特定情況的應(yīng)對方法，都十分完善。

對了前不久有一位小鵬汽車用戶發(fā)了一段視頻，顯示小鵬XNGP成功處理了電動車“鬼探頭”場景，避免了一起嚴重的事故：

這樣的“中國特色自動駕駛技術(shù)”，是小鵬通過10年時間不斷研發(fā)、測試、迭代積累的。

無論從技術(shù)角度還是用戶體驗角度，評判智能駕駛系統(tǒng)在中國表現(xiàn)如何，必須要在小電驢、行人、車輛、狹窄道路的工況下進行比拼，光說NB是沒用的。

所以特斯拉FSD要在中國形成一戰(zhàn)之力，這一步躲不過去，但包括小鵬在內(nèi)的中國國內(nèi)自動駕駛玩家，有先發(fā)優(yōu)勢。

3億電驢神兵，屬于小鵬應(yīng)對特斯拉FSD挑戰(zhàn)的外圍援兵，真正發(fā)揮核心作用的，李力耘認為還是小鵬XNGP技術(shù)體系。

他用熱議的NOA開城來描述：

現(xiàn)存兩種路徑：一種是“白名單式”全國都能開，很多車企其實是用這種方式，只對城市里部分白名單道路開放，或只招募部分滿足一定門檻的白名單用戶去開放。

另一種“黑名單式”全國都能開，除了部分特定場景無法開（如保密區(qū)域等），其余全國所有路都能開，且對全量用戶開放。

小鵬XNGP是“黑名單式”全國都能開，能迎接全球最領(lǐng)先智駕技術(shù)的挑戰(zhàn)。

背后，其實是規(guī)則主導(dǎo)的模塊化自動駕駛技術(shù)，在于數(shù)據(jù)主導(dǎo)的端到端自動駕駛體系競爭中，已經(jīng)處于疲于奔命的狀態(tài)了。

FSD入華，技術(shù)上到底有哪些挑戰(zhàn)？

神出鬼沒的小電驢帶來的挑戰(zhàn)，大概可以分成3類。

首先是感知層面的，小電驢大小、外觀千變?nèi)f化有兩輪有三輪還有四輪；騎車人有胖有瘦，車的用途也不一樣：有單人騎的，有帶人的，有送外賣的、有拉貨的…

這么多異形物異型車的感知難題，形成嚴峻挑戰(zhàn)。

靠以往人工打標分類的有限數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練模型，無論如何也覆蓋不了全部的目標類型。

第二個挑戰(zhàn)是規(guī)控層面，識別之后采取什么樣的舉動，是避讓還是繞行？或者在鬼探頭這樣極短時間內(nèi)就需要做出決策的場景，系統(tǒng)有沒有完善的博弈能力？

面對這樣的場景，以往靠人為定義規(guī)則的方式顯然也無法應(yīng)對，就比如可以把系統(tǒng)做的十分保守，遇到電動車占道、搶行直接剎?；虮茏?，避免事故。

但這樣的系統(tǒng)使用體驗很差，很容易勸退用戶。

這也延伸到第三代個挑戰(zhàn)，即安全層面的AEB功能。

告訴大家一點行業(yè)內(nèi)幕，實際上車企、自動駕駛公司在發(fā)布會上拿出的反復(fù)測試+剪輯呈現(xiàn)出的AEB效果，完全不能代表系統(tǒng)真實水平和使用體驗。

很多廠家在測試前會把系統(tǒng)靈敏度調(diào)的非常高，別說120km/h，150、180km/h都能剎住。更有甚者，為了應(yīng)對測試直接把系統(tǒng)修改成“條件觸發(fā)”，也就是只識別測試假人白襯衫藍褲子的模式。

問題當然很嚴重了。靈敏度過高的AEB，量產(chǎn)根本無法使用，頻繁觸發(fā)幽靈剎車，其實更加危險。第二種就更不用說，完全是作弊造假行為。

行業(yè)內(nèi)衡量AEB系統(tǒng)能力的指標，其實是誤觸發(fā)率，這其中包含了正確觸發(fā)和誤觸發(fā)兩種指標，跟自動駕駛接管率類似，也是“XX公里一次”的衡量標準。

降低誤觸發(fā)率，其實挑戰(zhàn)也是一樣，不能依靠寫定規(guī)則，而應(yīng)該利用感知系統(tǒng)對場景的理解認知作為規(guī)控的依據(jù)。

所以FSD入華要解決3億小電驢帶來的挑戰(zhàn)，需要的能力有這么兩個。

首先是短期內(nèi)，AEB能力作為兜底，防止惡性事故的發(fā)生。或許為了委托，做的保守一點也可以。

但長周期內(nèi)，無論是兜底的AEB，還是感知、規(guī)控環(huán)節(jié)，都必須依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端自動駕駛模型能力。

或許還不夠，在對場景、目標的認知能力上，以往的視覺模型并不占優(yōu)，所以現(xiàn)在國內(nèi)有玩家開始探索將語言模型應(yīng)用在自動駕駛?cè)蝿?wù)中，都過大語言模型對圖像進行抽象理解，增加整個系統(tǒng)的認知能力。

最強“鯰魚”，效應(yīng)顯現(xiàn)

分析一下目前各自的的優(yōu)勢。

首先特斯拉FSD的算力基礎(chǔ)設(shè)施絕對領(lǐng)先，裝機量和里程絕對領(lǐng)先。

而包括小鵬在內(nèi)的中國玩家，優(yōu)勢包括“久經(jīng)考驗”積累的經(jīng)驗、場景優(yōu)勢，多傳感器融合的方案優(yōu)勢，以及在開城進度上，中國玩家已經(jīng)占了先機，華為、小鵬、極越幾個頭部玩家，今年年內(nèi)就能做到全國都能開的水準。

但依然存在兩個變量。

首先是特斯拉入華后，“里程優(yōu)勢”可能并不會凸顯，原因就如小鵬李力耘所講，北美路況和中國完全不同。

這就使得FSD和所有國內(nèi)玩家站到同一起跑線，甚至還落后一點。

另外，是端到端體系的能力，現(xiàn)在還沒有判斷優(yōu)劣的標準。

到底是從從圖像數(shù)據(jù)輸入，到剎車油門信號輸出的所有模塊端到端一體化，還是感知決策部分一體化，沒有定論。

特斯拉采取的第一種方式，但據(jù)說也不能完全拋棄規(guī)則，具體方案也從未詳細說明過。

國內(nèi)玩家則還在探索嘗試。

所以綜合這兩點來看，高階智駕的決賽才剛剛開始，而且很可能是耐力賽。

但中國玩家已經(jīng)嚴陣以待，F(xiàn)SD的鯰魚效應(yīng)已經(jīng)發(fā)揮作用了。